陈永辉
- 作品数：4 被引量：13H指数：2
- 供职机构：北京林业大学更多>>
- 发文基金：国家重大科学仪器设备开发专项更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- 甘肃大野口青海云杉距离加权大小比竞争指数研究被引量：5
- 2017年
- 在研究对比距离加权的大小比竞争指数时,采用不同竞争木确定方法和参数可反映竞争压力效果差异,为其将来在林业生产实践尤其是林业遥感中的应用提供参考。本文以甘肃大野口青海云杉天然林为研究对象,以距离加权的大小比指数通用模型为基础,采用Pearson相关性和方差分离的方法,通过探究竞争对林木高径比(树高/胸径)生长的影响,对比分析了分别采用固定面积法、树冠重叠法、圆锥搜索法确定竞争木,以胸径、树高、冠幅分别为大小比参数,以固定半径、树高和、冠幅和分别为相对距离参数时,不同竞争指数反映竞争压力效果的差异。结果显示:1)竞争指数与高径比呈显著正相关(P<0.01),并且相关性会随着下层林木从样本中的逐渐剔除而增强。2)针对研究区林分,圆锥搜索法是3种确定竞争木方法中效果相对最好的,其次为固定面积法,最差为树冠重叠法。3)除固定面积法外,选用树高和为相对距离参数的竞争指数与高径比的相关性大于选用冠幅和。4)以胸径比为大小比的竞争指数与高径比的相关性最大,其次为冠幅比,最小为树高比。5)排除与生长因子协同作用部分,以树高比为大小比的竞争指数对高径比变异的独立解释力最大(15.7%),其次为胸径比(7.3%),最小为冠幅比(3.6%)。综上表明,针对青海云杉天然林,距离加权的大小比竞争指数能够有效反映林木所受竞争压力情况,但竞争木确定方法和模型参数选用不同,其所反映的竞争效果也不同。3种竞争木的确定方法以圆锥搜索法为最佳,距离权重函数中以树高和为相对距离参数最好,而大小比参数选用树高相对更具生态学意义。
- 陈永辉张晓丽刘会玲王书涵
- 关键词：青海云杉高径比
- 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
- 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
- 基于机载LiDAR点云数据的林木竞争指数及参数估算
- 机载LiDAR在获取单木树高、冠幅、位置等空间信息上有着独特的优势，而竞争是影响林木干形生长的重要因素之一，研究基于机载LiDAR数据的林木竞争指数将为进一步提高机载LiDAR数据反演林木胸径、材积或生物量的精度提供重要...
- 陈永辉
- 关键词：青海云杉点云数据
- 文献传递
