甄贞
- 作品数：27 被引量：194H指数：8
- 供职机构：东北林业大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术环境科学与工程生物学更多>>
- 基于标记控制区域生长法的单木树冠提取被引量：17
- 2016年
- 根据2009年激光雷达数据、正射影像图及二类调查数据,选取凉水国家自然保护区针叶林和阔叶林样地进行单木树冠提取研究,包括利用动态窗口局域最大值法对单木位置进行探测,以及采用标记控制区域生长法进行树冠边界的勾绘,分别从样地和单木两个层次进行评价。结果表明：样地尺度上,针叶林和阔叶林的树冠面积相对误差的平均值分别为8.74%和-8.24%。单木尺度上,针叶林样地的生产者精度在62.2%~77.3%浮动,用户精度在71.5%~83.9%浮动;而阔叶林样地的生产者精度达到76.1%~91.2%,用户精度达到78.5%~92.5%。阔叶林样地勾绘精度浮动较大,但略优于针叶林样地的勾绘精度,是由于阔叶林样地中树冠分布较稀疏所致;而＂位置匹配但过度生长＂的情况过多是针叶林样地树冠提取精度不高的主要原因。
- 甄贞李响修思玉赵颖慧魏庆彬
- 关键词：区域生长法激光雷达
- 凉水自然保护区林下植被分布模拟及管理系统的构建
- 林下植被是森林生态系统的重要组成部分,在以保护红松为主的寒温带针阔混交林凉水自然保护区中占有举足轻重的地位。本研究以凉水自然保护区2009年森林资源调查数据和固定样地调查数据为基础,采用Logistic模型,以物种为单位...
- 甄贞
- 关键词：林下植被空间分析模型
- 基于空间模型的白河林业局天然红松分布被引量：5
- 2015年
- 根据长白山地区白河林业局的772块固定标准地调查数据,分别建立以最小二乘法为基础的全局模型(Logistic和Poisson)和以地理加权回归模型(GWR)为基础的局域模型(GWLR和GWPR)来预估该局天然红松的分布情况。结果表明:天然红松分布受坡度和小班内树木平均胸径的影响最为显著,主要分布在东部和西南部地区,在北部的部分地区也有分布,但数量相对较少。通过比较全局模型和局域模型的AIC值和模型残差的空间相关性指数发现:GWR模型的AIC值明显小于全局模型,并且能够产生更为理想的模型残差,即模型残差的空间相关性明显减小,因此,GWR模型可以有效解决样地间空间异质性问题,有利于提高红松分布的预测精度。本研究将为大区域森林经营中的天然红松分布及其株数估测提供理论依据。
- 王烁李凤日赵颖慧甄贞
- 关键词：天然红松LOGISTICPOISSON
- 基于GIS森林火险等级预报系统数据处理技术被引量：4
- 2009年
- 以森林火险等级预报系统中的气象数据处理自动化为研究目的,采用GIS二次开发方式,构建了一套森林火险等级预报系统的气象数据处理软件。在系统介绍了由原始气象数据信息到森林火险等级预报系统所需数据格式具体处理过程的基础上,以吉林省51个气象站点为研究区域,验证了这种处理方法的可行性。结果表明:以GIS为手段,利用处理软件可以实现气象数据的自动处理,工作效率约是手动处理方法的3.3倍,较大地提升了气象数据处理的信息化水平。
- 甄贞赵颖慧李凤日
- 关键词：SUPERMAPOBJECTSMAPOBJECTSVBA
- 美国博士生培养的特色及其经验借鉴——以森林资源管理学为例
- 2017年
- 虽然在20世纪90年代美国博士教育遭遇一定屏障,但是经过一系列改革与发展,美国博士教育依然是当今国际社会成功的精英教育之一。作者以在美攻读森林资源管理学博士的亲身经历为基础,分析美国博士培养的教育理念和教育特色,并详细阐述这些理念和特色是如何在博士教育中实施的,同时提出美国博士教育对我国博士教育的启示,为更好地改进国内博士教育提出建议。
- 甄贞李继红李凤日
- 关键词：森林资源管理森林经理学
- 基于局域统计量的黑龙江省多尺度森林碳储量空间分布变化被引量：15
- 2014年
- 基于黑龙江省一类样地和生态公益林监测样地(共4163块)数据,应用局域Moran I及局域统计量(局域均值及局域标准差)检验4个尺度(25、50、100和150 km)下黑龙江省森林碳储量的空间分布模式、空间变异和空间相关性,并研究了2005和2010年森林碳储量的变化.结果表明:黑龙江省森林碳储量空间分布存在显著空间正相关,森林碳储量均为相似的变化,而且都不是空间随机发生的;研究区森林碳储量受周围环境因子影响,空间分布存在异质性,且变异较大.2005—2010年,年均森林碳储量空间分布变化存在较大差异,呈增长趋势.局域统计量是描述森林碳储量随着空间和时间变化的有效方法,可以通过ArcGIS使结果可视化.
- 刘畅李凤日贾炜玮甄贞
- 关键词：MORAN指数森林碳储量
- 基于GWR的大兴安岭森林立地质量遥感分析被引量：9
- 2017年
- 【目的】建立遥感信息模型,估算森林地位级指数,对森林立地质量的空间分布进行系统研究,为森林经营管理和营林造林提供数据支持与理论依据。【方法】以黑龙江省大兴安岭地区为研究区域,基于研究区域的多光谱数据结合地面森林资源清查数据,采用以最小二乘为基础的多元线性模型(全局模型)和以地理加权回归(GWR)为基础局域回归模型提取包括遥感因子土壤修正植被指数(MSVI)、差值植被指数(DVI)和林分因子林分平均胸径(ADBH)、林分郁闭度(FCC)在内的4个因子作为自变量,建立地位级指数全局估算模型和局域估算模型。对比2种方法,最终采用地理加权回归模型来绘制研究区域地位级指数空间分布图,对研究区域的立地质量进行评价与分析,并探索研究区域内森林地位级指数的空间分布状态随地形的变化趋势。采用全局Moran I描述不同空间尺度下模型残差的空间自相关性(以8 km为间隔计算从8 km到80 km)。【结果】大兴安岭地区地位级指数呈现明显的聚集分布,具体表现为东高西低、北高南低,并且最大值出现在北部区域。遥感因子和林分因子影响森林地位级指数的空间分布。地理加权回归模型的拟合和精度明显好于全局模型,其中全局模型的R2adj为0.48、AIC为1 816、RMSE为1.74,地理加权回归模型的R2adj为0.53、AIC为1 784、RMSE为1.29。通过模型模拟结果和实测值的对比分析发现,地理加权回归模型具有更高的验证精度和更好的拟合效果。基于地理加权回归模型残差分析可知,地理加权回归模型能够很好地解决模型残差的空间自相关性,产生更为理想的模型残差。【结论】全局模型和局域地理加权回归模型能够较为有效地估算黑龙江省大兴安岭地区森林地位级指数,加入样地位置信息进行回归分析的地理加权回归模型能够更有效地降低数据的空间自相关性,结果�
- 李明泽郭鸿郡范文义甄贞
- 关键词：多光谱遥感地理加权回归模型多元线性回归模型
- 坡度对应用机载激光雷达估测人工针叶林单木参数的影响被引量：1
- 2021年
- 以黑龙江省佳木斯市桦南县孟家岗林场为研究对象,利用2017年的机载激光雷达(ALS)数据构建冠层高度模型(CHM),探索坡度对单木参数估测的影响。研究区域内坡度分为4级,Ⅰ级为平坡:坡度<5°;Ⅱ级为缓坡:坡度5°~14°;Ⅲ级为斜坡:坡度15°~24°;IV为陡-急-险坡:坡度≥25°。每一级选取8块高郁闭度的人工针叶林样地(50 m×50 m),应用基于区域的分层横截面分析法(RHCSA)进行单木树冠提取,估测单木位置、树高和冠幅信息,利用目视解译的单木树顶和树冠作为参考数据进行精度检验(包括单木树冠提取精度和单木参数估测精度检验)。结果表明:不同坡度下单木树冠提取和单木定位估测均有显著差异(p<0.05)。其中,平坡上的单木树冠提取总体精度最高(均值为84.61%),陡-急-险坡上的总体精度最低(均值为41.31%);缓坡上的单木定位精度最高,平均的均方根误差为1.16 m,陡-急-险坡上单木定位精度最低,平均均方根误差为1.58 m。但是,不同坡度下单木树高和冠幅的估测结果差异并不显著(p>0.05)。因此,应用CHM进行单木参数估测时,虽然进行了地形标准化,但还是需要考虑坡度对单木树冠提取和单木定位的影响,而其对树高和冠幅的影响不大。
- 刘思康史泽林宋宏阳甄贞
- 关键词：坡度机载激光雷达
- 基于非参数分类算法和多源遥感数据的单木树种分类被引量：8
- 2019年
- 【目的】通过研究随机森林(random forest,RF)特征筛选对单木树种分类精度的影响,以及多源遥感数据协同下单木树种分类的有效性,分析不同特征对单木树种分类的影响程度。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区的两块100 m×100 m样地为研究对象,首先,以机载激光雷达(LiDAR,light detection and ranging)和多光谱遥感CCD(charge coupled device)影像为数据源,分别基于机载LiDAR数据提取高度、强度和树冠大小等共37个特征,基于CCD影像提取光谱和纹理共21个特征;其次,以随机森林方法进行特征筛选,之后以随机森林和支持向量机(support vector machine,SVM)两种非参数分类器,结合不同数据源和特征,采用12种分类方案,利用总体精度(overall accuracy,OA)、用户精度(user's accuracy,UA)和生产者精度(producer's accuracy,PA)对分类结果进行对比与精度评价。【结果】经随机森林特征筛选后,分类结果优于未进行特征筛选的结果,总体精度可以平均提高3.47%,使用机载LiDAR和CCD影像协同分类相较于仅使用CCD影像总体精度平均提高6.07%。【结论】随机森林特征筛选可以优化特征,减少特征冗余,提高分类精度;多源数据结合也可以提高分类精度;在多源数据结合时,光谱特征最重要,LiDAR提取的强度特征相较于高度特征更稳定。
- 赵颖慧张大力甄贞
- 关键词：激光雷达支持向量机
- 基于多元时间序列的哈尔滨市PM_(2.5)影响因素分析被引量：4
- 2022年
- 为探究哈尔滨市PM_(2.5)与其他空气污染物和气象因子间的动态关系,基于哈尔滨市2013-2018年日值空气质量数据和气象观测数据建立PM_(2.5)质量浓度的多元时间序列模型.利用相关性较强且平稳的空气污染物(包括SO_(2),NO_(2),PM_(10),CO和O_(3))和气象因子(平均气温、极大风速、累计降水量、日照时数和平均气压)建立PM_(2.5)的向量自回归(Vector Autoregressive,VAR)模型,选择最优模型为VAR(2),并通过广义脉冲响应和方差分解分析这些因素对PM_(2.5)的影响.研究表明:SO_(2),NO_(2),PM_(10),CO对PM_(2.5)起促进作用;O_(3),平均气温、极大风速和降水在不同时期对PM_(2.5)发挥不同的作用,在短期内平均气温和O_(3)质量浓度对PM_(2.5)起促进作用,这与它们之间的光化学作用有关,极大风速和降水在短期会对PM_(2.5)起抑制作用,但随后极大风速会对PM_(2.5)起促进作用,这与其会引起地面扬尘有关;长期来看,平均气温和日照时数会对PM_(2.5)起促进作用,这些结果与哈尔滨市的季节变化特征有关.在对哈尔滨市PM_(2.5)治理时应综合应用多种措施,调整产业结构,发展可替代能源.
- 甄贞刘佳宇牛亚洲冯新悦魏庆彬
- 关键词：时间序列VAR广义脉冲响应函数方差分解
