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小兴安岭地区森林生物量的年际变化进行分析。

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简介：
通过对小兴安岭地区森林生物量的年际变化进行深入分析，李明泽和毛学刚成功地获取了该区域森林生物量的变化趋势及其内在规律。这些科学数据不仅能够为有效保护生态环境以及合理利用森林资源提供坚实的依据，更对于阐明地表空间变化产生的复杂规律，并进一步探讨其深层机制具有重要的意义。

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  • 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。
     
  • 小兴安岭山地针阔混交林生态系统区shp文件
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    本资源提供小兴安岭山地针阔混交林生态系统的矢量空间数据，以SHP格式存储，涵盖地理分布、植被类型等信息。 小兴安岭山地针阔混交林生态区SHP文件。
     
  • 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。
     
  • 2005年FAO全球森林生物量数据
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    该数据集由联合国粮食及农业组织（FAO）于2005年发布，提供了全球各地森林植被的生物量分布情况和估算值，是研究林业资源、碳循环与气候变化的重要资料。 这项工作介绍了一种将FRA2005的国家级聚合结果细化为全球半度空间数据集的技术。该数据集包含森林生长量、地上地下生物量、死木及总森林生物量，以及地上、地下、死木、凋落物和土壤中的碳含量信息。 此细化方法基于净初级生产力（NPP）与生物量的关系，以及人类活动影响下的生物量变化假设。随着人类活动的增加，预计生物量会减少。 该研究结果构成了首次尝试生成一个在全球半度分辨率下具有连贯性的森林生长量、生物量和碳储量空间数据库的努力之一。 Kindermann, G.E., McCallum, I., Fritz, S. & Obersteiner, M. 2008. 基于FAO统计数据的全球森林生长量，生物量及碳含量地图。《芬兰林业》42(3): 387–396。 所有数据以ESRI ASCII网格格式提供，分辨率为0.5度经纬度。
     
  • 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。
     
  • 秦岭地区行政区划图
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    《秦岭地区行政区划图》详细展示了秦岭周边地区的行政分布情况，包括主要城市、县区界线等信息，是研究和了解该区域地理环境的重要工具。 秦岭行政区划图采用shp文件格式，方便实用。
     
  • 历年的森林火灾数据可视化分析设计
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    本项目旨在通过图表和交互式视觉效果，展示并分析历年全球及地区森林火灾的数据趋势，以提高公众对森林防火重要性的认知。 本森林火灾可视化设计使用Python语言进行编程，图表采用echarts库、web框架使用flask框架、前端部分则结合HTML网页与JavaScript技术，将历年来的森林火灾数据以多种图形方式展现出来，包括动态地图、折线图、曲线图、柱状图、雷达图和饼图等。设计的目的是尽可能提高数据利用效率，并提供一个具有科技感的可视化面板，在pycharm中可以直接运行并支持二次开发，适用于参赛使用。此外，文件内包含自带的数据集，方便用户直接使用而无需额外寻找数据。
     
  • 内蒙古中部地区土地利用变化的区域差异分析*(2006年)
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    本文通过对内蒙古中部地区2006年的土地利用情况进行研究，探讨了不同区域之间的变化特征及其成因，揭示了该地区的土地利用转型模式和驱动因素。 通过运用地理信息系统（GIS）的空间叠加分析方法以及数理统计技术，选取了土地利用变化类型面积比与重要值两个评价指标，对内蒙古中部地区不同自然生态区的土地利用变迁空间分布特征进行了深入研究。结果显示：土地用途之间的转换在很大程度上受到自然条件的制约；随着从干旱向半干旱再到湿润气候带的变化梯度增加，各类土地使用类型的转化比例也呈现出相应变化趋势；总体而言，耕地和草地间的相互转变是主要的趋势之一，并且大量草地转变为其他用地的现象同样值得关注。
     
  • 利用Python的机器学习算法进行小分子药物活性预测（岭回归、随机森林回归及极端森林回归结合加权平均融合模型）
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    本研究采用Python编程语言，通过集成岭回归、随机森林回归和极端森林回归，并引入加权平均融合策略，有效提升了小分子药物活性的预测精度。 该项目基于机器学习算法，通过对比单模型与融合模型计算所得的指标来预测小分子在人体内的清除率。 项目运行环境包括Python、Jupyter Notebook 或 Spyder，并需要安装 matplotlib、numpy、pandas 和 sklearn 等库。 整个项目分为三个模块：数据预处理，创建并编译模型以及进行模型训练。单模型部分将分别训练岭回归模型、随机森林模型和极端森林模型。在多模型融合阶段，则采用最简单的回归问题的加权平均方法对两个表现最优的模型进行不同权重的平均，并输出最佳权重结果。 项目评估各模型性能时，以rmse（均方根误差）作为评价指标。经过分析发现，融合后的模型获得了最低的 rmse 值为2.698796237546118。
     
  • 2000-2022年中国地级市森林覆盖率数据分析
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    本报告聚焦于中国地级市自2000年至2022年间森林覆盖率的变化趋势，深入分析各地区绿化成效及其环境与社会经济影响。 ## 数据指标说明 森林覆盖率是指一个国家或地区内森林面积占土地总面积的比率，是衡量该地森林资源丰富程度的重要标准，通常以百分比表示。 根据《中国森林资源报告（2014—2018）》的数据，在第九次全国森林资源清查中显示，中国的森林覆盖率为22.96%。到了2020年底，这一数字上升至23.04%，同时草原综合植被覆盖率达到了56.1%，湿地保护率也超过了50%。 从2000年至2022年间的各地级市森林覆盖率数据中可以看出： - 该时间段内共有288个地市单位的森林覆盖率数据。 - 到了2022年，有效记录的数据地区为158个。