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王璟睿

作品数:6 被引量:33H指数:3
供职机构:南京林业大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金引进国际先进农业科技计划江苏高校优势学科建设工程资助项目更多>>
相关领域:农业科学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 2篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇农业科学
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇生物量
  • 3篇人工林
  • 3篇物量
  • 2篇三层结构
  • 2篇森林生物
  • 2篇森林资源
  • 2篇LANDSA...
  • 1篇地统计
  • 1篇多时相
  • 1篇性能对比
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇森林碳储量
  • 1篇森林资源连续...
  • 1篇神经网
  • 1篇时间序列
  • 1篇碳储量
  • 1篇碳密度
  • 1篇人工林生物量
  • 1篇向量

机构

  • 6篇南京林业大学
  • 1篇南京大学

作者

  • 6篇王璟睿
  • 5篇李明诗
  • 2篇刁娇娇
  • 2篇沈文娟
  • 2篇王姮
  • 1篇郑光
  • 1篇李卫正
  • 1篇孙昕

传媒

  • 1篇东北林业大学...
  • 1篇西北林学院学...
  • 1篇遥感信息

年份

  • 1篇2020
  • 2篇2017
  • 2篇2016
  • 1篇2015
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
一种人工林森林年龄空间制图的新方法
本发明公开了一种人工林森林年龄空间制图的新方法,具有以下优点:(1)基于森林干扰和恢复产品,提出了基于三层结构的森林年龄和森林生物量估算理论和方法体系,(2)针对导致当前大多数碳计量模型估计值变动不一的两大误差源:森林干...
李明诗刁娇娇王璟睿王姮陈倩
结合陆地卫星与森林资源连续清查数据的森林碳密度估算研究
森林对整个地球生态系统的影响尤为重要,且日益受到人们的关注。森林碳密度是森林生长和健康状况等的有效指示因子之一。遥感技术更是由于其宽覆盖、具有多种光谱、空间分辨率及快速重访等特征,目前成为大面积反演森林碳密度的有效手段。...
王璟睿
关键词:LANDSAT地统计时间序列
文献传递
一种人工林森林年龄空间制图的新方法
本发明公开了一种人工林森林年龄空间制图的新方法,具有以下优点:(1)基于森林干扰和恢复产品,提出了基于三层结构的森林年龄和森林生物量估算理论和方法体系,(2)针对导致当前大多数碳计量模型估计值变动不一的两大误差源:森林干...
李明诗刁娇娇王璟睿王姮陈倩
文献传递
广东省森林碳储量与动态变化被引量:21
2016年
以广东省1979—2012年森林资源连续清查数据为基础,结合广东省当地分树种生物量扩展因子方程,对广东省近30 a的森林碳储量和碳密度进行估算。结果表明:广东省森林碳储量从1979年的2.766 47×10~7t增加到2012年的1.673 778×10~8t,年均增加4.366×10~6t,年变化率5.45%;平均碳密度从7.57 t/hm^2增加到23.01 t/hm^2。乔木林对森林碳储量的贡献占据主导地位,其中阔叶林贡献比较突出,且增长较快;在林龄结构上,幼龄林和中龄林面积和碳储量都占有较大比例。
王璟睿仵宏基孙昕李明诗魏安世
关键词:森林资源碳储量碳密度
多时相Landsat影像地表亮温辐射归一化方法被引量:6
2016年
使用多时相遥感数据进行景观变化检测往往要求这些遥感数据能保持辐射一致性,但实际获取遥感数据时由于传感器性能、大阳照度几何和大气状态的变化,多时相遥感数据的辐射一致性无法保持。鉴于多时相遥感数据实际应用时需要实施相对辐射归一化操作,以南京市主城区1992年、1998年、2003年、2007年和2011年5景Landsat TM热红外波段数据为源数据,反算亮温图像并与8个地面气象站采集的实时温度数据建立回归模型,反演地表温度图像,然后采用伪不变特征相对辐射归一化方法和多元变化检测相对辐射归一化方法对5期地表温度数据做归一化处理,分级操作后评价南京市热岛效应的变化特征,最后通过引入统计特征参数均方根误差和变异系数,评价两种相对辐射归一化方法的优劣。结果表明:经过两种归一化方法调整后的数据均有利于对南京市热岛效应的分析;在后续的热岛效应分析中,多元变化检测相对辐射归一化法处理后的影像优于伪不变特征相对辐射归一化处理的影像;多元变化检测归一化法克服了人工选取样本点中存在的主观因素,但其计算相对较复杂。
王璟睿魏辛源李明诗沈文娟
关键词:LANDSAT多时相归一化
基于RapidEye的人工林生物量遥感反演模型性能对比被引量:4
2015年
利用2012年RapidEye高空间分辨率遥感影像并结合野外样方数据,采用多种建模技术进行生物量的反演和制图。先依据RapidEye光谱数据发展出包括NDVI、RVI等多种植被指数、光谱特征图像及纹理特征,再通过相关分析筛选建模所需因变量,采用支持向量机、BP神经网络和随机森林算法建立森林生物量估测模型并进行精度验证。结果表明,基于支持向量机的建模R2为0.687,验证R2为0.641,平均相对误差为0.306;基于BP神经网的建模R2为0.552,验证R2为0.358,平均相对误差为0.525;基于随机森林的建模R2为0.850,验证R2为0.324,平均相对误差为0.468。采用支持向量机算法所制作的空间意义明确的森林生物量分布图,为制定合理的森林经营措施提供有益指导。
王璟睿沈文娟李卫正李明诗郑光
关键词:生物量BP神经网支持向量机
共1页<1>
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