一、森林资源监测中的合作（论文文献综述）
王艳华[1]（2021）在《智慧林业中立体感知体系关键技术研究》文中研究表明森林是规模最广泛的陆地生态系统,约占土地总面积的三分之一,同时也是地球生态系统的必要组成部分,森林生态系统是否正常,与地区生态安全和社会经济的可持续发展密切相关。传统基于人工的森林资源调查方法存在花费高,野外工作强度大,消耗时间长等缺点,且时效性和准确性往往无法达到实际应用的标准。传统的单一的数据源难以获取高精度的森林参数信息,多源数据综合应用将成为未来森林资源监测的有效方法。国家林业发展“十三五”规划提出,加强生态检测评价体系建设,深化遥感、定位、通信技术全面应用,构建天空地一体化监测预警评估体系。随着智慧林业的不断普及,信息技术以及对地观测技术的不断进步,利用不同类型、不同分辨率的遥感影像、无人机以及无线通信网络对森林资源的信息进行监测可以有效的指导林业生产,通过构建森林资源综合监测体系,实时准确了解森林资源的基本情况及变化,及时采取应对措施,可以大大提高资源保护与利用效果,对于环境治理和生态建设等有关工作的开展均有重大意义。本文从空天地一体的森林资源监测角度出发,针对森林资源监测信息类型复杂多样、数据维度高、信息冗余度高、数据信息处理量大等问题,研究综合性、立体性的森林资源监测网络体系,研究适合于森林环境监测无线传感器网络的网络方案和模型,并着重解决在符合森林环境监测无线传感器网的模型的网络结构中传感器以自组织和多跳的和传输的效率,研究海量遥感影像数据处理、数据存储、数据挖掘一体化的解决方案,开展森林资源综合监测体系研究,为森林资源连续清查体系的优化改革提供理论支撑和数据参考。本文的主要工作如下:（1）针对森林环境监测的无线传感器网络的数据传输问题,提出一种改进的基于ADHOC网络的组播路由模型,该模型特别适用于大规模、低密度无线传感器网络中传感器节点相对位置的确定,节点间连通性差,远距离节点间测距误差大的网络监测环境。在研究无线传感器网络邻居节点拓扑结构的基础上,将主流形学习和非线性维数算法相结合,提出了一种局部组合定位（LCL）算法,根据每个节点与相邻节点在一定通信范围内的成对距离,首先通过为每个节点构造一个局部子空间来获取全局结构的局部几何信息,然后对这些子空间进行比对,得到所有节点的内部全局坐标。结合全局结构和锚节点信息,最后利用最小二乘算法计算出所有未知节点的绝对坐标,构建可靠、高效的路由传输协议。通过在哈尔滨实验林场区域构建监测系统,实现气象、光照、土壤和空气质量全方位森林环境信息的获取。（2）针对遥感数据的预处理及数据挖掘,基于Hadoop内部提供的二进制文件存储形式SequenceFile,将图像数据序列化成字节流存到二进制文件中,在执行MapReduce任务时,直接用Hadoop的SequenceFileInputFormat输入文件格式进行读取,实现了图像并行处理。通过自定义分区策略的方式对遥感影像特征并行提取算法进行改进,增加提取遥感影像特征的MapReduce程序中Reduce任务数量,实现了 Hadoop的遥感影像特征提取并行化。从而提高并行处理效率。针对KMeans聚类算法需要人为确定初始聚类中心和聚类数目,从而使聚类结果陷入局部最优的问题,本文结合Canopy算法对KMeans算法进行改进,首先通过Canopy算法对遥感影像的特征信息进行“粗聚类”,然后将结果作为KMeans聚类算法的初始聚类点,从而完成遥感影像的分类处理,为监测数据提供了高质量的遥感影像。（3）针对现有遥感影像变化检测模型存在的检测精度不高的问题。提出了一种基于两阶段的遥感影像变化检测模型,该模型充分利用遥感影像的多维特征,利用U-net网络对遥感影像进行语义分割,并将分类结果与不同时相的遥感数据的分类结果进行融合,从而准确的获得监测区域地物变化的特征,该方法能够有效的提取遥感影像的纹理和光谱特征,提高变化检测的精度。此外,本文通过无人机获取高空间分辨率影像数据来实现单木尺度森林资源监测,通过H-maxima变换结合标记控制分水岭算法实现单木树冠的自动勾绘,从而实现单木信息的提取。最后利用改进的变化检测模型,实现了基于卷积神经网络的对西双版纳自然保护区的变化检测,根据对自然保护区内的植被变化监测的应用需要,进行系统的需求分析与设计,模型分析,实现了西双版纳自然保护区森林监测系统,对区域内森林变化情况进行精准监控。
孙华倩,蔡利香[2]（2021）在《云南省森林资源监测发展历程及问题分析》文中研究说明森林资源是我国重要的战略资源,保护森林资源是国家生态文明建设的基础性工作,森林资源面广量多,如何建立森林资源监测体系,提升森林资源监管能力是今后努力的方向。云南省是全国森林资源储量大省,监管责任重大。本研究回顾了云南省森林资源监测发展过程,资源监测体系建设,监测服务成效及存在的问题,并针对存在的问题提出了丰富监测内容,提升应用能力;加大资金投入,促进先进技术手段的推广使用;建立监测数据之间的衔接通道及加强人才队伍建设等相关对策,为进一步提升优化云南省森林资源监测体系提供参考。
林利[3]（2021）在《新时代森林资源监测面临的形势任务和创新对策》文中指出新时代的来临,对林业建设发展提出了更高的要求。因此,林业建设工作的开展,应不断适应新时期生态文明建设的要求,推进我国社会可持续发展。森林资源监测在林业建设过程中发挥了至关重要的作用,因此需要进一步推动森林资源监测工作的开展,明确森林资源监测工作面临的形势任务,并提出具体的创新对策,不断提高森林资源监测工作水平,从而促进林业建设稳定、健康发展。
严欣荣,官凤英[4]（2020）在《竹资源遥感监测研究进展》文中进行了进一步梳理竹资源广泛分布于热带、亚热带和温带地区,是许多不可再生资源的良好替代品,其生长迅速、分布范围广的特点在减缓气候变化和发展中国家脱贫减困等方面发挥着重要作用。遥感技术广泛应用于资源监测、森林结构定量化反演,具有监测范围广、时空精度高的优点。系统梳理遥感各类数据源在竹资源监测中的应用、竹资源时空动态变化监测及竹资源监测分类方法。重点总结监测制图的数据源与分类方法,并对各类方法的精度进行统计分析。提出竹资源遥感监测要注重使用多源遥感数据和分类方法探索,加强特殊竹种、竹特定生长阶段和竹数量与质量监测为未来研究重点,以期为濒危野生动物保护、贫困地区脱贫、竹产业开发利用、发展中国家民生改善等提供技术支撑。
孙钊[5]（2020）在《基于无人机航拍图像的杉木树冠参数提取与模型研建》文中研究指明冠幅是树冠结构的重要特征因子,直接影响树木的生产力和生命力,郁闭度是反映森林冠层结构与密度以及评价森林经营管理采伐强度的重要指标之一。无人机具有可以云下飞行,易于获取高精度图像,图像获取成本低等优势,研究基于无人机影像的树冠参数提取方法,使无人机影像提取林木树冠参数的操作系统化,有利于实现精准高效的森林资源清查和监测。本文以福建省将乐国有林场梅花谷为研究区,以无人机影像为遥感数据源,利用PIX4D mapper软件生产出高精度数字正射影像图（DOM）,结合地面实测数据,分别使用多尺度分割技术和分水岭分割算法提取单木树冠冠幅,对比分析了两种方法在高郁闭度杉木林分中的冠幅提取精度,选取精度较高的方法进行了郁闭度的估算和杉木立木材积模型的研建。主要结论如下:1.无人机影像能够满足森林参数提取的精度需要,无人机与高分辨率相机的组合能够快速便捷的获取一定范围的森林资源数据,满足航空摄影测量成图的要求。结合无人机获取的64张高分影像,在PIX4D mapper无人机影像处理平台,能够生成高精度数字正射影像。2.多尺度分割技术在高郁闭度林分中分割效果要优于分水岭算法,在本研究区内的高郁闭度林分条件下（林分郁闭度为0.778 5）,分水岭算法不能有效的进行分割,多尺度分割取得了更好的效果,提取冠幅面积与实测冠幅面积的R2达到了0.806 8。3.利用地面样地调查数据,对杉木胸径、材积、树冠面积进行相关性分析,分别建立杉木胸径-材积模型,冠幅面积-胸径模型,联立二者得到材积-冠幅面积模型。使用该模型对建模外的112株杉木独立样本估算材积,与利用当地杉木二元材积表计算的结果相比,平均精度达到了67.75%。综上所述,无人机航拍影像可应用于高郁闭林分的林业调查中,使用基于面向对象的多尺度分割技术能够有效地从无人机正射影像中提取单株树冠面积、林分郁闭度,整体精度能达到75%以上;建立的杉木一元立木材积模型,对基于无人机高分辨率影像的杉木单株树冠面积提取与蓄积量估测有一定的参考意义,为森林资源调查与监测提供了新的途径。
严欣荣[6]（2020）在《基于Sentinel-2的滇西南地区丛生竹林信息提取方法研究》文中研究指明滇西南地区具有丰富的丛生竹林及竹种资源,为当地生态保护和经济发展起着重要的作用。该区丛生竹广泛分布于山区,分布零散、调查难度大、基础数据缺乏,限制了竹林科学规划、合理开发利用。丛生竹林传统调查方式周期长且成本高,无法及时监测资源状况,遥感技术是一种客观、高效、低成本获取资源信息的重要手段。目前,利用遥感技术进行丛生竹的系统研究较少,分类方法、信息特征、影像数据选择等关键技术尚不清楚。因此,本研究以滇西南地区丛生竹为研究对象,以Sentinel-2、Google Earth等遥感影像为数据源,开展丛生竹资源信息提取研究,并结合DEM、实地调查数据,阐明了滇西南地区的丛生竹林数量和空间分布特征。本研究为滇西南丛生竹数据信息管理、更新、竹产业发展决策提供了基础数据,为应用遥感技术开展丛生竹资源调查提供了技术支撑,研究主要结论如下:1、丛生竹林分类方法比较研究通过比较随机森林、反向传播神经网络、支持向量机的提取结果,3种分类方法精度大小分别为:总体精度90%、78%、82%,Kappa系数0.87、0.72、0.78,丛生竹生产者精度81%、65%、81%,用户精度81%、61%、71%,随机森林方法在分类精度和效率优于其他两种方法。2、丛生竹林遥感信息提取的多特征优选以12月Sentinel-2影像为数据源,构建光谱、植被指数、红边植被指数和纹理4类特征集。设计5种组合方式和多特征优选共6种方案,采用随机森林方法提取丛生竹林信息并进行精度比较。结果表明:红边植被指数特征集参与分类能够提高精度,但4类特征集都参与分类会产生特征冗余,并不能得到最优的精度;多特征优选方法减少了60.7%特征数量得到了最优特征集,由6个光谱波段,3个红边植被指数,2个纹理特征组成;多特征优选相比其他方案明显地改善了精度,总体精度达93.2%,Kappa系数达0.89,丛生竹用户精度达88.04%,生产者精度达85.43%。相比只利用光谱特征,总体精度提高3.2%,Kappa系数提高0.02,丛生竹用户精度提高7.32%,生产者精度提高5.76%;多特征优选不仅能够有效减少分类中的冗余特征,还提高了分类精度和效率。3、丛生竹遥感信息提取最佳时相研究以多个时相Sentinel-2影像为数据源,构建不同时相多特征优选的光谱波段、植被指数、红边植被指数、纹理4类特征集,采用随机森林分类方法对比不同时相信息提取精度和特征重要性差异。结果表明:从竹林信息提取的生产者精度来说,PA（3月）>PA（2月）>PA（12月）>PA（11月）>PA（4月）>PA（1月）>PA（5月）,从用户精度来说,UA（3月）>UA（11月）>UA（12月）>UA（1月）>UA（4月）>UA（2月）>UA（5月）,12月份数据的总体分类精度和Kappa系数最优,分别为93.2%和0.89。3月份数据的丛生竹用户精度和生产者精度最优,分别为89%和86.95%。后续研究中应多使用12月～3月的影像;多特征优选结果中红边植被指数、光谱特征、植被指数、纹理特征占比分为41.97%、37.04%、16.05%、4.91%,红边和光谱占重要作用。在丛生竹遥感信息提取时应多使用红边植被指数特征集结合多特征优选方法。4、滇西南丛生竹林分布制图与分布特征以12月Sentinel-2影像多特征优选结果为数据源,为沧源县绘制了10 m分辨率的竹林分布图,沧源县丛生竹林面积共计138.07km2。结合DEM数据,利用GIS统计分析方法开展丛生竹林地形分布特征研究,该县丛生竹林主要分布在海拔900 m～2000 m,分布面积为128.4 km2,占总面积93%。竹林主要分布于缓坡和斜坡,面积为127.3 km2,占总面积的90%;结合Google Earth影像和实地调查,开展丛生竹林空间分布特征研究,竹林类型有四旁竹、成片人工林和防护竹林3类,四旁竹分布于城镇和村庄周围,呈环状或零星状分布,防护竹林分布于耕地、灌木和草地周围,成片人工林小面积分布于勐省镇。本研究提出了丛生竹资源信息的高效、低成本遥感监测技术,阐明了沧源县丛生竹数量及空间分布特征,研究结果为当地竹资源开发、发展特色竹产业提供了基础数据支撑。
叶远智,张朝忙,邓轶,张瑜,王建邦,张剑[7]（2019）在《我国自然资源、自然资源资产监测发展现状及问题分析》文中研究指明自然资源、自然资源资产监测是实现自然资源统一管理和确权的基础性工作。本文通过对自然资源、自然资源资产监测概念和内涵的研究,从行政监测、航天监测、航空监测、地表监测、地下矿产监测、水资源监测、海洋监测等角度介绍了我国自然资源监测研究及工作实践的方法和手段;并对科学界定自然资源内涵与分类及监测目录、国家自然资源监测网络整合与建设、自然资源监测时空框架构建等主要问题的解决提出了建议。
沈利荣[8]（2019）在《基于GIS的森林小班变化遥感影像对比判读系统的研建》文中研究指明森林资源小班数据是森林资源管理的对象,由于正常的经营活动与非正常的经营活动,自然灾害等,森林资源会发生变化,将变化的森林资源落实到小班,及时掌握正确的森林资源小班数据,对森林资源管理具有重要意义。本文对国内外森林资源变化监测的历史和发展现状进行了综述,对基于GIS与RS的森林资源变化监测涉及的理论、技术与方法进行了归纳和总结,研究了利用森林资源小班数据库和不同时间遥感影像叠加技术和同步联动技术,给出技术实现流程、关键代码和数据库结构,进行小班变化判断检测,在此基础上,利用ArcGIS Engine组件,使用C#语言,研建一个基于GIS的森林小班变化遥感影像对比判读系统。系统利用森林资源小班数据库和不同时间遥感影像叠加,同步联动技术,通过本底小班数据和同期遥感影像与现在遥感影像,逐个小班进行对比,发现不一致的小班,尤其对因各种经营活动引起森林资源小班变化的确认,然后将不一致小班提交基层部门进行核实,及时掌握发生变化的小班数据,对森林资源数据更新,为森林资源管理和决策提供科学有效的依据。
马俊明[9]（2019）在《基于GIS的京津风沙源林业工程监测与评价系统》文中认为随着我国经济的快速发展,国家对生态环境的保护越来越重视。北京市京津风沙源治理二期林业工程作为保卫空气环境质量的重大林业工程,受到各界的重视,判断该林业工程是否发挥了其作用这一问题便被提出。在此背景下,本文展开了北京市京津风沙源治理二期林业工程监测与评价系统设计与开发的研究。本文根据《LY/T 1758-2008京津风沙源治理工程社会经济效益监测与评价指标》和《DB11/T1099-2014林业生态工程生态效益评价技术规程》,建立北京市京津风沙源治理二期林业工程监测与评价体系,制定监测内容及监测方法,同时明确效益评价指标计算方法。根据北京市京津风沙源治理二期林业工程监测与评价实际需求,从系统使用用户、实现功能和相应数据以及系统运行等方面进行需求分析。确定了 C#结合ArcGIS Engine的集成二次开发方式,并进行了结构设计及数据库设计。根据系统结构设计和数据库设计,对监测与评价系统进行了界面设计及功能实现。界面设计包括登录界面、系统主界面及各功能操作界面;实现了用户管理、数据管理、工程监测、工程效益评价以及统计分析等五个功能模块。其中用户管理主要对系统使用用户进行管理,包括增加用户和删除用户两个子功能,增加用户时会根据使用用户进行权限限制;数据管理主要对系统数据进行管理,包括数据查询、数据更新和图层输出三个子功能,其中数据查询包括工程点查询和监测点查询两个子功能,数据更新包括工程进度更新和基础信息更新两个子功能;工程监测和工程效益评价是该系统的独特和主要的功能,实现了对工程施工进度和样地的监测以及对工程社会效益和生态效益的评价,包括工程进度监测、样地监测、监测样地选择、社会经济效益评价和生态效益评价五个子功能;统计分析主要是对工程施工面积进行统计分析。以2013～2017年林业工程为例,从工程监测、工程效益评价以及统计分析等方面进行系统应用和测试。结果表明系统很好的实现了设计的功能,并对工程的后续实施有一定的指导意义。
郭英琦,李晓双,侯毅苇[10]（2019）在《低空无人机遥感技术与其在森林资源监测中的应用》文中进行了进一步梳理低空无人机遥感技术可以大幅节省传统森林资源监测工作人力物力,是森林资源监测技术的主要发展目标,本文整理了低空无人机遥感技术现状,探究了无人机遥感监测系统的原理、目前的技术水平和工程应用方法,分析了下一步研究的方向。
二、森林资源监测中的合作（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、森林资源监测中的合作（论文提纲范文）
（1）智慧林业中立体感知体系关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.1.1 选题目的 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 基于无线传感器网络的森林资源信息监测研究 |
| 1.2.2 基于遥感影像的森林变化监测研究 |
| 1.3 研究内容以及创新点 |
| 1.3.1 本文的研究内容 |
| 1.3.2 本文主要创新点 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 2 相关理论及方法 |
| 2.1 无线传感器网络 |
| 2.1.1 无线传感器网络结构 |
| 2.1.2 无线传感器网络的协议栈 |
| 2.2 遥感影像处理技术 |
| 2.2.1 遥感影像的预处理 |
| 2.2.2 基于深度学习的遥感影像分类与变化检测 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于无线传感器网络的森林资源监测方法及系统 |
| 3.1 基于信任的无线传感器网络数据传输模型 |
| 3.1.1 无线传感器网络与可信信息传播概述 |
| 3.1.2 基于信任的信息传播模型 |
| 3.1.3 实验结果与分析 |
| 3.2 改进的基于ADHOC网络的组播路由算法 |
| 3.2.1 组播路由协议基本过程 |
| 3.2.2 局部组合定位的路由算法 |
| 3.2.3 实验结果与分析 |
| 3.3 基于博弈理论的无线传感器网络自私节点惩罚机制 |
| 3.3.1 激励惩罚机制概述 |
| 3.3.2 基于博弈理论的惩罚机制 |
| 3.3.3 模拟实验与结果分析 |
| 3.4 基于无线传感器网络的森林环境信息监测系统 |
| 3.4.1 系统设计思路 |
| 3.4.2 系统硬件设计 |
| 3.4.3 系统模拟软件 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于无人机激光雷达的单木尺度森林资源监测技术 |
| 4.1 激光雷达数据解算及误差分析 |
| 4.2 地面点滤波 |
| 4.3 冠层高度模型的生成 |
| 4.4 单木树冠提取 |
| 4.5 单木参数提取 |
| 4.6 实验结果与分析 |
| 4.6.1 无人机激光雷达系统 |
| 4.6.2 地面调查数据介绍 |
| 4.6.3 精度评价与分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 基于遥感影像的森林资源监测方法 |
| 5.1 基于分布式的遥感影像特征提取方法 |
| 5.1.1 遥感影像并行预处理 |
| 5.1.2 基于Hadoop的遥感影像特征提取方法 |
| 5.1.3 基于Hadoop的遥感影像特征提取算法实现 |
| 5.1.4 实验结果与分析 |
| 5.2 基于卷积神经网络的遥感影像语义分割 |
| 5.2.1 编码器模块组成 |
| 5.2.2 SELU激活函数 |
| 5.2.3 实验结果与分析 |
| 5.3 基于特征融合的森林资源变化监测方法 |
| 5.3.1 聚焦损失函数 |
| 5.3.2 随机森林 |
| 5.3.3 特征融合 |
| 5.3.4 实验结果及分析 |
| 5.4 基于深度学习的森林变化监测系统 |
| 5.4.1 需求分析 |
| 5.4.2 系统的总体功能 |
| 5.4.3 数据库概念结构设计 |
| 5.4.4 用户管理和遥感影像管理模块 |
| 5.4.5 监测区域变化监测功能 |
| 5.4.6 变化检测结果显示模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 东北林业大学博士学位论文修改情况确认表 |
（2）云南省森林资源监测发展历程及问题分析（论文提纲范文）
| 1 森林资源监测发展史 |
| 1.1 发展历程 |
| 1.2 监测体系建立 |
| 1.3 森林资源监测成效 |
| 2 森林资源监测存在的问题 |
| 2.1 监测内容单一，监测工作定位有待提高 |
| 2.2 先进技术推广力度不够 |
| 2.3 各项监测成果间协调性不强，信息难以对接使用 |
| 2.4 人才队伍建设滞后 |
| 3 对策建议 |
| 3.1 丰富监测内容，提升应用能力 |
| 3.2 加大资金投入，促进先进技术手段的推广使用 |
| 3.3 建立监测数据之间的衔接通道 |
| 3.4 加强人才队伍建设 |
（3）新时代森林资源监测面临的形势任务和创新对策（论文提纲范文）
| 1 森林资源监测面临的形势和任务 |
| 1.1 集体林权制度改革 |
| 1.2 林业生态工程和重点公益林建设 |
| 1.3 森林可持续经营 |
| 1.4 林业对外合作交流 |
| 2 新时代森林资源监测工作的创新对策 |
| 2.1 构建森林资源监测平台 |
| 2.2 建立完善的森林资源监测管理机制 |
| 2.3 采用适宜的森林资源监测技术手段 |
| 2.4 加强森林资源评价的科学性和合理性 |
| 3 总结 |
（4）竹资源遥感监测研究进展（论文提纲范文）
| 1 前言 |
| 2 竹资源信息提取 |
| 2.1 高空间分辨率遥感影像 |
| 2.2 中空间分辨率遥感影像 |
| 2.3 高光谱遥感影像 |
| 2.4 激光雷达及多元遥感数据 |
| 2.5 竹资源遥感动态监测 |
| 3 竹资源监测方法 |
| 4 遥感在竹资源监测其他方面应用 |
| 5 讨论 |
（5）基于无人机航拍图像的杉木树冠参数提取与模型研建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究述评 |
| 1.3.1 无人机遥感技术研究进展 |
| 1.3.2 无人机图像处理方法 |
| 1.3.3 冠幅提取国内外研究概况 |
| 1.3.4 林分蓄积量估测国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 研究区概况及数据处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 外业地面调查数据 |
| 2.3 无人机数据采集与处理 |
| 2.3.1 无人机系统 |
| 2.3.2 无人机数据采集及处理 |
| 3 冠幅提取 |
| 3.1 基于面向对象的多尺度分割的树冠提取 |
| 3.1.1 最佳分割尺度的确定 |
| 3.1.2 多尺度分割 |
| 3.1.3 面向对象分类 |
| 3.2 基于分水岭分割算法的树冠分割 |
| 3.2.1 分水岭算法原理 |
| 3.2.2 分水岭算法步骤 |
| 3.3 郁闭度提取和精度分析 |
| 3.3.1 林分郁闭度提取 |
| 3.3.2 精度分析 |
| 4 胸径预测模型与蓄积量估测 |
| 4.1 杉木人工林树冠面积-胸径关系模型构建 |
| 4.1.1 相关性分析 |
| 4.1.2 胸径-单株材积模型 |
| 4.1.3 冠幅面积-胸径模型 |
| 4.2 残差分析 |
| 4.3 杉木一元材积模型 |
| 5 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（6）基于Sentinel-2的滇西南地区丛生竹林信息提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 竹资源分布信息提取 |
| 1.2.2 遥感在竹资源监测中的应用 |
| 1.2.3 竹资源信息提取方法比较 |
| 1.2.4 竹资源遥感监测中的问题及解决方案 |
| 1.2.5 滇西南地区丛生竹监测中的不足及解决方案 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容与方法 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.3.3 拟要解决的关键问题 |
| 1.4 项目来源与经费支持- |
| 2 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 研究区地理位置 |
| 2.1.2 地形与气候条件 |
| 2.1.3 森林植被类型与分布 |
| 2.2 数据源 |
| 2.2.1 Sentinel-2 遥感影像数据及预处理 |
| 2.2.2 分类及验证样本数据来源 |
| 2.2.3 训练样本的评价 |
| 2.3 分类后处理 |
| 2.4 精度评价 |
| 2.5 小结 |
| 3 丛生竹林分类方法比较研究 |
| 3.1 研究内容 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 随机森林法 |
| 3.2.2 反向传播神经网络 |
| 3.2.3 支持向量机 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 三种方法分类结果 |
| 3.3.2 三种方法精度评价 |
| 3.4 小结 |
| 4 丛生竹林遥感信息提取的多特征优选 |
| 4.1 研究内容 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 分类特征集的构建 |
| 4.2.2 分类方案设计及参数优化 |
| 4.2.3 多特征优选 |
| 4.2.4 影像分类及后处理 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 随机森林参数优化 |
| 4.3.2 特征重要性计算 |
| 4.3.3 分类精度对比 |
| 4.3.4 特征优选分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 丛生竹遥感信息提取最佳时相研究 |
| 5.1 研究内容 |
| 5.2 数据概况 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 随机森林参数优化 |
| 5.3.2 特征重要性计算 |
| 5.3.3 分类精度对比 |
| 5.3.4 多特征优选分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 滇西南丛生竹林分布制图与分布特征 |
| 6.1 研究内容 |
| 6.2 研究方法 |
| 6.2.1 竹林分布制图 |
| 6.2.2 竹林空间分布特征 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 竹林分布及面积统计 |
| 6.3.2 竹林空间分布特征 |
| 6.3.3 竹林地形分布特征 |
| 6.4 小结 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 讨论 |
| 7.2 结论 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间的学术研究 |
| 致谢 |
（7）我国自然资源、自然资源资产监测发展现状及问题分析（论文提纲范文）
| 1 概念及现状 |
| 1.1 概念 |
| 1.2 现状 |
| 1.2.1 监测体系现状 |
| 1.2.2 监测方法与手段 |
| 2 主要问题分析与对策 |
| 2.1 科学界定内涵与分类及监测目录 |
| 2.2 国家自然资源监测网络整合与建设 |
| 2.3 自然资源监测时空框架构建 |
| 3 展望 |
（8）基于GIS的森林小班变化遥感影像对比判读系统的研建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林资源变化监测 |
| 1.2.2 森林资源监测系统 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究目标与内容 |
| 1.3.2 研究方法与技术路线 |
| 1.4 项目来源与经费支持 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 系统开发技术概述 |
| 2.1 研究的相关技术 |
| 2.1.1 ArcGIS开发技术 |
| 2.1.2 ArcGIS空间数据库 |
| 2.2 系统体系结构与开发语言 |
| 2.2.1 系统的体系结构 |
| 2.2.2 开发语言 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 系统需求分析及总体设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 系统需求 |
| 3.1.2 功能需求 |
| 3.1.3 系统运行环境需求 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.2.1 系统的整体结构 |
| 3.2.2 系统功能结构设计 |
| 3.2.3 系统界面设计 |
| 3.2.4 系统的运行与开发环境 |
| 3.3 数据库设计 |
| 3.3.1 小班数据表 |
| 3.3.2 小班经营活动表 |
| 3.3.3 变化小班表 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统实现的关键技术 |
| 4.1 遥感影像与小班数据的同步联动 |
| 4.1.1 同步联动的基本原理 |
| 4.1.2 动态绑定地图操作工具条 |
| 4.1.3 高亮显示小班数据与定位 |
| 4.2 小班矢量数据和遥感影像叠加技术 |
| 4.2.1 数据准备与数据预处理 |
| 4.2.2 遥感影像叠加 |
| 4.2.2.1 叠加整体流程 |
| 4.2.2.2 小班数据库与遥感影像叠加技术 |
| 4.2.2.3 实现数据叠加 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 系统研建 |
| 5.1 系统界面实现 |
| 5.2 数据导入 |
| 5.3 变化小班录入 |
| 5.4 变化小班浏览 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 系统运行实例 |
| 6.1 系统安装与启动主页面 |
| 6.1.1 系统安装 |
| 6.1.2 启动主页面 |
| 6.2 对比判读 |
| 6.3 判读结果检查与修改 |
| 6.4 判读结果输出 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（9）基于GIS的京津风沙源林业工程监测与评价系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 引言 |
| 1.1 研究的目的及意义 |
| 1.2 林业工程效益监测与评价国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 地理信息系统(GIS)在林业中的应用 |
| 1.2.4 本文待解决问题 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2. 北京市京津风沙源治理二期林业工程实施现状 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 气象水文 |
| 2.1.3 土壤植被 |
| 2.1.4 社会经济 |
| 2.2 北京市京津风沙源二期林业工程概况 |
| 2.2.1 北京市京津风沙源二期林业工程规划 |
| 2.2.2 北京市京津风沙源二期林业工程实施情况 |
| 3. 北京市京津风沙源治理二期林业工程监测与评价体系建立 |
| 3.1 工程监测目标 |
| 3.2 工程监测体系 |
| 3.2.1 工程施工进度监测 |
| 3.2.2 样地监测 |
| 3.3 工程效益评价体系 |
| 3.3.1 社会经济效益评价 |
| 3.3.2 生态效益评价 |
| 4. 需求分析与系统设计 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 用户需求分析 |
| 4.1.2 功能需求分析 |
| 4.1.3 数据需求分析 |
| 4.1.4 系统运行需求 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.2.1 系统设计原则 |
| 4.2.2 系统设计目标 |
| 4.2.3 系统结构设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 数据库设计原则 |
| 4.3.2 数据库详细设计 |
| 5. 北京市京津风沙源治理二期林业工程监测与评价系统开发设计与实现 |
| 5.1 系统登录 |
| 5.2 系统主界面 |
| 5.3 图层基本操作 |
| 5.4 用户管理 |
| 5.5 数据管理 |
| 5.6 工程监测 |
| 5.7 工程效益评价 |
| 5.8 统计分析功能 |
| 6. 北京市京津风沙源二期林业工程监测与评价 |
| 6.1 工程监测 |
| 6.1.1 工程进度监测 |
| 6.1.2 样地监测 |
| 6.2 工程效益评价 |
| 6.2.1 社会经济效益评价 |
| 6.2.2 生态效益评价-以生物多样性价值为例 |
| 6.3 统计分析 |
| 7. 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录: 监测与评价系统主要代码 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（10）低空无人机遥感技术与其在森林资源监测中的应用（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 国内外森林资源监测系统 |
| 2.1 国外森林资源监测 |
| 2.2 国内森林资源监测 |
| 2.3 森林资源监测系统的特点 |
| 3 低空无人机遥感技术现状 |
| 4 无人机遥感系统与森林资源监管 |
| 5 总结展望 |
| 5.1 应用方面 |
| 5.2 技术方面 |
| 5.3 政策方面 |
四、森林资源监测中的合作（论文参考文献）
- [1]智慧林业中立体感知体系关键技术研究[D]. 王艳华. 东北林业大学, 2021
- [2]云南省森林资源监测发展历程及问题分析[J]. 孙华倩,蔡利香. 现代园艺, 2021(09)
- [3]新时代森林资源监测面临的形势任务和创新对策[J]. 林利. 种子科技, 2021(05)
- [4]竹资源遥感监测研究进展[J]. 严欣荣,官凤英. 遥感技术与应用, 2020(04)
- [5]基于无人机航拍图像的杉木树冠参数提取与模型研建[D]. 孙钊. 北京林业大学, 2020
- [6]基于Sentinel-2的滇西南地区丛生竹林信息提取方法研究[D]. 严欣荣. 中国林业科学研究院, 2020(01)
- [7]我国自然资源、自然资源资产监测发展现状及问题分析[J]. 叶远智,张朝忙,邓轶,张瑜,王建邦,张剑. 测绘通报, 2019(10)
- [8]基于GIS的森林小班变化遥感影像对比判读系统的研建[D]. 沈利荣. 北京林业大学, 2019(04)
- [9]基于GIS的京津风沙源林业工程监测与评价系统[D]. 马俊明. 北京林业大学, 2019(04)
- [10]低空无人机遥感技术与其在森林资源监测中的应用[J]. 郭英琦,李晓双,侯毅苇. 电子技术与软件工程, 2019(08)