朱程浩
- 作品数：8 被引量：46H指数：5
- 供职机构：北京林业大学更多>>
- 发文基金：国家林业公益性行业科研专项国家重大科学仪器设备开发专项国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学矿业工程更多>>
- 一种应用于机载近地高光谱影像的林木冠幅识别方法
- 本发明公开一种应用于机载近地高光谱影像的林木冠幅识别方法，属于林业遥感数据处理与信息提取范畴。其技术特点是以传统基于光谱的支持向量机分类为基础，在完成支持向量机分类，形成各类地物初始概率图的基础上，引入引导滤波，利用引导...
- 张晓丽张凝朱程浩
- 文献传递
- 基于加权信息量模型的油松毛虫灾害发生危险性评价被引量：7
- 2019年
- 【目的】充分考虑影响灾害发生及灾害等级的气象、地形地貌等多种因素,实现多因子灾害发生危险性评价和制图,以期为灾前的防控和预警提供依据。【方法】以辽宁省西部的油松人工林为研究区,基于Landsat影像提取油松分布范围,以高程、坡向、坡度、降雨量、活动积温、日照时数、上一年灾害程度和距离上一年重灾区远近8个危险性评价因子,采用层次分析法确定各因子权重,建立加权信息量模型,结合GIS空间分析方法,将油松的受灾危险性划分为5个等级:极低危险区、低危险区、中危险区、高危险区和极高危险区,实现危险区划制图,并与实际灾害程度监测结果对比进行精度验证。【结果】1)根据信息量法原理,信息量值越大代表发生灾害的危险性越大。本文计算得到的各因子类别信息量值均与油松毛虫的生物学特性相吻合。2)研究区2017年虫灾极高和高危险区主要分布在建平县北部,中危险区主要分布在北部部分地区和建平县与凌源市交汇处,其他地区发生虫灾危险性较低,与实际调查结果相吻合。3)最终划分等级中的中低危险区和实际受灾油松失叶率大小对应关系明显,实际成灾油松林地中有90.32%被划分至高危险区和极高危险区。【结论】基于加权信息量模型的油松毛虫灾害发生危险性评价充分考虑了不同评价因子对灾害发生影响程度的差异,得到的风险区划结果较为准确,具有应用价值,可为大区域的森林病虫害危险性评价及风险评估提供技术依据。
- 李霓雯张晓丽张凝朱程浩孙振峰
- 关键词：信息量法油松毛虫风险评估遥感
- 机载激光雷达森林资源调查系统的设计与试验被引量：13
- 2018年
- 机载激光雷达对森林空间结构和地形具备较强的探测能力,已成为森林资源调查的重要技术手段,但目前针对该技术应用于森林资源调查方面的系统建设研究相对较少。为了实现林业的可持续发展,满足当今森林资源精准监测及管理的需求,从应用角度出发,以机载激光雷达数据为基础,结合机载激光雷达技术、地理信息系统技术与林业资源调查管理技术,搭建了适用于林业的专业森林资源调查系统。该系统以C++为编程语言,结合QT图形界面库、VTK三维引擎库及GDAL影像处理库开发而成,利用机载激光雷达点云数据实现高效的森林区域数字高程模型生成、单木及林分相关参数提取等功能,实现森林资源数据库的更新,缩短了传统森林资源调查的时间周期,最终实现森林资源调查的自动化及系统化应用。以甘肃省张掖市大野口关滩森林站超级样地为试验区,基于样地调查数据对系统提取结果进行了精度验证,结果表明,系统提取的区域高程最大偏差为1.102m,平均偏差为0.737 m,单木树高、冠幅的平均相对误差分别为13.66%、14.18%,株树密度、林分平均高的平均相对误差分别为5.83%、9.86%。
- 瞿帅张晓丽朱程浩霍朗宁刘会玲
- 关键词：机载激光雷达森林资源调查点云
- 油松毛虫灾害遥感监测及其影响因子分析被引量：14
- 2016年
- 辽宁西部大面积的油松(Pinus tabulaeformis)人工林长期受到油松毛虫(Dendrolimus tabulaeformis)的危害,通过遥感技术,可以及时、高效、精准地对此大面积灾害进行监测,并获知地形、气象因子对其的影响。本文利用遥感和地理信息系统(GIS)技术,使用TM、ETM+数据,通过近红外与红光波段反射率的比值RVI,对油松的受灾程度进行了有效监测。前人的研究发现:油松毛虫易在干燥、温暖的环境爆发,本文将监测分类结果与地形、气象数据叠加后,分析发现结果亦与油松毛虫的生物学特性相吻合,由此逆向证明了监测结果的可靠性。通过对影像灰度直方图的分析,发现近红外波段对轻度的虫害敏感;红光波段对重度的虫害敏感。对影响因子的分析发现:油松毛虫在阳坡,坡度缓的地区危害更剧烈;在日照时数长、降雨少、积温低的地区,油松的受灾程度更重。此结论为预测虫害爆发的概率提供了依据。本研究表明:在森林灾害的遥感工作中,利用监测对象的生物生态学特性,可以在实地调查数据不足,难以直接对监测结果进行评价的情况下,判断结果的可靠性。利用此方法,一定程度上可以减少调查的工作量,降低外业的难度。
- 朱程浩瞿帅张晓丽
- 关键词：遥感油松毛虫生物学特性
- 中高分辨率遥感协同反演冬小麦覆盖度被引量：7
- 2017年
- 为了开展高精度、高时空分辨率的植被覆盖度(fraction vegetation cover,FVC)监测,该文以华北地区冬小麦地为研究对象,采用4期高分一号卫星多光谱(GF1-PMS)、多光谱宽幅(GF1-WFV)与环境一号卫星多光谱(HJ1-CCD)3种传感器同期影像数据集,基于像元二分法模型,研究多源中高分辨率遥感影像协同估算FVC方法。以基于高空间分辨率GF1-PMS影像反演的FVC作为检验数据,对单源直接获取法、多源全生育期法、多源分期法3种反演模型进行了分析比较。研究结果表明:HJ1-CCD、GF1-WFV数据与GF1-PMS数据的FVC直接反演结果具有较高的一致性,但在冬小麦的初期生长阶段,受卫星观测角度效应的影响,GF1-WFV与HJ1-CCD的FVC结果偏高,偏差随冬小麦的成熟封垄而逐渐减弱;多源分期法的时空反演得到的FVC精度最高,GF1-WFV的决定系数为0.984,均方根误差为0.030;HJ1-CCD的决定系数为0.978,均方根误差为0.034;而在缺少GF1-PMS匹配数据时,可通过多源全生育期法提高GF1-WFV与HJ1-CCD数据的反演精度,GF1-WFV的决定系数为0.964,均方根误差为0.044;HJ1-CCD的决定系数为0.950,均方根误差为0.052。通过多传感器的联合反演获取时间序列的高精度的FVC数据,可为研究植被生长状况及生态环境动态变化提供数据基础。
- 孙中平孙中平刘素红姜俊白雪琪陈永辉朱程浩
- 关键词：遥感作物覆盖度冬小麦
- 基于光谱局部最大值滤波的林分密度估计被引量：5
- 2017年
- 林分密度对林分生长有很重要的影响,既是生态学中重要的研究内容,也是林分因子调查的重要参数之一。采用快鸟影像的全色波段利用局部最大值滤波方法提取了研究区的林分密度。采用了皮尔森相关系数衡量了实际林分密度同树冠点数量之间的相关性,重点探讨了3×3,5×5,7×7(以像素为单位)等3种不同窗口大小及不同的归一化植被指数(I_(NDVI))阈值对提取树冠点数量的影响,选择出最佳的窗口和INDVI滤值的组合,并建立线性回归模型,将整个研究区划分成样地大小的格网,统计格网中光谱最大值点的数量并转换成林分密度栅格图层,运用建立的模型得到研究区林分密度。经实验发现:采用光谱局部最大值滤波方法提取出的树冠点数量确实同实际林分密度存在较强的相关性(R^2=0.545 5,ERMSE=13.97,P<0.001),特别是针叶林,经F检验采用3×3窗口大小,I_(NDVI)≥0.2作为阈值具有极显著的相关性并得到最高的相关系数(R^2=0.741 5,E_(RMSE)=14.45,P<0.01);阔叶林较针叶林相关系数略低(R^2=0.442 2,ERMSE=10.97,P<0.01),并采用5×5窗口大小以及I_(NDVI)≥0.2作为阈值达到最佳的效果;最后利用建立的模型生成了研究区的林分密度分布图。光谱最大值法能较好地提取林分密度。
- 王书涵张晓丽朱程浩瞿帅
- 关键词：森林测计学林分密度
- 一种基于生物生态特征的病虫害发生等级精度验证方法
- 本发明公开一种基于生物生态特征的病虫害发生等级精度验证方法，以基于遥感影像的森林病虫害分类为基础，在没有病虫害实地调查数据的前提下，利用森林病虫害的生物生态学特性进行病虫害发生等级监测进度验证，当分类等级与其生物生态学特...
- 张晓丽张凝朱程浩瞿帅
- 文献传递
- 一种基于体素的渐进不规则三角网点云滤波方法
- 本发明涉及一种激光雷达（LiDAR）点云滤波方法，特别是一种基于体素的渐进不规则三角网点云滤波，适用于机载和地基雷达点云数据处理，属于激光雷达点云数据处理技术领域。包括以下步骤：加载LiDAR点云数据；对LiDAR点云数...
- 张晓丽刘会玲瞿帅王龙阳陈永辉朱程浩
- 文献传递
