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基于遥感影像的神经网络立地质量评价研究被引量：14: 2013年; 传统立地质量评价体系主要使用地面调查数据,而多光谱遥感影像为大范围研究森林生产力和立地状况提供了便捷的途径。为了改进传统的立地质量评价体系,以内蒙古旺业甸林场为研究对象,基于研究区域的遥感影像结合地表小班调查数据,采用BP人工神经网络模型,以落叶松为例,建立了遥感因子结合立地因子与地位指数关系的神经网络模型,进行立地质量评价研究。建立了BP人工神经网络地位指数预测模型,模型的预测精度达到90.97%,与使用传统小班调查数据建立的神经网络模型的预测结果进行比较,精度提高了5.44%。结果表明多光谱遥感影像十分适用于森林立地质量评价,充分证实了本研究方法的有效性和优越性。; 巩垠熙高原仇琪谢飞冯仲科樊江川; 关键词：遥感影像神经网络植被指数

森林资源价值评价中重复计算问题的研究被引量：1: 2013年; 针对森林价值评价中存在对物理量与货币量重复计算的问题,以山东省2006年森林资源价值计算为例,结合本地森林资源的特点及前期数据采集信息量分析确定新的核算体系。提出应将森林资源严格定义,并将收益价值与成本价值严格区分,扣除超出森林资源范围以及重复计算的部分,利用经济学原理确定新的核算体系,重新计算森林资源价值。2006年山东省森林资源价值原核算结果为3 679亿元,重新核算的价值为1 493亿元,二者差异较大。; 仇琪冯仲科高原黄晓磊马松增; 关键词：森林资源价值

人工神经网络结合多光谱遥感数据用于立地质量评价被引量：2: 2013年; 多光谱遥感数据蕴含着大量的地表立地信息,而传统立地质量评价体系主要使用了人工地面调查数据。为了建立一套有效的立地质量评价体系,以内蒙古赤峰市旺业甸林场为研究对象,基于研究区域的多光谱遥感数据结合地面小班调查数据,采用一种改进的反向传播人工神经网络(back Propagation artificial neural network,BPANN)模型,以落叶松为例,建立了遥感光谱因子结合立地因子与地位指数关系的神经网络模型,对研究区域的小班进行立地质量评价研究。通过训练数据集的敏感度分析剔除弱相关或不相关的因子,简化了神经网络的规模,提高了网络的训练效率,得到了最优的地位指数预测模型,模型的预测精度达到95.36%,与使用传统小班调查数据建立的神经网络模型的预测结果进行了比较,精度提高了9.83%,说明使用多光谱遥感数据+小班调查数据确定的落叶松地位指数预测模型具有最高的预测精度。多光谱遥感数据十分适用于森林立地质量评价,改进BP神经网络具有理想的预测精度,充分证实了该方法的有效性和优越性。; 巩垠熙何诚闫飞冯仲科曹孟磊高原苗婕赵金龙; 关键词：多光谱遥感神经网络

用光电经纬仪对无伐倒活立木材积精准计测被引量：5: 2013年; 针对样木伐倒后用同一种工具、同一种区分求积法才能计算其材积的现状,以光电经纬仪和配合计算机,经林业专用编程开发软件,形成光电经纬仪测树系统技术,充分发挥了光电经纬仪精密的测角功能,配合人工精确量取地径和胸径,利用专业软件获得树干的胸径、树高、任意处直径,进而计算出材积及树冠部分的表面积和体积。在对99株107杨统计分析发现,光电经纬仪精准计测的二元材积均方差σmax=0.130 3,σmin=0.001 3,各组变量的分布比较集中,离散程度小,同时C v值偏小,偏态系数C s绝对值较小,且正偏与负偏数量相当,证实数据稳定性好,值得信任。; 焦有权冯仲科高原樊江川徐伟恒; 关键词：光电经纬仪活立木材积

无伐倒活立木材积精准计测原理与试验被引量：6: 2014年; 针对立木伐倒后精测材积的现状,以光电经纬仪为主要测量工具,辅以专用软件,形成光电经纬仪测树系统,外业利用光电经纬仪精密的测角功能,配合人工精确量取地径和胸径,内业部分利用专业软件获得树干的胸径、树高和任意处直径,进而计算材积。在对99株中林系列108杨统计分析发现,光电经纬仪精准计测的材积样本均方差σmax=0.130 3,σmin=0.001 3,各组变量的分布比较集中,离散小,同时C V值偏小,C S绝对值较小,且正偏与负偏相当;同时用407株中395株中林系列107杨的实测材积,建立了二元材积模型,并用12株实测材积进行模型验证,材积最大误差率绝对值为10.1%,最小为2.3%,满足森林计测的误差要求。; 贾振轩冯仲科焦有权徐伟恒高原樊江川; 关键词：光电经纬仪

旺业甸实验林场林地资源价值评价被引量：1: 2014年; 对内蒙古赤峰市旺业甸林场林地设置样地进行调查,并利用"3S"技术分析得到林分蓄积量。根据林地特征选取与环境联系较为紧密的因子对林地立地质量进行分析评价,计算林地价值,得出林场当期林地资源价值为6 229.504 3万元。; 冯仲科解明星高原; 关键词：森林资源林地资源

基于GM(1,1)的华山松生长量预测研究被引量：6: 2013年; 以94 a树龄华山松Pinus armandii解析木数据为研究对象,利用GM(1.1)灰色预测模型,基于数值分析软件DPS,建立了华山松生长量预测模型并验证,解决了林木生长量的预测难题。灰色模型预测值C=0.2652(很好),p=1.0000(很好),结果表明GM(1,1)模型预测精度较高,预测可靠。验证了GM(1,1)灰色预测在林木生长量预测中应用的正确性,该模型在华山松生长量预测方面有较强的实际应用价值。; 高原冯仲科仇琪焦有权徐伟恒; 关键词：华山松 DPS GM(1,1)

基于多光谱数据的永定河流域植被生物量反演被引量：9: 2012年; 用传统研究植被生物量实测的方法不仅耗时费力,而且由于影响因子不易确定会导致预估精度不高。选择永定河流域河北——北京段为研究区域,以该地区2009年7月20日的TM影像数据为数据源,结合当地分辨率为30米的数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据和其他相关辅助解译资料,并借助全站仪等高精度测量仪器进行外业调查,归纳出永定河地区遥感因子与植被生物量可能存在的函数关系,通过多元线性回归分析遥感影像因子并建立反演模型,最后将反演模型进行精度分析。通过将实测值和预测值分析对比,得出反演模型总体相对误差为-0.025%,平均相对误差为-0.016%,总体预估精度高达84.56%。模型的建立可对大范围流域生态环境因子进行及时、快速、准确地调查,为永定河生态环境问题诊断提供实验数据。; 何诚冯仲科韩旭孙梦营巩垠熙高原董斌; 关键词：植被生物量模型

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