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基于TM遥感影像，对岭区森林生物量进行估测的研究。

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简介：
运用多光谱遥感影像，对森林资源的清查，对于林业事业的推进、发展规划的制定以及生态环境的改善，都具有至关重要的基础数据意义。目前，借助ENVI和SPSS软件，以黑龙江省带岭区1995年、2005年和2015年三期的TM影像作为核心数据，并结合实地采集的森林生物量数据，通过应用一系列统计分析方法，对带岭区的森林生物量开展了遥感反演建模的研究。

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  • 基于TM遥感图像的带岭区森林生物量估算研究
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    本研究利用TM遥感影像技术，对黑龙江省带岭区的森林资源进行分析，旨在精确估算该区域的森林生物量，为林业管理和生态保护提供科学依据。 利用多光谱遥感影像来查清森林资源对于林业发展、规划及生态改善具有重要意义。本段落采用ENVI和SPSS软件，基于黑龙江省带岭区1995年、2005年和2015年的三期TM影像数据，并结合样地的森林生物量信息，通过统计分析方法建立遥感反演模型，对带岭区的森林生物量进行研究。
     
  • 基于Landsat8遥感影像的森林蓄积量估算
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    本研究利用Landsat 8卫星数据进行分析处理，探索其在评估和量化特定区域森林蓄积量方面的应用潜力，旨在为林业资源监测提供技术支持。 本段落采用广东省南雄市的森林二类调查数据，并结合langset8影像资料，选取遥感因子和立地因子作为自变量。通过使用POS算法优化后的BP神经网络以及逐步线性回归两种建模方法，对比分析这两种模型在反演精度上的差异，最终建立了用于预测森林蓄积量的优化模型。
     
  • 小兴安岭森林生物量的年度变化分析
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    本研究通过长期监测数据，探讨了小兴安岭地区森林生物量在一年四季中的动态变化规律及其影响因素，为区域生态管理和可持续发展提供科学依据。 小兴安岭地区森林生物量年际变化分析由李明泽和毛学刚完成。通过获取森林生物量的年度变化数据与规律，可以为有效保护生态环境及合理利用森林资源提供科学依据，并有助于揭示地表空间的变化规律。
     
  • 关于利用异速模型估算中非森林树木生物量的研究论文
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    本研究运用异速生长模型探讨了中非地区森林树木的生物量估算方法，旨在为该区域碳循环及气候变化研究提供数据支持。 量化热带森林的碳储量是实施新兴碳信用市场机制的重要组成部分。这需要适当的异速方程来预测当前稀缺的生物量数据。在这项研究中，我们的目标是估算树木地上及地下生物量与碳储存，并确定伊彭第亚混合地形硬质低地热带森林中的直径-高度关系。 该研究区域位于刚果共和国北部地区的伊彭达（Ipendja）森林管理单位内，靠近东古区的利古拉省。这项工作结合了来自两个站点（Mokelimwaekili和Sombo）八个研究样地中记录的1340棵树木的数据。每个矩形图尺寸为25×200米（即0.5公顷或5000平方米）。在八块研究地块中，仅测量直径至少为10厘米的树木。 建立的树种共有145个种类和36科植物，在Sombo站有733棵树，在Mokelimwaekili站有607棵。使用异速法分析地上生物量（AGB）与地下生物量（BGB）。研究结果显示，Ipendja森林生态系统中平均的生物量形成情况为：地上生物量（AGB）约为346 Mg/公顷，地下生物量（BGB）大约是81.3 Mg/公顷。
     
  • 基于GEE的大面积森林生物量估算（运用GEDI+S2+S1多源遥感数据及超过700行代码）.pdf
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    本研究利用Google Earth Engine平台，结合GEDI、S2和S1卫星数据，通过编写超过700行的代码，开展大规模森林生物量估算工作。 利用Google Earth Engine（GEE）进行大面积森林生物量估算可以通过结合使用多源遥感数据来实现，例如GEDI、Sentinel-2(S2) 和Sentinel-1 (S1) 数据集。这一过程可能需要编写超过700行的代码。 对于那些希望学习如何在Google Earth Engine上操作的人来说，可以参考一些基础教程和高级应用开发指南，并且支持使用JavaScript和Python两种语言进行编程。这些资源包括GEE图表、应用程序以及与Microsoft Planetary Computer, PIE 和 AI EARTH等其他遥感云平台相关的知识分享。 本项目详细介绍了指数表达式的计算方法及归一化过程中的代码示例，特别关注于如何处理在生成过程中可能出现的异常值问题。可以通过下载获取具体的代码信息，并直接复制到GEE环境中运行。 如果有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时联系作者寻求支持，包括但不限于代码调试和资源下载等服务。此外，主页会不定期更新更多关于GEE和其他平台的内容，欢迎持续关注以获得最新资讯和技术分享。
     
  • 关于遥感影像匹配技术的研究
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    本研究聚焦于遥感影像匹配技术领域，探讨了当前主流算法及其应用挑战，并提出改进方案以提升图像配准精度与速度。 影像匹配技术是一门快速发展的图像处理方法，在诸如图像镶嵌、图像融合以及军事侦察等领域有着广泛的应用。其核心在于将不同来源的图像归一化到统一坐标系统中，实现两幅或多幅图像或地图之间的空间对准，并最终完成拼接操作。这项技术主要可以分为基于空间域和频率域的匹配方式两大类。 本段落作者对该领域的经典方法进行了总结与归纳，从原理及性能上对比分析了各种算法的特点，在指出各算法在影像匹配中所具有的优势的同时也指出了存在的问题。
     
  • 随机森林中变量重要性的评估及研究进展
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    本文综述了在随机森林模型中评估变量重要性的多种方法及其应用，并探讨了该领域最新的研究成果和发展趋势。 随机森林变量重要性评分（VIM）在高维组学数据生物标志物筛选中有广泛应用。然而，由于其包含多种算法且适用条件不同，结果也可能存在差异。
     
  • 基于机载LiDAR数据的树木高度及森林生物量估算——以肯尼亚Mau地区的Londiani森林为例
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    本研究利用机载LiDAR技术对肯尼亚Mau地区Londiani森林中的树木高度和森林生物量进行精确测量与估算，为该区域生态管理和保护提供科学依据。 自然资源管理中的战术决策需要依赖准确且最新的空间数据来实现可持续的森林管理。通过使用从卫星或机载传感器获取的多光谱遥感技术，可以大量采集数据，并降低收集成本同时满足对连续精确信息的需求。树高和乳房高度直径（DBH）是预测树木体积和生物量的关键参数。然而，传统的评估方法既耗时又费力，使各国难以定期进行国家森林清查以支持森林管理和REDD+活动。 本研究旨在评估LiDAR数据在Londiani林区不同森林条件下估计树高和生物量方面的适用性。该区域涵盖了多种地形条件下的天然林、人工林以及其他零散的森林类型。收集LiDAR数据时，飞机飞行高度为1550米。利用激光雷达技术测量森林的高度及植被密度以估算其生物量。 在研究过程中，在78个采样点（每个半径为15米）采集了LiDAR数据，并进行了地面实测处理来比较地上生物量（AGB）和高度估计的准确性。结果显示，LiDAR与实地测量之间的相关系数分别为汇总数据0.92、天然林0.79、人工林0.95以及其他零星森林0.92。
     
  • 基于遥感影像的变化检测算法研究（IR-MAD、MAD、CVA、PCA）
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    本研究聚焦于基于遥感影像的变化检测技术，深入探讨并比较了IR-MAD、MAD、CVA及PCA四种方法的有效性与应用场景。 本段落介绍了遥感影像场景变化检测的经典算法（IR-MAD、MAD、CVA、PCA），包括这些算法的代码示例和演示，并提供了评价函数OA、Kappa、AUC以及ROC曲线，以供学习参考与批评指正。
     
  • 基于遥感影像的道路提取与车辆检测算法研究
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    本研究致力于开发先进的机器学习和计算机视觉技术，以提高从遥感图像中自动识别道路及行驶车辆的能力。通过创新性地结合多源遥感数据和深度学习模型，我们探索了一种高效、准确的道路提取与车辆检测方法，旨在为智能交通系统提供强有力的数据支持。 摘要：基于遥感图像的道路提取与道路车辆检测算法在交通信息提取技术领域备受关注。本段落提出了一种改进空洞空间卷积池化金字塔结构的算法，并结合抑制性检测方法来增强道路识别效果及提高道路上行驶车辆的精确度。 背景知识： 1. 从遥感图中获取交通数据是当前研究中的重要议题。 2. 上述所提技术可以显著提升道路提取和路面行车辨识的质量与准确性。 3. 改进后的空洞空间卷积池化金字塔结构有助于优化道路识别效果。 4. 抑制性检测算法能够提高车辆在道路上的定位精度，减少误检率。 5. 遥感图中的交通信息如道路布局和行驶车辆的数量分布一目了然，是关键的数据来源之一。 6. 在真实遥感图像中提取有效的交通数据面临诸多挑战：首先，这些图片覆盖大范围地理区域且背景复杂；其次，路面通常表现为线状特征，并受到大量遮挡物干扰，使精确识别变得困难。此外，在道路上检测车辆时必须排除非道路环境中的误检情况。 7. 传统方法如Kass等人提出的snake模型曾被用于提取交通信息。 8. 遥感图像中提取的道路数据主要通过两种途径：一是基于手动设计特征的传统方式，二是利用深度学习技术的现代手段。 详细说明： 1. 利用遥感图来获取城市规划、道路管理及智能车辆调度等领域的关键交通资料是当前研究的重要方向。 2. 本段落算法旨在优化空洞空间卷积池化金字塔结构以增强道路识别，并通过抑制性检测方法提升道路上行驶的车辆辨识精度。 3. 改进后的空洞空间卷积池化金字塔结构能够更好地捕捉遥感图中的特征，从而提高道路提取的质量和准确性。 4. 抑制性检测算法可有效减少遮挡物对车辆定位的影响，进而增强识别准确度。 5. 遥感图像中直观展示的道路布局及行驶车辆的位置分布是重要的交通信息来源。这些数据对于理解城市道路交通状况至关重要。 结论： 本段落提出的基于遥感图的提取道路和辨识道路上行车的技术方案，在提升道路识别精度、优化路面车辆定位以及提供关键交通资料方面具有显著优势，为智能交通系统的构建提供了有力支持。