森林資源是林業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的基礎(chǔ)。隨著計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)和遙感技術(shù)的飛速發(fā)展,林業(yè)與3S技術(shù)的結(jié)合越來(lái)越密切,各級(jí)林業(yè)部門(mén)對(duì)森林資源信息提取和科學(xué)管理的需求也日益增高,為實(shí)現(xiàn)國(guó)家、省、縣森林資源“一張圖”、“一套數(shù)”,“一個(gè)體系”監(jiān)測(cè)和“一個(gè)平臺(tái)”管理,掌握森林資源的現(xiàn)狀和變化情況,縣級(jí)森林資源信息有效提取和管理系統(tǒng)的構(gòu)建變得尤為重要。本研究以江蘇省東臺(tái)市為研究區(qū),從縣級(jí)森林資源信息提取和森林資源管理信息化建設(shè)的需求出發(fā),運(yùn)用遙感、圖像處理、深度學(xué)習(xí)、地理信息系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)等理論和技術(shù),通過(guò)無(wú)人機(jī)和衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行小班、林場(chǎng)和縣級(jí)區(qū)域森林資源信息提取,集成多源數(shù)據(jù)構(gòu)建多平臺(tái)縣級(jí)森林資源管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)縣級(jí)森林資源信息科學(xué)有效管理。主要研究成果如下:（1）基于無(wú)人機(jī)影像的林木株數(shù)提取。采用微分檢測(cè)器即高斯拉普拉斯（LoG）算子和高斯差分（DoG）算子對(duì)水杉和楊樹(shù)林地小班處理影像進(jìn)行斑點(diǎn)檢測(cè)以獲取小班林木株數(shù),結(jié)果顯示,水杉小班LoG檢測(cè)獲取的林木株數(shù)誤差率為0.33%,DoG為0.49%;楊樹(shù)小班LoG檢測(cè)獲取的林木株數(shù)誤差率為0.24%,DoG為0.48%。基于無(wú)人機(jī)影像采用斑點(diǎn)檢測(cè)算法提取林木株... 

【文章來(lái)源】：南京林業(yè)大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 森林資源信息提取
        1.2.2 森林資源管理系統(tǒng)
    1.3 研究目標(biāo)與主要內(nèi)容
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 主要內(nèi)容
    1.4 研究方法與技術(shù)路線
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 技術(shù)路線
    1.5 本章小結(jié)
第二章 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來(lái)源
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 森林資源調(diào)查數(shù)據(jù)
    2.3 衛(wèi)星遙感影像
        2.3.1 遙感影像數(shù)據(jù)集
        2.3.2 Landsat衛(wèi)星影像
    2.4 無(wú)人機(jī)遙感影像
    2.5 本章小結(jié)
第三章 關(guān)鍵技術(shù)
    3.1 3S技術(shù)
    3.2 Python
    3.3 ArcGIS Enterprise
    3.4 ArcGIS Runtime
    3.5 Web App Builder for ArcGIS
    3.6 本章小結(jié)
第四章 森林資源信息提取技術(shù)
    4.1 基于無(wú)人機(jī)影像的林木株數(shù)提取
        4.1.1 斑點(diǎn)檢測(cè)
        4.1.2 小班株數(shù)提取
    4.2 基于無(wú)人機(jī)影像的植被信息提取
        4.2.1 可見(jiàn)光波段差異植被指數(shù)(VDVI)
        4.2.2 林場(chǎng)植被信息提取
    4.3 基于深度學(xué)習(xí)的樹(shù)種分類
        4.3.1 提取訓(xùn)練樣本
        4.3.2 模型訓(xùn)練
        4.3.3 林場(chǎng)樹(shù)種分類
    4.4 基于衛(wèi)星遙感影像的森林變化監(jiān)測(cè)
        4.4.1 歸一化植被指數(shù)(NDVI)
        4.4.2 森林提取與年度變化分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 森林資源管理系統(tǒng)構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)
    5.1 需求分析
        5.1.1 用戶需求
        5.1.2 功能需求
        5.1.3 可行性分析
    5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        5.2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
        5.2.2 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)模式
        5.2.3 系統(tǒng)總體框架
        5.2.4 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
    5.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 用戶與數(shù)據(jù)管理
        5.3.2 應(yīng)用構(gòu)建與展示
        5.3.3 數(shù)據(jù)查詢與顯示
        5.3.4 數(shù)據(jù)編輯與更新
        5.3.5 圖表與統(tǒng)計(jì)分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    6.3 展望
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]新一代Landsat系列衛(wèi)星:Landsat 8遙感影像新增特征及其生態(tài)環(huán)境意義[J]. 徐涵秋,唐菲.  生態(tài)學(xué)報(bào). 2013(11)
[2]基于ArcGIS Engine的森林資源管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 李超,羅傳文.  森林工程. 2013(01)
[3]1982-2006年華北植被指數(shù)時(shí)空變化特征[J]. 孫艷玲,郭鵬.  干旱區(qū)研究. 2012(02)
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[10]地理信息系統(tǒng)在我國(guó)林業(yè)上應(yīng)用的進(jìn)展[J]. 溫小榮,彭世揆,佘光輝,林國(guó)忠.  南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2005(02)

博士論文
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碩士論文
[1]區(qū)域森林資源動(dòng)態(tài)更新方法及系統(tǒng)化服務(wù)[D]. 楊來(lái)邦.浙江農(nóng)林大學(xué) 2018
[2]基于Resistograph數(shù)據(jù)樹(shù)木年輪對(duì)不同種植密度的響應(yīng)[D]. 魏鴻昌.南京林業(yè)大學(xué) 2018
[3]基于開(kāi)源WebGIS的時(shí)態(tài)森林資源管理系統(tǒng)研建[D]. 糜新宇.中南林業(yè)科技大學(xué) 2017
[4]基于資源三號(hào)衛(wèi)星影像的川東丘陵區(qū)森林植被信息提取技術(shù)應(yīng)用研究[D]. 羅威.四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 2017
[5]基于ArcGIS Runtime SDK的外業(yè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 聶上森.西南交通大學(xué) 2015
[6]無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)估算桉樹(shù)蓄積量的研究[D]. 付凱婷.廣西大學(xué) 2015
[7]基于多源遙感影像的森林植被信息提取方法研究[D]. 李宏韜.北京林業(yè)大學(xué) 2015
[8]基于資源三號(hào)影像的植被信息提取方法及應(yīng)用[D]. 謝小杰.南京林業(yè)大學(xué) 2014
[9]智慧森林小班資源管理系統(tǒng)研建[D]. 楊慧喬.北京林業(yè)大學(xué) 2014
[10]CASS林業(yè)制圖功能的集成與實(shí)現(xiàn)[D]. 張茜.北京林業(yè)大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3184947