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题名森林康养空间的分布特征及影响因素
被引量：3
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作者
郜俊利
蒋长春
林开淼
郭伟锋
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机构
武夷学院旅游学院
莆田学院管理学院
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出处
《三明学院学报》
2022年第6期1-9,共9页
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基金
福建省科技厅创新战略研究项目(2020R0123)。
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文摘
分析国家发布的五批国家级森林康养基地资料,对全国各地区森林康养基地进行经纬度分析,并选取典型区域和样本,对标记在地图上的534个森林康养基地的空间分布特征进行分析。运用最邻近指数、核密度分析、全局莫兰指数等研究方法,分析森林康养空间的分布特征及影响因素。研究发现,森林康养基地空间分布不均衡,呈散状分布状态,但存在一定规律,其分布主要集中于长三角、珠三角、闽东南、云贵川渝等地区;分布地点受到景观吸引、康体治疗、游客流动等多种因素影响;最后提出了森林康养基地可持续发展的理论认知和发展建议。
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关键词
森林康养
森林康养基地
空间分布特征
地理信息系统
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Keywords
forest recreation
spatial distribution
influencing factors
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分类号
S778.1
[农业科学—森林工程]
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题名建设生态和谐社会的森林资源保护
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作者
孙淑艳
袁泉
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机构
长春净月潭实验林场
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出处
《农业与技术》
2017年第21期106-107,共2页
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文摘
随着社会的不断发展,人们生活水平不断提高,但环境却开始不断恶化。这一切都迫使人们不得不面对环境这一大问题。而改善环境的本质离不开森林,森林是我们所生存的地球上最珍贵的自然资源,是人类经济水平不断提升的源泉,它还被人们称之为"地球之肺"。因而以建设生态和谐社会为目标的森林资源保护也已经变得尤为紧迫。
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关键词
生态和谐
森林资源
保护
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分类号
S778.1
[农业科学—森林工程]
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题名联合无人机高光谱与激光雷达数据的森林树种识别
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作者
褚昱凯
林文树
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机构
东北林业大学机电工程学院
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出处
《森林工程》
2026年第1期11-22,共12页
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基金
黑龙江省自然科学基金联合引导项目(LH2020C049)。
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文摘
森林树种种类及其分布状况是实现森林树种多样性监测的基础,对于森林的保护与管理,以及森林可持续发展至关重要。利用无人机扫描森林样地尺度的高光谱影像与激光雷达点云数据作为数据源,基于冠层高度模型获取单木尺度的高光谱数据和点云数据,提出一种结合高效通道注意力机制网络(efficient channel attention network,ECA-Net)的卷积神经网络(convolution neural network,CNN)模型(CNN-EGNet),旨在实现对尚志市帽儿山地区针阔混交林的树种精确识别,并将改进的模型CNN-EGNet与传统的3种CNN模型(VGG16、VGG19和GoogLeNet)进行精度对比。然后,根据树种识别结果,以40 m×40 m为窗口对研究区的树种多样性指数(Shannon-Wiener、Simpson、Pielou、物种丰富度)进行计算。结果表明,CNN-EGNet模型的总体精度(overall accuracy,OA)达到89.58%,Kappa系数为0.8661。相较于传统模型,树种识别总体精度分别提升9.37%、5.20%、14.58%,Kappa系数分别提高0.1175、0.0652、0.1896。研究区的Shannon-Wiener指数主要分布在0.8~1.4,Simpson指数值多集中在0.5~0.7,Pielou指数则普遍落在0.7~0.95,物种丰富度指数大部分在3~5,表明该区域树种之间的分布并不均衡,存在一些占主导地位的树种,而其他树种则存在相对较少的问题。研究结果可为东北针阔混交林树种识别及树种多样性的保护管理提供技术与数据参考,证实无人机高光谱与激光雷达数据联合卷积神经网络在森林树种识别、多样性监测与评估中具有应用潜力。
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关键词
卷积神经网络
高光谱
激光雷达
森林树种多样性
无人机
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Keywords
Convolutional neural network
hyperspectral
LiDAR
tree species diversity
UAV
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分类号
S778.1
[农业科学]
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