摘要：随着大面积人工造林后,森林病虫害逐年增加,病虫害的监测工作成为防治的重点。利用成熟的无人机遥感监测技术,获取高精度的正射影像,通过对遥感影像进行数据分析,基于深度学习方法的变色立木智能提取技术,以林地地面核查为复核,有效把控林业病虫害的发生。深度学习算法相较于传统机器学习可以提供更准确、更及时的森林健康状况监测,从而帮助林业工作者及时发现并处理可能出现的森林健康问题。提高对林业病虫害监测的全面性和准确性,有效监测森林生态健康。

摘要：多光谱遥感可以快速、准确地提取植物的波谱曲线,获得有关植物病虫害的信息,基于Sentinel-2(哨兵2号)卫星的影像数据,通过计算2019和2023年的植被指数来获取研究区林区森林健康度的对比,采用决策树分类的方法,划定阈值,对林区受松毛虫的影响进行分级。采用卫星遥感技术实现了对松毛虫发生所造成的损失面积和损失程度的准确测量和科学评价;提高了松毛虫发生区域划分的客观性、科学性和准确性,为监测林业有害生物、制定防治方案等工作提供科学、高效、有力的技术支持。

摘要：为探究基于背包激光雷达(Backpack Laser Scanning,BLS)点云数据提取天然林蒙古栎单木因子的精度,确定基于BLS点云数据构建胸径-树高模型的可行性,以3块天然林蒙古栎样地(30 m×30 m)的BLS点云数据为数据源,对点云数据进行预处理、归一化和单木分割等操作,并从分割后的单木中提取胸径和树高因子。通过对比提取数据与实测数据的相关性来分析单木因子的提取精度。最后利用提取出的单木因子构建天然林蒙古栎胸径-树高模型。结果表明,蒙古栎胸径提取结果的决定系数(R^(2))为0.930~0.957,均方根误差(RMSE)为0.697~0.897 cm;树高提取结果的R^(2)为0.925~0.951,RMSE为1.479~1.683 m。基于提取数据构建的天然林蒙古栎最优胸径-树高模型为模型1(抛物线模型),模型检验指标R^(2)为0.627,RMSE为2.044 m。由此得出,BLS有一定能力在天然林中进行数据采集,提取的蒙古栎胸径和树高与实测数据具有很高的相关性,结果可靠。基于BLS建立的蒙古栎胸径-树高模型精度较高,为BLS应用于天然林中的单木生长建模提供了进一步的理论基础。

摘要：在社会经济快速发展的作用下,社会生产活动对森林资源的需要量在不断增大,由于缺乏合理的监管制度,近些年来,过度采伐现象时有发生,对森林资源的可持续发展造成严重影响。而工业迅速发展,也为环境带来了一定压力,环境恶化对森林生长也带来很多消极影响,这与我国的森林资源可持续发展战略严重不符,需要林业部门加强对森林调查设计工作和森林可持续经营发展工作加大研究和投入,通过提升森林调查设计工作和可持续经营工作,改善森林资源的发展现状。

摘要：通过开展森林调查工作,可以明确林区内部的总体情况,进而为下一步制定林业发展规划、林区病虫害防治等工作的开展提供必要的参考,实现森林资源的可持续发展和永续利用。文章首先介绍了三类林业调查的基本内容,随后结合实际工作经验,分别从落实林权等级发证制度、加强木材流通经营管理和落实保护区管理责任等方面,就如何做好森林资源管理工作提出了几点建议。

摘要：森林资源调查工作的主要任务是查清森林、林地和林木资源的种类、数量、质量和分布等情况,以便客观反映调查区域内自然、社会经济条件,综合分析与评价森林资源和经营管理现状,并根据此现状制定森林资源培育、保护和利用等措施,实现森林资源良性循环和永续利用。为了做好森林资源调查工作,本文以黑龙江省森林资源调查为例,具体分析了遥感技术在森林资源调查规划与设计中的应用。

摘要：本文分析了综合性黑龙江省森林资源调查规划设计的意义和主要开展内容,包括:生物多样性的调查、森林气候与水文的调查、森林空气质量的调查、森林景观资源的调查等几方面。本文拟针对黑龙江省开展综合性森林资源调查规划设计进行分析,为我省森林调查工作的进一步发展提供更为广阔的思路。