王铮
- 作品数：5 被引量：56H指数：4
- 供职机构：吉林省基础地理信息中心更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 点云密度对激光雷达估计森林样方平均树高的影响被引量：14
- 2014年
- 以吉林省长春市净月潭国家森林公园为研究区,分别于2012年5月和10月进行飞行数据和野外数据采集。首先通过对小光斑激光雷达离散点云数据进行随机稀释操作,获得四种不同点云密度数据,再对点云数据进行分层处理并拟合伪波形,从波形中提取冠层半能量高用于估测森林的样方平均树高。结果表明:在研究的点云密度范围内无论点云密度的高低,冠层半能量高模型均能够较好的估测森林样方平均树高;四种点云密度情况下,0.125倍点云密度时,模型结果相对较好,拟合相关性R=0.971,精度P=0.97;不同点云密度对模型拟合相关性及精度的影响差异不大,且落叶松的估测精度高于樟子松。
- 尤号田邢艳秋王铮王蕊孙小添
- 关键词：平均树高
- 利用LiDAR离散点云估测针叶林叶面积指数被引量：14
- 2014年
- 通过对小光斑激光雷达离散点云数据进行处理,提取了6个变量参数分别用于估测针叶林叶面积指数,为了提高模型估测精度及弥补单变量模型的不足,在单变量模型的基础上尝试多变量组合共同用于估测森林叶面积指数,经过对比得出单变量模型中OGF模型最好,拟合相关性R=0.897,预测精度p=0.959;多变量预测模型结果差异不大,拟合相关性均>0.905,估测精度均>0.957。同时为了验证模型的推广性,对点云数据进行随机稀释操作获得4种不同密度的点云数据,分别用于验证点云密度对OGF模型及OGF与LPI组合模型的影响,结果表明点云密度对模型结果的影响不大,即使在0.125倍点云密度时模型仍能较好的估测针叶林叶面积指数,满足生产需要。
- 尤号田邢艳秋王铮孙小添王萌
- 关键词：离散点云叶面积指数针叶林
- 基于Landsat影像的土地利用/覆盖变化研究——以吉林省汪清县为例被引量：9
- 2016年
- 基于Landsat TM/OLI_TIRS遥感影像数据,以汪清县为研究区域,利用RS和GIS技术,通过土地利用动态度模型、土地利用转移模型,以2004年为时间节点,分析1994-2014年间汪清县的土地利用/覆盖变化状况,利用灰色关联度模型对该变化的驱动力进行分析。结果表明,2004年以前,综合土地利用动态度为0.62%,空间变化差异明显,2004年后综合土地利用动态度降为0.56%,但空间变化差异逐步扩大,总体变化趋势放缓。1994-2014年间,林地面积总体减少,但2004年后呈增长趋势,变化程度较高的有裸地、草地及居民用地,每种土地类型都有不同数量的相互转化。驱动力分析表明,汪清县土地利用和覆盖变化是人口、经济等因子综合驱动的结果,不同土地类型变化的最主要的驱动因子有所差异。
- 李梦颖邢艳秋王铮刘美爽姚松涛谢杰曾旭婧
- 关键词：RS和GIS转移矩阵
- 基于支持向量机的Landsat-8影像森林类型识别研究被引量：19
- 2017年
- 以吉林省汪清林业局天然林区为研究区,利用Landsat-8 OLI_TIRS多光谱遥感影像,结合森林资源野外调查数据,提取森林类型纹理、光谱特征参数,作为支持向量机的输入量,利用K-折交叉验证法确定最优核函数,识别森林类型,确定最优分类结果,评价分类精度,并与仅利用波段光谱特征的SVM分类结果进行精度对比。结果表明:利用纹理和光谱特征进行分类,构造SVM进行森林识别是可行的。惩罚系数C=100.0、核函数半径σ=1.000时的径向基核函数构造的支持向量机分类精度最好,总体分类精度可达89.58%,Kappa系数为0.87,单一分类精度中,阔叶林>针叶林>针阔混交林。只利用光谱特征的分类结果精度为81.26%,结合光谱和纹理特征的规律,能够提高分类精度。
- 李梦颖邢艳秋刘美爽王铮姚松涛曾旭婧谢杰
- 关键词：支持向量机
- 基于LiDAR离散点云能量信息的针叶林叶面积指数反演方法被引量：4
- 2014年
- 叶面积指数是森林的重要结构参数,对于研究与植被叶片相关的生物物理活动具有重要意义。为了提高针叶林叶面积指数的估测精度,以吉林省长春市净月潭国家森林公园为研究区,通过对小光斑激光雷达离散点云进行滤波分类处理、拟合波形数据,从中提取5个能量参数,分别用于估测针叶林样方的叶面积指数,通过分析得出I2预测模型最好,R=0.911,P=0.968。结果表明小光斑激光雷达离散点云的能量信息能够较好地估计针叶林的叶面积指数,未来应加大小光斑激光雷达能量参数的应用。
- 尤号田邢艳秋王铮霍达王蕊
- 关键词：针叶林叶面积指数离散点云
