一、地理信息系统在越西县森林资源二类调查中的应用（论文文献综述）
井晖[1]（2020）在《基于案例推理和工作流的森抚决策支持系统设计与实现》文中研究指明森林作为生态环境的主要功能体,在环境资源问题日渐严峻的今天起到重要的调节作用。而由于目前基层生产单位森抚管理较弱,导致我国森林资源每亩蓄积量仍居于国际较低程度,森林经营效果不佳,其多功能效益得不到有效发挥。同时国家林业和草原局在十三五规划中要求在2020年国内林业信息化率提高到80%,实现林业信息化率的显着提升,达到林业自动化办公、科学化管理的目标。本文从基层森林经营单位对森林抚育管理的需求出发,以东北地区L林业局为研究对象,建立一套连接各组织层级的森林抚育决策支持系统。该系统可为林业管理者在森林抚育经营过程中提供科学有效且兼顾多因素（生态、经济、社会）的决策支持服务。本文首先梳理了L林业局的森林抚育流程,在业务流程中找到抚育管理中的决策点,并使用流程优化的方式对决策流程进行规范化处理。然后在案例推理的基础上,以L林业局2015-2018年森抚设计数据为基础案例数据,使用框架式知识表示方法构建了案例库,采用注水算法计算案例属性的权重。最后结合fish-and-shrink算法思想和改进归一化欧式距离最近邻算法进行案例推理。运用定性与定量相结合的方法,从管理实际意义出发,研究了案例推理评价模型,分析案例推理结果的科学性。在技术上,本文依据基本业务需求设计系统总体框架和功能结构,使用Activiti流程引擎将决策支持系统与现有的林业业务流程系统（Smartforest）结合在一起,来满足决策者们（位于不同的地理位置）根据业务流程进行实时决策的业务需求。最终基于云计算的Saa S模式,将森林抚育决策支持系统（FTGDSS）部署在符合林业基层单位运行的基本硬件环境（云服务器）中。结果表明,该系统利用大量历史业务数据,辅助管理者针对森林抚育业务作出管理决策,并且解决了不同时空且多人参与的森林抚育业务决策问题。同时,也解决了决策支持系统大数据自动化获取问题,结合大数据推进了决策支持系统技术在林业信息化中的发展。
张京[2]（2020）在《县级森林资源信息提取及管理系统研建》文中研究表明森林资源是林业经营管理的基础。随着计算机、互联网和遥感技术的飞速发展,林业与3S技术的结合越来越密切,各级林业部门对森林资源信息提取和科学管理的需求也日益增高,为实现国家、省、县森林资源“一张图”、“一套数”,“一个体系”监测和“一个平台”管理,掌握森林资源的现状和变化情况,县级森林资源信息有效提取和管理系统的构建变得尤为重要。本研究以江苏省东台市为研究区,从县级森林资源信息提取和森林资源管理信息化建设的需求出发,运用遥感、图像处理、深度学习、地理信息系统和数据库等理论和技术,通过无人机和卫星遥感影像进行小班、林场和县级区域森林资源信息提取,集成多源数据构建多平台县级森林资源管理系统,实现县级森林资源信息科学有效管理。主要研究成果如下:（1）基于无人机影像的林木株数提取。采用微分检测器即高斯拉普拉斯（LoG）算子和高斯差分（DoG）算子对水杉和杨树林地小班处理影像进行斑点检测以获取小班林木株数,结果显示,水杉小班LoG检测获取的林木株数误差率为0.33%,DoG为0.49%;杨树小班LoG检测获取的林木株数误差率为0.24%,DoG为0.48%。基于无人机影像采用斑点检测算法提取林木株数具有可行性,且LoG检测精度高于DoG检测。（2）基于无人机影像的植被信息提取。利用可见光波段差异植被指数（VDVI）进行江苏省东台市东台林场植被信息提取,通过最大类间方差法和实验数据结果对比确定阈值为0.0314,植被提取准确率为93.89%,Kappa系数为0.8522,将提取植被与林场影像进行像素比值计算得到东台林场2016年8月的植被覆盖率为79.65%。（3）基于深度学习的树种分类。选取杨树、水杉和竹子进行林场区域树种分类,采用U-Net全卷积神经网络进行模型训练,获得基于像素的图像分割模型总体精度为93.18%。模型通过ArcGIS深度学习模块执行推理得到林场树种分类图。（4）基于卫星遥感影像的森林变化监测。通过分析森林、农田、草地、荒地4种土地类型的年度归一化植被指数（NDVI）时间曲线,选取0.8作为区分像元是否为森林的阈值。通过Google Earth Engine平台分别获取2015-2019年的NDVI最大值合成影像并进行森林提取与覆盖率计算,结果显示,2015-2019年的森林覆盖率分别为27.79%、31.26%、27.90%、29.77%和33.93%,即近5年东台市森林资源覆盖率呈波动上升趋势。（5）县级森林资源管理系统构建与实现。分析县级林业主管部门、林区管理机构和外业调查人员的用户需求与功能需求,并进行可行性分析;根据“数字林业标准与规范”以及县级森林资源更新管理的要求,设计基础地理数据库、栅格数据库、森林资源数据库和调查更新数据库;采用ArcGIS Enterprise平台构建东台市县级森林资源管理系统,主要分为桌面端、Web端和移动端应用。实现用户与数据管理,县级森林资源数据展示、查询、编辑、更新和统计分析等功能。研究表明,遥感技术的应用可以大幅提高森林资源信息提取的效率和精度,无人机影像可以有效提取林木株数和植被信息并进行树种分类;卫星遥感影像可以在大尺度上监测森林覆盖率的变化;东台市县级森林资源管理系统通过集成提取的森林参数和基础林业信息,基本实现森林资源可视化表达、数字化管理和网络化共享,为县级林业部门调查更新管理森林资源提供功能齐备、互通共享、高效便捷和稳定安全的解决方案。
谢福明[3]（2019）在《基于优化k-NN模型的森林地上生物量遥感估测反演》文中研究说明森林是陆地生态系统的重要组成部分,但由于受气候变化影响,其生长变化会影响生态系统的能量交换、碳循环和水循环。因此,区域尺度的森林地上生物量遥感估测是林业遥感领域的一个研究热点。由于传统的参数统计模型不能有效地描述森林地上生物量与遥感特征变量之间的非线性关系,所以出现了一些非参数化方法,如k-最近邻法（k-NN）、人工神经网络（ANN）和支持向量回归机（SVR）等模型应用于森林生物量的遥感估测。本文以高寒山区香格里拉市作为研究区,以森林生态系统4种典型森林类型（高山松林、云南松林、栎类林和云冷杉林）作为研究对象,以Landsat 8 OLI数据为信息源,结合地面调查角规控制样地,在前期借助MATLAB平台实现k-NN算法和基于遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优化的k-最近邻模型实现的基础上,优化k-NN模型参数组合,针对k-NN法的地上生物量估测模型中样本数量大小的不确定性展开了分析与探讨,建立了基于优化的k-NN模型的森林地上生物量遥感估测技术流程。主要研究成果如下:（1）针对传统k-最近邻法在搜索最近邻单元时赋予特征变量相等的权重,缺少对特征变量加权优化等不足问题。在MATLAB平台上自主编写算法,实现了遗传算法优化的k-最近邻模型,并对k-NN的3个参数（k值,t值和d距离度量方式）进行反复测试优化组合,建立并实现了基于优化k-NN的森林地上生物量遥感估测技术流程。主要算法包括k-NN回归算法和遗传算法:其中,k-NN算法采用留一法交叉验证,利用欧式距离计算特征空间的相似性;遗传算法优化模型的主要操作有进制转换、选择、交叉、变异和适应度值计算等。（2）对Landsat 8 OLI图像进行辐射定标、大气校正和3×3窗口均值滤波等预处理后,提取了像元的光谱特征、纹理特征以及地形因子共计306个空间特征变量用于森林地上生物量估测建模的备选参数。然后,分析了不同树种遥感特征变量与地上生物量间的Pearson相关性,筛选具有强相关性的变量作为建模因子。相关性分析显示,地上生物量与光谱特征和地形因子间的相关性弱,与纹理特征间的相关性强。（3）为探讨定量遥感反演中样本数量的不确定性,本文基于地统计学半变异函数理论、k-NN模型和留一法交叉验证,分析了不同的样本数量对模型精度的影响。结果显示,模型的精度随着样本数量的增加趋向于稳定,样本数量的合理范围介于60到70之间,总体上呈现的规律:当样本数<60时,模型精度不稳定,波动大;当样本数>60时,模型精度波动减小,并趋向于稳定。最后,利用最小二乘法求解出高山松和云冷杉模型精度最佳时的样本数量分别为72和65。（4）基于优化的k-NN模型实现了香格里拉市森林地上生物量估计及空间反演。优化k-NN模型提高了地上生物量的预测精度,云南松、云冷杉、栎类、高山松4个树种的估测相对标准误差RMSE%分别为52.81%、41.64%、48.57%、44.66%。同时,以像元为单位,估测得到研究区高山松林地上生物量为1.21×107Mg,云冷杉林地上生物量为2.911×107Mg,栎类林地上生物量为1.30×107Mg,云南松林地上生物量为0.68×107Mg,并绘制了森林地上生物量空间分布等级图。
王露秋[4]（2018）在《基于GIS技术的洪雅县森林火险等级区划》文中提出本文以洪雅县为研究区域、以2011-2016年所有月份森林火灾统计资料为基础,结合2015年TM遥感影像数据、DEM数据、气象数据等,将森林火险等级作为研究对象,在以ArcGIS和ENVI软件为技术支撑的基础上,借助层次分析法和加权叠置分析法,划分森林火险因子权重,确定系数;运用yaahp软件构建火险因子判断矩阵,建立洪雅县森林火险评价指标体系。运用空间建模功能,根据不同因子的权重系数及等级值将各专题图进行叠加分析,最终得到五个等级的洪雅县森林火险区划图。主要结论如下:（1）火险因子种类的差别导致森林火险等级不同。本文主要选用地形因子（坡度、坡向、高程）、土地覆盖类型（植被因子）、气象因子（降雨量、温度）、人为因子（公路缓冲区）等四大类因子进行森林火灾危险程度分析评价,并通过评价结果进行等级划分。运用层次分析法对各个因子进行权重划分,得出结论:地形因子是所有因子中比重最小的,占比仅为0.0932,人为因子是权重最大的因子,占比为0.5987。各因子所占权重由大到小依次是:人为因子（公路缓冲区）、植被类型、气象因子（降雨量、温度）、地形因子（坡向、高程、坡度）。由此可见,人为扰动是洪雅县森林火灾的主要影响因素。（2）通过空间建模功能获得的洪雅县森林火险区划图,共划分为五个等级,从高到低依次为极高、高、中、低和极低火险区。按照森林火险等级区域的划分,洪雅县的高火险区和极高火险区的区域面积占洪雅县整个国土面积的26.13%,达到35201.8hm2,其大多分布在海拔较低（<1000m）的洪雅县中北部;极高火险区通常位于洪雅县风景旅游景点周围或者是乡镇间主道两侧。在洪雅县整个国土面积之内都有中火险区分布,总面积达到48175.16hm2,约占整个洪雅县面积的三分之一;洪雅县南部区域主要是低火险以及极低火险区域。根据研究结果,洪雅县森林火灾发生月份主要集中在降雨量较大、但温度较高的4-9月,火灾次数逐月增多,其中8月最多,9月开始下降。因此,应科学合理地制定具有针对性的预防措施。首先,相关林业主管部门应加强对当地群众的森林火险意识宣传;其次,搭建联防体系,积极打造森林防火团队建设,按期组织森林防火应急演练,做到有备无患;再次,加强节假日的森林防火执法力度。
胡卫东[5]（2018）在《“3S”技术在森林资源二类调查中的应用 ——以广西国有沙塘林场为例》文中进行了进一步梳理二类调查,也称森林资源规划设计调查。由省级林业主管部门负责组织,按县或国有林业局、国有林场为单位开展,目的是查清调查区域森林资源现状及变化动态,分析前期经营活动的效果,为林业基层生产单位采伐限额编制、森林经营方案编制提供可靠的基础数据。传统的二类调查方法采用地形图目视定位、地形图现地区划、手工制图,耗时长、效率低、花费大,已明显不适应现代精准林业的发展需要,应用高新技术加强森林资源调查与经营管理已经成为迫切需求。本文采用文献研究法、实地调查法、定性定量分析法等方法,研究“3S”技术在广西国有沙塘林场二类调查中的应用,在实际应用过程中采用GPS、GIS技术对总体蓄积量抽样控制进行样点布设和定位,制作的样点分布图准确、规范,样点定位误差小于10m,实际抽样精度达到了 95%;采用RS技术、GIS技术对小班进行室内目视解译判读区划,全场共区划298个小班,通过小班实地验证,其中有290个小班区划结果正确无误,小班区划正确率达到97.3%;采用GIS技术制作二类调查专题图,制作完成的样点分布图,基本图、林相图、森林分布图美观清晰、统一规范、风格一致。通过“3S”技术在森林资源二类调查中的实际应用和对比分析研究表明:“3S”技术用于二类调查具有实际应用的实用性、先进性、必要性,“3S”技术在总体蓄积抽样控制调查、小班区划以及林业专题图制作的应用中体现了快速高效、高质低耗的优点,可以很好的解决传统技术在二类调查中存在的花费大、耗时长、效率低等问题,能适时、准确掌握森林资源的分布现状及特点,对于监测森林资源动态变化,提高二类调查工作的质量和效率,节省调查经费,及时、合理、有效进行森林资源分析、评价和决策具有重要意义。
王翔[6]（2019）在《基于森林资源一类与二类调查的森林健康评价方法研究》文中认为森林健康评价是林业研究的新兴领域,科学合理的森林健康评价对于有效保护森林资源,提高森林经营水平等方面都具有重要的意义。本论文以浙江省淳安县为研究区域,基于淳安县2017年森林资源二类调查数据和年度监测一类清查样地数据,选择乔木林地的一类样地和二类小班作为研究对象,以一类样地的相关指标构建森林健康评价指标体系并得出健康理论值,以二类小班数据构建神经网络模型模拟学习验证,最终完成较好的基于广义神经网络的森林健康评价模型构建。具体的内容和结论如下:（1）在查阅国内外森林健康评价研究文献的基础上,从淳安县的735个森林资源一类清查样地中,筛选符合要求的404个一类清查乔木林样地数据作为研究样本,根据样地的属性,采用专家咨询和层次分析法（AHP）,从生产力、组织结构、立地条件和管理指标4个层次,分析选取相关性强的22个指标作为森林健康评价的指标,计算各指标权重值,确定指标归一化数据处理标准,建立森林健康评价指标体系。（2）利用已建立森林健康评价指标体系,对404个森林资源一类清查的乔木林样地进行评价,计算得出各个样地的森林健康指数和森林健康等级:森林健康指数区间为0.46-0.84;划定的森林健康等级结果为:健康47个,占11.63%;亚健康207个,占51.24%;中健康130个,占32.18%;不健康20个,占4.95%。建立一类样地与二类小班的关联性,将一类样地的森林健康评价结果赋值给对应的森林资源调查二类小班,从而获取二类小班的森林健康理论值。（3）利用广义回归神经网络方法,基于赋予森林健康理论值的二类小班调查数据,选取1 8个数量较多的指标与10个数量较少且较易获取的指标分别建立模型,进行学习训练与预测验证实验,404个二类小班样本中的324个样本作为学习训练样本,其余80个样本作为验证样本。结果显示,10个指标体系下模型预测评价的平均相对误差为0.0710,18个指标体系下模型预测评价的平均相对误差为0.0721,完成构建较易获取、相关性较高和数据精度保障较为理想的10个指标的基于广义回归神经网络的森林健康评价模型。
吴超[7]（2018）在《森林资源数据挖掘与产品化研究》文中研究说明随着人工智能、云计算、大数据等技术的不断发展,“互联网+”林业的应用,森林资源调查数据、古树名木管理数据、林权监管数据、野生鸟类监测数据等大量的林业行业数据沉淀在数据库中,如何实现不同管理系统、不同数据库关联,提取有用信息,简化数据的复杂性,为林业管理部门、科研人员、普通民众等提供简洁明了的可视化数据显得紧迫。本文以需求为导向,利用数据挖掘工具对已有的森林资源数据进行加工分析,从大量繁杂的数据中提取出不同的数据产品,开展了数据标准化、数据挖掘、产品化应用等研究。（1）以目前运行的浙江省古树名木管理系统、浙江省林木采伐管理系统、浙江省林权监管平台、野生动物疫源疫病监测系统的数据以及浙江省森林资源二类调查数据为对象,开展产品化服务的编码标准化研究;（2）借助Arcgis和Weka等工具,进行数据挖掘,包括数据的预处理、分类回归、聚类、空间信息运算等,分析各林业系统间和系统内部各环节的关系,为产品化服务打下基础;（3）建立产品化服务模型,通过对时域、地域、事件、动作等元素的建模研究,实现了森林资源立体式、全方位的表达,有助于揭示森林资源内在规律;（4）利用产品化应用模型,实现资源的可视化表达,如森林资源分布图,古树名木分布图、密度分布图、年龄分布图,林权分布图产品,野生鸟类时空分布图、多样性分布图等数据产品,结合产品数据说明、数据字典等描述,将复杂问题简单化,为林业管理部门提供管理和决策支持,也为科研人员和普通民众提供个性化数据。
姜昊辰[8]（2018）在《基于FIA抽样体系优化设计的森林蓄积量估测研究 ——以北京市延庆区为例》文中研究指明我国现行森林资源监测体系虽然满足了森林资源调查的基本要求,但是存在着调查结果共享性差,调查费用偏高,年度监测欠缺,森林健康监测不足等方面的欠缺。作为林业发达国家,美国的森林资源清查体系为解决这一现状提供了解决思路和参考意义。本研究参照美国FIA（Forest Inventory and Ana]ysis）的三阶抽样体系,以北京市延庆区为研究区域,以森林面积和蓄积量为研究对象,设计不同的抽样方案进行森林资源抽样调查和对比。最终得到以下结论:（1）第一阶段抽样层面上,在研究区域内系统布设不同边长的正六边形抽样网格作为抽样框架,通过分析变动系数确定最优的六边形抽样框架,最终确定了最优正六边形抽样网格框架边长为3000m,每个第一阶段样地面积为2338.27公顷;（2）第二阶段抽样层面上,对四点群团样地的内在因素进行研究,研究的群团样地的内在因素包括样地大小、群团内样地的距离、群团内子样地个数等,通过研究得到群团内子样地个数最优方案为4个,三个非中心子样地位于中心子样地的0°、120°、240°,群团内样地间距最优方案为36m,群团样地子样地尺寸最优方案为半径为7m的圆形样地;（3）根据确定下来的抽样框架尺寸和群团样地,利用地面样地数据和GF-1号遥感影像数据基于偏最小二乘回归法和k-NN方法进行了森林蓄积量估测模型的构建。使用的遥感特征变量为归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI、差值植被指数DVI、土壤植被指数SAVI、优化土壤调整指数NLI等共计9种,通过自变量筛选最终选择EVI、NDVI、NLI、RVI、SAVI五种变量作为蓄积量模型构建的优选变量。分别基于偏最小二乘回归法和基于k-NN方法进行了森林蓄积量建模,采用均方根误差（RMSE）和相对均方根误差（RRMSE）2个指标来评价两种方法。最终结果为采用偏最小二乘回归模型进行蓄积量反演的结果为270.08万m3,相对误差为45.69万m3,估测精度为78.82%;采用k-NN方法进行蓄积量反演的结果为184.40万m3,相对误差为31.37万m3,估测精度为85.46%。在北京市森林资源连续清查规定调查精度85%的前提条件下,基于k-NN方法反演延庆区森林蓄积量的反演结果要优于采用偏最小二乘回归法的反演结果。基于偏最小二乘回归法估测的森林蓄积量均方根误差为9.323m3/hm2,相对均方根误差为37.1%;基于k-NN方法的森林蓄积量估测的均方根误差为7.739m3/hm2,相对均方根误差为33.6%。综上所述,k-NN方法与偏最小二乘回归法相比下k-NN法效果更优,为以后关于延庆区或同纬度地区进行森林蓄积量遥感反演的相关研究提供参考。综上所述,基于三阶抽样的森林蓄积量估测方法在我国北京市延庆区可以实行。具体优化设计方案可行且高效。
宰旭昕[9]（2018）在《基于二类调查数据的森林质量评价系统的研建》文中进行了进一步梳理森林质量是对森林资源现状的最合理阐释,森林质量的提升是增强森林生态功能的重要举措,是加强林业供给侧结构性改革的重要内容、是绿色发展理念的重要贯彻、是建设美丽中国的必然要求,也是参与全球气候治理的战略选择;只有科学合理地评价森林质量,才能够了解森林的资源状况和未来生长趋势,继而确定森林质量是否能够实现在各方面的效益,因此森林质量评价的研究迫在眉睫。本文在分析研究了国内外森林质量评价的基础上,结合研究区域森林保有的政策,选用了森林质量指数评价方法对研究区域进行质量评价,该方法结合二类调查数据进行生物学和生态学两方面的评价,这样就不需要为进行森林质量评价而进行多项数据的调查,减少了人力、物力、财力的浪费,节约了资源,同时,能够促进二类调查内容的发展。系统开发使用了 ASP模式,前端网页设计以JS和HTML为主,由ECharts图表技术进行数据可视化并加入了 Zigzag压缩算法提高性能,能够对多个图表数据联动查看,进行多维有效分析,使用MySQL作为后台数据库,用户只需使用普通的网页浏览器就可使用森林质量评价系统,有效的提高了森林质量评价的效率。在客户端实现数据输入、输出、森林质量评价和结果对比等功能,通过结果对比,林业工作者可以快速直观的了解森林质量现状及森林质量变化情况,及时制定决策方案,对森林发展具有重要指导意义。
温小荣[10]（2017）在《森林资源二类调查关键技术与方法的研究》文中研究说明论文主要针对南方集体林区的森林资源调查与监测的关键技术与方法问题开展研究,选取了试验区1（浙江省建德市）、试验区2（江西省吉水白沙林场）、试验区3（江苏省东台林场）作为试验区。这些区域都处于南方集体林区的亚热带常绿阔叶林和针阔混交林经营区,南方集体林区具有较好的森林生长自然条件,森林资源集约化监测与管理对提升森林质量具有重要的意义。森林资源二类调查成果是指导和规范科学经营森林的重要依据,是森林质量精准提升的基础。森林资源监测的高新技术不断涌现,无人机遥感技术、地基激光雷达、机载激光雷达技术开始在森林资源二类调查中应用。现代化森林调查监测技术广泛应用了航天遥感、航空遥感、全球定位系统、数据库技术及计算机网络技术等高新技术,由此引发新形势下对高时效、高精度、多层次的森林资源二类调查的新要求。论文主要研究内容如下:1、构建了一个提取有林地小班地类变化的综合相似度指数FSi计算公式综合相似度指数FSi描述发生变化小班与入样有林地小班对象因子特征值之间的相似程度,FSi值越大表示该小班地类有极大的可能性发生变化。综合相似度指数计算公式如下:FSi=（?）,Fzi=bzi-m1/σi式中,bzi为特征波段i中第z个小班波段值,m1、δ i分别为特征波段i中入样有林地小班对象波段均值和标准差,N为特征波段个数,FZi为构建的相似度指数统计量,FSi为综合相似度指数。试验区（建德市）2013-2014年landsat8 OLI遥感影像分析结果表明:2014年的各入样有林地小班对象的Band2影像特征值、Band3影像特征值、2013-2014的NDVI差值和其主成分分析第一主成分PC1差值的FZi,其趋势均呈现近似正态分布规律。利用该特征构建综合相似度指数FSi,实现试验区2013-2014年变化小班的提取,在不区分小班类型时正确率、漏检率、错检率分别为86.79%、13.21%、84.91%,区分小班不同的坡度和坡向类型时,其正确率都达到90%以上。该方法应用于同一地区2014-2015年小班变化信息的提取得到较好的效果,其正确率都达到80%以上。该方法为小班地类变化信息提取提供了一种改进的方法,为森林资源年度变更调查、森林资源二类调查的复查、小班空间数据获取提供支撑,具有较好的应用价值。2、研究了基于无人机遥感数据的森林蓄积量双重回归估计方法采用基于无人机遥感样地的模型预估蓄积量值作为双重回归估计中辅助因子,地面实测样地的蓄积量值作为双重回归估计中主因子（目标变量）,论文提出了双重回归估计中辅助因子的几种估测方案。结果表明:五种辅助因子获取方案其估计精度都在90%以上,方案一、方案三、方案五其R2都在0.68以上,有利于提高估计精度,5种方案其估计区间也较为一致,说明基于无人机遥感数据获取辅助因子并进行双重回归估计是可行的,方法的研究为无人机遥感技术在区域森林资源二类调查和监测开辟了新的途径。由方案一双重回归估计得到试验区（东台林场）杨树人工林公顷平均蓄积量为142.6m3,公顷平均蓄积量其估计区间为133.8～151.4m3,其蓄积量总量估计区间为94265.1m3～106628.1 m3。该方案的估计精度为93.85%。由方案五双重回归估计得到东台林场杨树人工林公顷平均蓄积量为143.0m3,该方案的估计精度为93.26%,试验区杨树人工林蓄积量总量估计区间为94031.8m3～107371.0 m3。3、探讨了基于无人机遥感数据的森林生物量双重回归估计方法根据论文研建的冠幅和树高模型W = 0.0039Cw1.1153h2.8713,对样地生物量进行测算,作为其辅助因子。该方案基于无人机遥感影像获取的样地平均冠幅和林分平均高,本次试验用模型预估值代替林分平均高。应用样地平均冠幅和林分平均高推算无人机遥感样地单株平均生物量,根据无人机遥感样地获取的株数乘以单株平均生物量,得到样地的生物量。根据双重回归估计得到试验区平均单位面积的公顷生物量为73098.5247 kg。试验区杨树人工林地上部分生物量其总量估计为5.1486×107kg,估计区间为（4.7985×107～5.4987×107kg）,估计精度为93.2%。4、提出了小班ΠPS抽样和分层ΠPS抽样的估计方法本文提出了小班ΠPS抽样总体总量的估计,并给出了小班ΠPS抽样的近似方差的估计量计算公式,并对试验区杨树人工林的蓄积量进行估计。论文研究结果可知,小班ΠPS抽样不分层的情况下,试验区杨树人工林总体总量的估计为98114.40 m3,估计区间为86348.08 m3～109880.72 m3,精度达到88.00%。对小班组合类型的分层ΠPS抽样估计得到较好的效果。小班分层ΠPS抽样对杨树人工林总体蓄积量的估计为99327.15 m3,其估计精度达到92.24%。在相同样本量的情况下,小班分层ΠPS抽样比不分层的小班Π PS抽样的精度要高。5、研究了小班Π PS抽样的森林生物量抽样估计方法对于试验区杨树人工林总体而言,小班分层Π PS抽样估计森林生物量其总量的估计为 51945846.68 Kg,估计区间为 47916655.21～55975038.16Kg。精度达到 92.24%。在相同样本量的情况下,小班分层Π PS抽样比不分层小班Π PS抽样估计森林生物量的精度要高。森林资源二类调查中各小班单元大小不等,应用不等概抽样效率高的优点进行森林资源二类调查中小班不等概抽样达到对调查总体提供可靠的估计,使得森林资源二类调查自成体系并有一定精度保证,是森林资源调查小班抽样需要解决的技术难题之一。本文研究的无放回小班不等概抽样（小班ΠPS抽样）在试验区杨树人工林蓄积量、生物量、林木总株数的估计中都取得了较好的效果,能达到森林资源二类调查规程规定的精度。论文研究有利于补充和完善小班不等概抽样理论与方法,形成小班ΠPS抽样的森林资源监测体系。总之,深入研究森林资源二类调查的关键技术与方法,将有助于推动地方森林资源监测技术进展。无论从森林资源监测的实际需要和该理论方法的解决等方面,该项研究都是有积极意义的。
二、地理信息系统在越西县森林资源二类调查中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、地理信息系统在越西县森林资源二类调查中的应用（论文提纲范文）
（1）基于案例推理和工作流的森抚决策支持系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出与研究意义 |
| 1.1.1 问题的提出 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 林业信息化问题研究进展 |
| 1.2.2 林业决策支持系统研究进展 |
| 1.2.3 基于案例的推理问题研究进展 |
| 1.2.4 国内外相关研究小结 |
| 1.3 本文的研究内容与研究思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 数据来源 |
| 1.3.4 技术路线 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 软件工程思想 |
| 2.2 基于案例推理原理与方法 |
| 2.2.1 基于案例推理基本原理 |
| 2.2.2 基于案例推理案例检索技术 |
| 2.2.3 案例相似度计算技术 |
| 2.3 均匀度理论 |
| 3 需求分析 |
| 3.1 业务需求分析 |
| 3.1.1 森林抚育管理决策点的定义及研究范围界定 |
| 3.1.2 森林抚育管理决策问题分析 |
| 3.1.3 森林抚育管理决策“to-be”流程 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.2.1 系统功能需求 |
| 3.2.2 数据逻辑分析 |
| 3.3 非功能性需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 决策支持系统设计 |
| 4.1 设计思路 |
| 4.2 系统架构设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 基础数据信息表设计 |
| 4.3.2 历史信息表设计 |
| 4.3.3 推理规则表设计 |
| 4.3.4 决策业务表设计 |
| 4.4 系统主要子系统模块设计 |
| 4.4.1 人机交互子系统设计 |
| 4.4.2 推理子系统设计 |
| 4.4.3 综合信息库子系统设计 |
| 4.4.4 业务流程管理子系统设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统实施与测试 |
| 5.1 系统开发环境搭建 |
| 5.1.1 系统开发环境 |
| 5.1.2 系统测试环境 |
| 5.2 系统功能模块实现 |
| 5.1.1 人机交互接口实现 |
| 5.1.2 综合信息库子系统实现 |
| 5.1.3 案例推理子系统实现 |
| 5.1.4 业务流程管理子系统实现 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.1 系统应用对象 |
| 5.3.2 测试方案 |
| 5.3.3 测试用例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 系统运行算例与分析 |
| 6.1 案例模拟 |
| 6.2 系统运行实例 |
| 6.2.1 林业局层级森抚作业量及资金分配决策 |
| 6.2.2 林场层级森抚区域及作业方式决策 |
| 7 讨论与展望 |
| 7.1 讨论 |
| 7.2 展望 |
| 8 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（2）县级森林资源信息提取及管理系统研建（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林资源信息提取 |
| 1.2.2 森林资源管理系统 |
| 1.3 研究目标与主要内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 研究区与数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 森林资源调查数据 |
| 2.3 卫星遥感影像 |
| 2.3.1 遥感影像数据集 |
| 2.3.2 Landsat卫星影像 |
| 2.4 无人机遥感影像 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 关键技术 |
| 3.1 3S技术 |
| 3.2 Python |
| 3.3 ArcGIS Enterprise |
| 3.4 ArcGIS Runtime |
| 3.5 Web App Builder for ArcGIS |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 森林资源信息提取技术 |
| 4.1 基于无人机影像的林木株数提取 |
| 4.1.1 斑点检测 |
| 4.1.2 小班株数提取 |
| 4.2 基于无人机影像的植被信息提取 |
| 4.2.1 可见光波段差异植被指数(VDVI) |
| 4.2.2 林场植被信息提取 |
| 4.3 基于深度学习的树种分类 |
| 4.3.1 提取训练样本 |
| 4.3.2 模型训练 |
| 4.3.3 林场树种分类 |
| 4.4 基于卫星遥感影像的森林变化监测 |
| 4.4.1 归一化植被指数(NDVI) |
| 4.4.2 森林提取与年度变化分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 森林资源管理系统构建与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 用户需求 |
| 5.1.2 功能需求 |
| 5.1.3 可行性分析 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 数据库设计 |
| 5.2.2 系统开发模式 |
| 5.2.3 系统总体框架 |
| 5.2.4 系统功能设计 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 用户与数据管理 |
| 5.3.2 应用构建与展示 |
| 5.3.3 数据查询与显示 |
| 5.3.4 数据编辑与更新 |
| 5.3.5 图表与统计分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 参考文献 |
（3）基于优化k-NN模型的森林地上生物量遥感估测反演（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.2 生物量遥感估测模型研究进展 |
| 1.2.1 国内研究进展 |
| 1.2.2 国外研究进展 |
| 1.3 生物量遥感估测不确定性研究现状 |
| 1.4 林业遥感的新挑战与新方法 |
| 1.5 研究目标和研究内容 |
| 1.5.1 研究目标 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.6 技术路线 |
| 1.7 论文结构 |
| 1.8 课题来源与经费支持 |
| 2 研究区概况与数据采集 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理区位 |
| 2.1.2 自然地理特征 |
| 2.1.3 人文社会特征 |
| 2.2 数据采集 |
| 2.2.1 遥感数据采集与处理 |
| 2.2.2 地面调查数据采集 |
| 2.2.3 其他数据 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 k-NN回归原理 |
| 3.2 优化k-最近邻法(Improved k-NN,ik-NN) |
| 3.3 精度评价方法 |
| 4 建模因子提取与特征选择 |
| 4.1 建模因子提取 |
| 4.1.1 光谱特征提取 |
| 4.1.2 纹理特征提取 |
| 4.1.3 地形因子 |
| 4.2 特征选择 |
| 4.2.1 栎类地上生物量与遥感特征变量的相关性分析 |
| 4.2.2 云冷杉地上生物量与遥感特征变量的相关性分析 |
| 4.2.3 云南松地上生物量与遥感特征变量的相关性分析 |
| 4.2.4 高山松地上生物量与遥感特征变量的相关性分析 |
| 4.3 小结 |
| 5 基于优化k-NN模型的森林地上生物量的估测 |
| 5.1 k-NN模型参数优化 |
| 5.2 遗传算法优化结果 |
| 5.3 基于k-NN模型的样本数量不确定性分析 |
| 5.3.1 实验目的与方法 |
| 5.3.2 实验结果分析 |
| 5.4 基于k-NN和优化k-NN模型的地上生物量估测精度分析 |
| 5.5 森林地上生物量空间反演制图 |
| 5.4.1 森林地上生物量估测 |
| 5.4.2 森林地上生物量空间反演 |
| 6 结论与讨论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（4）基于GIS技术的洪雅县森林火险等级区划（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 1 文献综述 |
| 1.1 相关概念 |
| 1.1.1 森林火灾 |
| 1.1.2 森林火险 |
| 1.1.3 森林火险等级 |
| 1.1.4 森林火险区划 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 “3S”技术研究进展 |
| 1.2.4 存在的不足 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 自然资源 |
| 2.3 植被概况 |
| 2.4 气象特征 |
| 2.5 河流水文 |
| 2.6 人文概况 |
| 3 研究方案 |
| 3.1 研究内容与方法 |
| 3.1.1 研究内容 |
| 3.1.2 研究方法 |
| 3.1.3 技术路线 |
| 3.2 数据来源及处理 |
| 3.2.1 数据源 |
| 3.2.2 遥感影像数据预处理 |
| 3.2.3 植被覆盖类型信息提取 |
| 3.2.4 地形因子的提取 |
| 3.2.5 气象因子的提取 |
| 3.2.6 人为因子的提取 |
| 4 森林火险影响因子分析与火险区划 |
| 4.1 森林火险影响因子分析 |
| 4.1.1 植被因子 |
| 4.1.2 地形因子 |
| 4.1.3 气象因子 |
| 4.1.4 人为因子 |
| 4.2 森林火险区划 |
| 4.2.1 建立层次结构 |
| 4.2.2 判断矩阵的建立 |
| 4.2.3 评价指标分等定级 |
| 4.2.4 森林火险区划 |
| 5 结论与不足 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）“3S”技术在森林资源二类调查中的应用 ——以广西国有沙塘林场为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 国内外研究概述 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.4 研究的主要内容和方法 |
| 1.4.1 研究的主要内容 |
| 1.4.2 研究的主要方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 自然条件 |
| 2.2 交通运输 |
| 2.3 林场经营概况 |
| 2.3.1 机构和人员 |
| 2.3.2 生产经营 |
| 2.3.3 投资及收入 |
| 3 基于“3S”技术的森林资源调查 |
| 3.1 调查内容及精度要求 |
| 3.2 基于GIS与GPS的二类调查总体蓄积量抽样控制与样点调查 |
| 3.2.1 总体和样本单元的确定 |
| 3.2.2 样点布设 |
| 3.2.3 GPS样点定位 |
| 3.2.4 样点调查 |
| 3.3 基于RS、GPS、GIS的二类调查小班区划 |
| 3.3.1 获取卫星影像图 |
| 3.3.2 建立卫星影像图目视解译标志 |
| 3.3.3 在arcgis平台上进行室内目视解译 |
| 3.3.4 实地验证目视解译结果正确率 |
| 3.3.5 小班面积计算 |
| 3.4 基于GIS的二类调查专题图制作 |
| 3.4.1 ArcGis制图过程 |
| 3.4.2 ArcGis制图成果 |
| 3.4.3 ArcGis制图要解决的关键技术问题 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 质量结果 |
| 4.2 资源结果 |
| 4.2.1 全场森林资源主要指标概要 |
| 4.2.2 各类地类面积 |
| 4.2.3 各类林木蓄积 |
| 4.2.4 各林种面积、蓄积 |
| 4.2.5 各树种面积、蓄积 |
| 4.2.6 用材林近、成、过熟林面积、蓄积 |
| 4.3 “3S”技术在二类调查中的应用效果分析 |
| 4.3.1 “3S”技术在总体蓄积量抽样控制调查中的应用效果分析 |
| 4.3.2 “3S”技术在小班区划中的应用效果分析 |
| 4.3.3 “3S”技术在专题图制作中的应用效果分析 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于森林资源一类与二类调查的森林健康评价方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 森林健康的概念 |
| 1.4 国内外研究进展 |
| 1.4.1 国外研究现状 |
| 1.4.2 国内研究现状 |
| 1.4.3 存在的问题 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 自然地理条件 |
| 2.2 社会经济条件 |
| 2.3 森林资源概况 |
| 2.4 森林资源调查情况 |
| 3 研究的内容与方法 |
| 3.1 研究的内容 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 数据来源和预处理 |
| 3.2.2 指标体系构建方法 |
| 3.2.3 评价模型 |
| 3.3 技术路线 |
| 4 淳安县森林健康评价 |
| 4.1 指标体系构建 |
| 4.1.1 评价指标筛选原则 |
| 4.1.2 评价指标的筛选和确定 |
| 4.2 指标内涵和实际值 |
| 4.2.1 指标内涵 |
| 4.2.2 实际值计算 |
| 4.3 健康评价模型的建立 |
| 4.4 评价模型精度验证 |
| 4.5 结果与分析 |
| 4.5.1 全指标健康评价结果 |
| 4.5.2 优化指标健康评价结果 |
| 4.5.3 健康评价结果比较 |
| 5 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（7）森林资源数据挖掘与产品化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 数据资源及相关技术介绍 |
| 2.1 数据资源介绍 |
| 2.1.1 森林资源二类调查数据 |
| 2.1.2 古树名木数据 |
| 2.1.3 林权管理数据 |
| 2.1.4 野生鸟类监测数据 |
| 2.2 GIS技术及在其林业上的应用 |
| 2.3 林业行业管理信息系统 |
| 2.4 森林资源数据挖掘 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 数据产品化标准 |
| 3.1 产品化 |
| 3.2 标准化的必要性 |
| 3.3 产品化标准研究过程 |
| 3.3.1 数据标准创建 |
| 3.3.2 数据分类与编码 |
| 3.3.3 空间数据处理标准 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 数据挖掘及产品化模型 |
| 4.1 数据来源 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.3 数据挖掘分析 |
| 4.4 产品化研究模型 |
| 4.4.1 模型建立 |
| 4.4.2 模型工作原理 |
| 4.5 数据产品化应用 |
| 4.5.1 森林资源分布数据产品 |
| 4.5.2 古树名木数据产品 |
| 4.5.3 林权数据产品 |
| 4.5.4 野生鸟类监测数据产品 |
| 4.6 产品数据描述 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 总结与讨论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（8）基于FIA抽样体系优化设计的森林蓄积量估测研究 ——以北京市延庆区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 国内森林资源监测发展概况 |
| 1.2.2 国外森林资源监测发展概况 |
| 1.2.3 群团样地优化的研究进展 |
| 1.2.4 森林蓄积量估算方法的研究进展 |
| 2 研究目的、内容及技术路线 |
| 2.1 研究目的 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.3 研究技术路线 |
| 3 研究区域概况 |
| 3.1 自然地理状况 |
| 3.2 森林资源概况 |
| 3.2.1 林木资源现状 |
| 3.2.2 林种资源现状 |
| 3.2.3 林地资源现状 |
| 4 针对第一阶段抽样的六边形抽样框架研究 |
| 4.1 数据来源 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 数据准备 |
| 4.2.2 三阶抽样的最优六边形抽样框架尺寸的研究 |
| 4.3 结果与分析 |
| 5 针对第二阶段抽样的样地布设方案研究 |
| 5.1 数据来源 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 数据准备 |
| 5.2.2 最优群团内样地个数的研究 |
| 5.2.3 最优群团内样地间距的研究 |
| 5.3 结果与分析 |
| 6 针对第二阶段抽样的样地尺寸方案研究 |
| 6.1 数据来源 |
| 6.2 研究方法 |
| 6.2.1 数据准备 |
| 6.2.2 最优样圆尺寸的森林蓄积研究 |
| 6.3 结果与分析 |
| 7 遥感估测研究区森林蓄积量 |
| 7.1 数据来源 |
| 7.2 研究方法 |
| 7.2.1 数据准备 |
| 7.2.2 遥感估测蓄积量 |
| 7.3 结果与分析 |
| 7.3.1 自变量筛选 |
| 7.3.2 蓄积量估测模型构建 |
| 7.3.3 基于k-NN方法的森林蓄积量反演 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论与讨论 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 讨论 |
| 8.3 结语 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（9）基于二类调查数据的森林质量评价系统的研建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 森林质量评价相关研究综述 |
| 1.1.1 森林健康评价相关研究 |
| 1.1.2 森林质量评价相关研究 |
| 1.1.3 研究进展总评 |
| 1.2 研究内容、目的与意义 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究目的与意义 |
| 1.3 研究方法与路线 |
| 1.3.1 研究方法和步骤 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.4 研究地点概况 |
| 1.4.1 自然地理概况 |
| 1.4.2 森林资源现状 |
| 2 理论及相关技术研究 |
| 2.1 森林质量的相关基本概念 |
| 2.1.1 森林 |
| 2.1.2 质量 |
| 2.1.3 森林质量 |
| 2.2 Web开发技术 |
| 2.3 云服务器 |
| 2.4 前端页面设计技术 |
| 2.4.1 图表显示技术 |
| 2.4.2 Zigzag算法 |
| 2.5 数据库 |
| 2.6 信息系统的体系结构 |
| 2.7 总结 |
| 3 森林质量指数评价方法研究 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.2 评价指标 |
| 3.3 常见的森林质量评价方法 |
| 3.3.1 综合指数法 |
| 3.3.2 模糊综合评价法 |
| 3.3.3 物元分析法 |
| 3.3.4 集对分析法 |
| 3.4 森林质量评价方法的选取 |
| 3.5 森林质量指数评价方法 |
| 4 系统总体分析与设计 |
| 4.1 系统的功能需求 |
| 4.2 系统的非功能需求 |
| 4.3 系统结构设计 |
| 4.4 系统流程设计 |
| 4.5 系统功能模块设计 |
| 4.6 数据库设计 |
| 4.7 总结 |
| 5 系统实现 |
| 5.1 系统页面 |
| 5.2 数据上传 |
| 5.3 数据输出 |
| 5.4 森林质量评价 |
| 5.4.1 陵川林业局森林质量评价结果 |
| 5.4.2 陵川林业局森林质量评价结果分析 |
| 5.5 专家评议 |
| 5.6 林业动态 |
| 5.7 其它功能设计 |
| 5.8 测试结果 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 第一导师简介 |
| 第二导师简介 |
| 致谢 |
（10）森林资源二类调查关键技术与方法的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 森林资源二类调查与我国的森林资源监测体系 |
| 1.3 国外森林资源调查与监测的发展概况 |
| 1.4 我国森林资源二类调查的发展历程 |
| 1.5 森林资源二类调查主要关键技术与方法进展概述 |
| 1.6 森林资源二类调查存在的问题 |
| 第二章 原理与方法 |
| 2.1 论文研究的技术路线 |
| 2.2 基于无人机遥感数据的双重回归估计方法 |
| 2.2.1 总体平均数的估计量及其方差 |
| 2.2.2 方差的估计量 |
| 2.3 小班πPS抽样估计原理与方法 |
| 2.3.1 总体总量Y的估计 |
| 2.3.2 估计量的方差 |
| 2.3.3 方差的估计量 |
| 2.3.4 小班πPS抽样估计量的近似方差 |
| 2.3.5 Hajek近似方差的估计量 |
| 2.4 小班分层πPS抽样估计方法 |
| 2.4.1 总体总量Y的估计 |
| 2.4.2 Hájek近似方差 |
| 2.4.3 近似方差估计量 |
| 2.5 森林小班变化信息的提取方法 |
| 2.5.1 入样有林地小班的选取 |
| 2.5.2 基于综合相似度指数有林地小班变化信息的提取方法 |
| 2.5.3 目视解译法提取有林地小班变化信息 |
| 第三章 研究区概况与数据来源 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.2 数据来源 |
| 第四章 数据处理 |
| 4.1 高分卫星数据(GF-1)的融合处理 |
| 4.1.1 数据准备 |
| 4.1.2 数据处理关键技术方法 |
| 4.1.3 融合影像在森林小班变化信息提取中的应用 |
| 4.1.4 小结 |
| 4.2 Landsat80LI数据预处理 |
| 4.3 无人机数据处理 |
| 4.4 基于无人机高分影像的小班边界区划 |
| 4.5 地基激光雷达点云数据处理 |
| 第五章 县级森林小班变化信息提取的研究 |
| 5.1 建德市森林资源现状 |
| 5.2 基于综合相似指数统计特征的有林地小班变化信息提取 |
| 5.2.1 数据准备与技术路线 |
| 5.2.2 基于伪不变特征的相对辐射校正 |
| 5.2.3 算法关键技术 |
| 5.2.4 结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于小班组合类型的森林生物量遥感估测方法 |
| 6.1 基于小班组合类型的森林生物量遥感估测 |
| 6.1.1 数据准备 |
| 6.1.2 蓄积量与生物量转换方法 |
| 6.1.3 立地质量评价方法 |
| 6.1.4 特征变量选取 |
| 6.1.5 结果与分析 |
| 6.1.6 小结 |
| 6.2 本章小结 |
| 第七章 基于小班组合类型的森林蓄积量估测方法及其应用 |
| 7.1 基于县级森林资源二类调查数据的地位级表编制 |
| 7.1.1 数据筛选与数据整理 |
| 7.1.2 地位级表的编制 |
| 7.1.3 其他树种组地位级表编制 |
| 7.2 基于小班组合类型的林场经营单位级森林蓄积量的估测模型 |
| 7.2.1 数据准备及预处理 |
| 7.2.2 关键技术 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 基于多源数据的测树因子相关性分析 |
| 8.1 数据准备与技术路线 |
| 8.2 树高胸径模型分析 |
| 8.2.1 数据整理及模型优选 |
| 8.2.2 模型检验 |
| 8.2.3 树高胸径改进模型 |
| 8.2.4 改进的树高胸径模型检验 |
| 8.3 平均高优势高模型分析 |
| 8.3.1 数据整理及建模样本的组织 |
| 8.3.2 模型建立 |
| 8.3.3 模型检验 |
| 8.4 单木冠幅胸径模型分析 |
| 8.4.1 数据整理及建模样本的组织 |
| 8.4.2 模型检验 |
| 8.5 基于样地平均冠幅的胸径回归模型 |
| 8.5.1 数据整理及建模样本的组织 |
| 8.5.2 模型检验 |
| 8.5.3 基于无人机遥感数据的平均胸径预测值和实测值相关分析 |
| 8.5.4 基于无人机遥感数据的平均冠幅与样地平均胸径相关分析 |
| 8.6 基于冠幅和年龄的胸径二元回归模型 |
| 8.6.1 数据整理及建模样本组织 |
| 8.6.2 模型检验 |
| 8.6.3 基于冠幅和年龄的平均胸径预测值与实测值相关性分析 |
| 8.7 年龄胸径预估模型分析 |
| 8.7.1 数据整理及建模样本的组织 |
| 8.7.2 模型检验 |
| 8.8 基于林分优势高与株数的直径预估模型 |
| 8.8.1 数据整理及样本组织 |
| 8.8.2 优势高模型的优选 |
| 8.8.3 优势高模型检验 |
| 8.8.4 杨树林分平均胸径预估模型 |
| 8.9 材积相关模型分析 |
| 8.9.1 数据准备及整理 |
| 8.9.2 基于冠幅树高的材积模型分析 |
| 8.9.3 模型检验 |
| 8.10 本章小结 |
| 第九章 基于无人机遥感影像的森林蓄积量生物量抽样估计 |
| 9.1 数据准备 |
| 9.2 蓄积量的双重回归估计 |
| 9.2.1 辅助因子估算模型的选择 |
| 9.2.2 双重回归估计结果 |
| 9.3 森林地上部分生物量的双重回归估计 |
| 9.3.1 与材积兼容的生物量模型 |
| 9.3.2 数据来源与建模分析 |
| 9.3.3 模型检验 |
| 9.3.4 森林生物量的双重回归估计 |
| 9.4 本章小结 |
| 第十章 小班πPS抽样估计及应用 |
| 10.1 小班πPS抽样的样本数量的确定和抽取方法 |
| 10.2 小班πPS抽样的森林蓄积量抽样估计 |
| 1、总量的估计 |
| 2、方差估计量 |
| 10.3 小班分层πPS抽样估计蓄积量 |
| 10.3.1 层的划分 |
| 10.3.2 各层的总量估计 |
| 10.3.3 其方差估计量 |
| 10.4 小班分层πPS抽样估计森林生物量 |
| 10.4.1 层的划分 |
| 10.4.2 各层的生物量总量估计 |
| 10.5 小班分层πPS抽样估计林木株数 |
| 10.5.1 层的划分 |
| 10.5.2 总体株数的估计及其方差估计量 |
| 10.6 本章小结 |
| 第十一章 结论与讨论 |
| 11.1 主要结论 |
| 11.2 本文创新点、展望与不足之处 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 主要参考文献 |
四、地理信息系统在越西县森林资源二类调查中的应用（论文参考文献）
- [1]基于案例推理和工作流的森抚决策支持系统设计与实现[D]. 井晖. 北京林业大学, 2020(02)
- [2]县级森林资源信息提取及管理系统研建[D]. 张京. 南京林业大学, 2020(01)
- [3]基于优化k-NN模型的森林地上生物量遥感估测反演[D]. 谢福明. 西南林业大学, 2019(08)
- [4]基于GIS技术的洪雅县森林火险等级区划[D]. 王露秋. 四川农业大学, 2018(03)
- [5]“3S”技术在森林资源二类调查中的应用 ——以广西国有沙塘林场为例[D]. 胡卫东. 中南林业科技大学, 2018(06)
- [6]基于森林资源一类与二类调查的森林健康评价方法研究[D]. 王翔. 浙江农林大学, 2019(01)
- [7]森林资源数据挖掘与产品化研究[D]. 吴超. 浙江农林大学, 2018(01)
- [8]基于FIA抽样体系优化设计的森林蓄积量估测研究 ——以北京市延庆区为例[D]. 姜昊辰. 北京林业大学, 2018(04)
- [9]基于二类调查数据的森林质量评价系统的研建[D]. 宰旭昕. 北京林业大学, 2018(04)
- [10]森林资源二类调查关键技术与方法的研究[D]. 温小荣. 南京林业大学, 2017(05)