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基于嵌入式GIS的森林资源二类清查数据采集系统的研究

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基于嵌入式GIS的森林资源二类清查数据采集系统的研究

作者：许等平中国林业科学研究院

学位级别：硕士

本论文的目的是利用嵌入式地理信息系统(Embedded GIS)的基础开发模块,研究开发基于PDA(个人数字助理)的森林资源二类清查数据采集系统。本文根据我国森林资源二类调查的特点和需求,利用ArcPad 实现了对森林资源空间、属性数据采集、外... 详细信息

本论文的目的是利用嵌入式地理信息系统(Embedded GIS)的基础开发模块,研究开发基于PDA(个人数字助理)的森林资源二类清查数据采集系统。本文根据我国森林资源二类调查的特点和需求,利用ArcPad 实现了对森林资源空间、属性数据采集、外业定位和导航等功能,从而达到了森林资源无纸外业调查的目标,提高外业调查精度、节省费用、提高效率。论文首先介绍了二类调查的现状和方法以及存在的问题,分析了嵌入式地理信息系统的研究现状、技术背景、特点及应用,为本应用系统的开发提供技术基础;其次系统从系统分析、系统设计、系统的数据库设计以及用户界面面进行了设计,为系统的开发和实现奠定基础;再次按照系统设计的内容进行了相应功能的实现;最后本文进行技术总结和展望。

关键词：嵌入式地理信息系统二类调查 GPS PDA

基于深度学习特征和支持向量机的遥感图像分类

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林业工程学报 2019年第2期4卷 119-125页

作者：业巧林许等平张冬南京林业大学信息科学技术学院南京210037 国家林业局调查规划设计院北京100714

随着遥感图像采集技术的迅速发展,传统的遥感图像处理方法已经不能满足当前实际的生产需要。近年来,深度学习模型的流行为遥感图像分类问题的解决提供了新的途径。因此,为了进一步提升遥感图像的分类精度,笔者提出了一种基于深度学习特... 详细信息

随着遥感图像采集技术的迅速发展,传统的遥感图像处理方法已经不能满足当前实际的生产需要。近年来,深度学习模型的流行为遥感图像分类问题的解决提供了新的途径。因此,为了进一步提升遥感图像的分类精度,笔者提出了一种基于深度学习特征和支持向量机(support vector machine,SVM)的遥感图像分类模型。首先,针对深度学习模型需要海量训练数据的特点,运用旋转、剪裁等方法对原始的遥感图像进行数据扩增;然后,将扩增数据按照种类随机地分为训练集和验证集两部分测试集,并使用训练集和验证集训练改进的针对遥感图像分类问题的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中的参数,进而在训练好的CNN模型上提取第一部分测试集的深度学习特征;最后,使用第一部分测试集的深度特征训练多分类SVM,并对第二部分测试集图像进行分类验证。实验采用NWPU-RESISC45公共数据集对本研究模型精度进行验证,与现有的遥感图像分类方法相比较,实验结果表明,提出模型的总体分类精度有明显提升,从而验证了方法的有效性和实用性。

关键词：深度学习遥感图像分类支持向量机卷积神经网络分类精度

全国林地“一张图”高性能地图瓦片服务技术研究

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中南林业科技大学学报 2018年第7期38卷 26-31页

作者：罗鹏许等平任怡中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业局调查规划设计院北京100714

受限于传统磁盘的I/O读写速度与网络的性能的影响,地图浏览的效率和可用性难以得到保障。根据林地落界数据的管理与应用特点结合Web端二三维一体化应用需求,从专题地图瓦片生产、组织、管理、服务等几个方面出发,设计实现一种基于面向... 详细信息

受限于传统磁盘的I/O读写速度与网络的性能的影响,地图浏览的效率和可用性难以得到保障。根据林地落界数据的管理与应用特点结合Web端二三维一体化应用需求,从专题地图瓦片生产、组织、管理、服务等几个方面出发,设计实现一种基于面向服务的体系结构(service-oriented architecture,SOA)的多层次缓存瓦片地图数据服务方案。结果表明:通过瓦片缓存服务的层次化和横向负载均衡,在分散了磁盘IO压力的同时亦提高了服务的可用性;所构建的方案与原型系统有效地解决了林地"一张图"地图服务需求,为构建高性能的国家级林地"一张图"政务地图服务提供了有力的技术支撑。

关键词：网络地理信息系统林地“一张图” 分布式瓦片地图服务负载均衡

基于嵌入式GIS的森林资源二类调查数据采集系统

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林业科学 2006年第Z1期42卷 151-154页

作者：许等平唐小明毕于慧国家林业局调查规划设计院北京100714 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 北京林业大学信息学院北京100083

利用嵌入式地理信息系统的基础开发模块,研究开发基于个人数字助理的森林资源二类调查数据采集系统。根据我国森林资源二类调查的特点和需求,利用ArcPad实现了对森林资源空间、属性数据采集、外业定位和导航等功能,从而达到了森林资源... 详细信息

利用嵌入式地理信息系统的基础开发模块,研究开发基于个人数字助理的森林资源二类调查数据采集系统。根据我国森林资源二类调查的特点和需求,利用ArcPad实现了对森林资源空间、属性数据采集、外业定位和导航等功能,从而达到了森林资源无纸外业调查的目标,提高外业调查精度、节省费用、提高效率。

关键词：嵌入式地理信息系统二类调查 GPS 个人数字助理

基于两种空间估算模型的乔木林地上碳密度估算

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农业机械学报 2019年第12期50卷 213-220页

作者：王海宾郑冬梅王少杰贾筱昕许等平国家林业和草原局林产工业规划设计院北京100010 国家林业和草原局调查规划设计院北京100714

以乔木林地上碳密度为研究对象,基于调查获取的乔木林地上碳密度、Landsat 8多光谱影像及DEM数据,提取植被指数、纹理特征、主成分变换因子、缨帽变换因子和地形因子作为建模变量,采用皮尔森相关系数法、结合平均残差平方和准则法对变... 详细信息

以乔木林地上碳密度为研究对象,基于调查获取的乔木林地上碳密度、Landsat 8多光谱影像及DEM数据,提取植被指数、纹理特征、主成分变换因子、缨帽变换因子和地形因子作为建模变量,采用皮尔森相关系数法、结合平均残差平方和准则法对变量进行筛选,采用协同克里格插值和地理加权回归方法构建乔木林地上碳密度模型,分析对比两种方法的估算效果。结果表明:地理加权回归法构建的估算模型精度(R^2为0.74,RMSE为6.84 t/hm^2,MAE为5.13 t/hm^2,RE为0.74%)优于协同克里格插值法(R^2为0.47,RMSE为9.72 t/hm^2,MAE为7.41 t/hm^2,RE为0.12%),并且较好地保留了估算变量的空间异质性,变异系数分别为0.5372、0.4968,可获得较高的估算精度。本研究可为大尺度范围内的乔木林地上碳密度及其他森林参数的估算提供参考。

关键词：乔木林地上碳密度 Landsat 8影像协同克里格插值地理加权回归估算

基于Landsat 8影像的乔木林地上生物量估算

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林业资源管理 2018年第6期 38-44页

作者：任怡王海宾许等平国家林业和草原局调查规划设计院国家林业和草原局林产工业规划设计院

以浙江省内的一景Landsat 8影像和96块野外调查数据为数据源,提取出植被指数、纹理特征、地形因子并进行优选,对优选后的变量因子进行分组,生成植被指数、植被指数+纹理特征相结合的2种自变量集,采用偏最小二乘回归法构建乔木林地上生... 详细信息

以浙江省内的一景Landsat 8影像和96块野外调查数据为数据源,提取出植被指数、纹理特征、地形因子并进行优选,对优选后的变量因子进行分组,生成植被指数、植被指数+纹理特征相结合的2种自变量集,采用偏最小二乘回归法构建乔木林地上生物量估算模型,并对估算结果进行对比分析。结果显示:在构建的模型中,植被指数+纹理特征集构建的模型精度均要优于植被指数集构建的模型,说明多光谱波段的纹理特征具有改善模型估算效果的作用。采用的变量筛选方法较好地考虑了变量间的相关性及共线性问题,可以提高所构建模型的稳定性。

关键词：乔木林生物量模型植被指数纹理特征 Landsat 8影像

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森林资源报表优化统计技术研究

林业资源管理 2012年第3期 71-76页

作者：刘鹏举许等平唐小明中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业局调查规划设计院

森林资源调查数据的统计及各种复杂报表的输出,是森林资源信息管理系统研建的重要组成部分。通过分析森林资源各类调查报表格式与统计过程,提出一套基于大型数据库的统计计算与报表输出实现方法。该方法实现了统计项目按需配置与快速统... 详细信息

森林资源调查数据的统计及各种复杂报表的输出,是森林资源信息管理系统研建的重要组成部分。通过分析森林资源各类调查报表格式与统计过程,提出一套基于大型数据库的统计计算与报表输出实现方法。该方法实现了统计项目按需配置与快速统计,解决了森林资源大数据量数据统计耗时长、统计项目难于扩展的问题,提高了森林资源监测管理与服务水平。

关键词：森林资源快速统计报表生成

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基于L1范数的k平面聚类算法设计

南京航空航天大学学报 2019年第5期51卷 681-686页

作者：杨红鑫杨绪兵寇振宇业巧林张福全许等平南京林业大学信息科学技术学院南京210037 国家林业局调查规划设计院北京100714

基于L2范数度量的k平面聚类(k-Plane Clustering,k PC)设计思想,本文提出了一种采用L1范数度量的聚类算法。由于在平面更新步骤中,所导出的优化问题是非凸的,文中给出了一种求解方法,即将非凸问题转化为有限个子集上的凸问题,为避免求... 详细信息

基于L2范数度量的k平面聚类(k-Plane Clustering,k PC)设计思想,本文提出了一种采用L1范数度量的聚类算法。由于在平面更新步骤中,所导出的优化问题是非凸的,文中给出了一种求解方法,即将非凸问题转化为有限个子集上的凸问题,为避免求解多个优化问题导致训练时间过长问题,本文还设计了一种新的优选策略,有限个子集的搜索任务可在线性时间内完成。本文所提出的方法只需要求解k个线性规划,而不再是k PC的求解特征值问题。在人工和UCI数据集上的实验结果表明:基于L1范数平面聚类算法的训练和测试时间更短,且在大多数数据集上均表现出了更好的聚类性能。

关键词： L1范数凸问题平面聚类线性规划

Sentinel-2A红边波段森林蓄积量反演研究

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林业资源管理 2022年第2期 126-134页

作者：龙植豪罗鹏许等平李振代华兵广西壮族自治区林业勘测设计院中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室国家林业和草原局产业发展规划院

准确、高效地估测森林蓄积量有利于衡量森林健康状况和评价森林的固碳能力。红边波段对植被叶绿素变化敏感，但其在森林蓄积量估测上的有效性需要进一步验证。为了探讨红边波段估测森林蓄积量的可行性，以南宁市兴宁区作为研究区，基于S... 详细信息

准确、高效地估测森林蓄积量有利于衡量森林健康状况和评价森林的固碳能力。红边波段对植被叶绿素变化敏感，但其在森林蓄积量估测上的有效性需要进一步验证。为了探讨红边波段估测森林蓄积量的可行性，以南宁市兴宁区作为研究区，基于Sentinel-2A影像提取普通波段反射率、红边波段反射率，以及普通植被指数和红边植被指数，构建不同的建模变量集，通过多元线性回归和随机森林算法对森林蓄积量进行估测，利用2019年森林资源二类调查数据库作为实测值对模型估测结果进行精度评价。通过对比不同模型和变量集的建模效果，分析红边波段对森林蓄积量估测精度的影响。结果表明：红边植被指数均与森林蓄积量显著相关(P<0.01);在不同变量集中，红边植被指数变量集森林蓄积量估测精度显著优于其他变量集；在两种蓄积量估测模型中，随机森林模型的估测效果更佳；所有变量集构建的随机森林模型精度均优于多元线性回归；在包含普通波段反射率、红边波段反射率、普通植被指数和红边植被指数变量集4中，随机森林模型实现了最高的估测精度，其R~2,RMSE,RRMSE分别为0.66,28.63,23.54%。通过研究可知：Sentinel-2A的红边波段信息可有效应用于森林蓄积量遥感估测，能为森林资源遥感高效监测和管理提供信息数据支持。

关键词：森林蓄积量随机森林 Sentinel-2A 红边波段植被指数