国家林业局948项目(2013-4-70)
- 作品数：2 被引量：8H指数：2
- 相关作者：李增禄赖日文许章华龚从宏谢婉君更多>>
- 相关机构：国际竹藤中心福建农林大学三明学院更多>>
- 发文基金：引进国际先进农业科技计划国家科技支撑计划福建省科技计划重点项目更多>>
- 相关领域：农业科学天文地球更多>>
- 利用普通数码相机估测松林叶面积指数与标准误被引量：4
- 2013年
- 叶面积指数(LAI)与叶面积指数标准误(SEL)是植被的重要结构变量,可为森林经营管理、开展病虫害防治检疫工作提供数据参考。针对条件复杂区域LAI与SEL测定仪法应用的限制性,提出利用数码相机拍摄松林林冠图像,经特征指数2G B计算图像叶覆盖度(用Cover表示)与叶覆盖度标准差(用Cover SD表示)两个指标,构建LAI-Cover、SEL-Cover SD关系模型,实现松林LAI与SEL的估测。利用福建省13个县(市)65组数据对该方法进行试验,结果表明:Cover与LAI、Cover SD与SEL均呈极显著正相关关系,可以用CoverLAI3.0955 0.1926e准确估测松林LAI,用SEL 1.1059CoverSD 0.0674估测SEL,两模型的R2分别为0.613 5、0.493 5,估测精度达0.894 6、0.798 5。由此可见,利用普通数码相机估测松林LAI与SEL具有较高的可行性与准确性,可将该方法推广应用。
- 许章华刘健余坤勇龚从宏谢婉君唐梦雅赖日文李增禄
- 关键词：普通数码相机松林
- 基于支持向量机的竹林信息提取研究被引量：4
- 2014年
- 竹资源的消长、变化对区域经济可持续发展和生态平衡维护具有重要作用,信息提取是应用遥感技术对竹资源监测和管理的基础,以TM遥感影像为基础,采用支持向量机(SVM)方法对福建省顺昌县的竹资源信息进行提取,并与传统的最大似然分类法进行比较。结果表明:基于支持向量机方法提取精度达到81.01%,kappa系数为0.77;该方法比最大似然法精度高,并且操作简单和适用性强。
- 郭宝华范少辉官凤英黄永南
- 关键词：支持向量机LANDSATTM影像
