一、应用Arc View GIS开发森林资源二类调查内业统计模块的研究（论文文献综述）
宋洁[1]（2021）在《祁连山森林碳储量与森林景观格局时空变化研究》文中提出高纬度山地森林由于受人为干扰的影响相对较小,已被证实成为不断增长的陆地碳汇的主要贡献者。但由于高纬度山地森林中贮存的碳极容易受到气候变化的影响,使得其森林景观及森林碳储量在数量和空间分布上都存在很大的不确定性。监测高纬度山地森林景观及碳储量的时空变化情况,对理解全球碳循环具有重要的意义。祁连山是我国西部重要的生态安全屏障和固碳场所。2017年6月祁连山国家公园体制试点的设立,更为实现祁连山生态系统整体保护和系统修复奠定了坚实的基础。在此背景下,本研究基于多源遥感数据、样地调查数据、空间环境数据以及相关辅助数据,综合运用3S现代技术手段,在对森林类型进行分类的基础上,对祁连山森林碳储量现状进行估算。并从森林面积、森林覆盖度、森林景观格局角度分析祁连山1990-2018年森林景观时空动态变化情况。建立基于光学遥感变量的森林碳储量估算模型,监测祁连山森林碳储量1990-2018年间时空分布变化。并基于不同海拔、坡向、水平范围以及行政区域空间梯度对森林景观和森林碳储量时空变化模式进行分析。基于不同的空间尺度,分析祁连山森林景观格局与森林碳储量之间的相关关系。为理解山地森林生态系统碳循环以及制定祁连山国家公园森林资源保护及生态系统管理措施提供参考。本研究主要结果如下:（1）相比仅依据光谱特征进行分类,依据光谱及垂直结构综合特征分类时,总体分类精度提高了10.67%,具有相似光谱特征但不同垂直结构的不同植被类型分类精度提升作用明显,森林范围的识别精度提高。地形信息加入后森林类型的分类精度提升了23.94%,显着提升了森林类型识别精度。相比海拔信息,坡向信息对提升分类精度效果更为显着。季相特征能够对不同森林类型的识别提供帮助,而不同波段组合虽然对地物增强的效果不同,但其对分类精度几乎没有影响。（2）2018年祁连山国家公园森林总碳储量为30.09×106t,平均森林碳储量密度为47.55t/hm2。公园内针叶林总碳储量约为阔叶林碳储量的5.5倍,但阔叶林森林平均碳密度稍高于针叶林。不同空间梯度森林碳储量的分布有较大的不同,对于不同的海拔梯度,海拔2770～3770m以及海拔1770～2770m分别拥有最多的森林碳储量和最高的森林平均碳密度;对于不同的坡向,森林碳储量与森林平均碳密度分布从高到低均依次为阴坡>半阴坡>半阳坡>阳坡;对于不同的水平范围,森林碳储量分布从高到低依次为东段>中段>西段,而森林平均碳密度在中段最高,接下来依次为东段和西段,西段森林碳储量与碳密度与东中两段差距较大;对于不同的行政梯度,甘肃省境内森林碳储量与碳密度均大于青海省。其中不同海拔梯度森林碳储量与森林平均碳密度差距最大,接下来森林碳储量与森林平均碳密度均差距较大的为不同行政区域,山区复杂的地形和不同行政区域管理措施的不同对森林碳储量及碳密度均有较大的影响。（3）1990-2018年间,祁连山国家公园内森林面积变化呈现先上升,后减少的趋势。其中1990-2010年,公园内针叶林和阔叶林面积均逐年增加。2010年起,阔叶林面积下降,2015-2018年,区内针叶林及阔叶林面积均较前一时期有所减少,且阔叶林下降幅度较大。不同空间梯度森林面积变化的分布不同,森林面积变化波动较大的区域主要分布在以畜牧业生产为主的地区。1990-2018年,祁连山国家公园森林覆盖度占比最大的值域区间均为70～100%,研究区内森林覆盖度较高的区域主要分布在祁连山中、东段针叶林分布较为密集的地区。2015年以前,区内森林植被覆盖未发现有明显的变化。2015-2018年,研究区森林覆盖度出现下降现象。针叶林作为研究区内的绝对优势景观,其景观异质性程度、景观复杂程度、景观聚集程度均较阔叶林高,而阔叶林的分布相较针叶林而言在区内更为分散。1990-2018年间,区内森林景观格局基本呈现逐步破碎化、逐步分散、以及逐渐均匀的趋势,森林生态系统脆弱度逐渐升高。（4）1990-2018年间,祁连山国家公园森林碳储量增加了1.09×106t。1990-2010年,公园森林碳储量持续增长,从2010年起,区内森林碳储量出现下降趋势。基于不同的空间梯度分析森林碳储量的时空变化模式,发现各空间梯度上森林碳储量变化强度排序与其所分布森林范围面积排序基本一致。且对研究区而言,相对于森林碳密度,森林面积对森林碳储量的蓄积影响更大。（5）随着尺度的增加,与平均森林碳密度具有相关关系的景观格局指数逐渐减少,说明随着尺度的增加,森林碳密度的影响因素也愈加复杂。与森林碳密度具有显着相关关系的景观格局指数其与森林碳密度间的相关关系模型平均拟合程度均较低,说明景观格局指数与森林碳密度之间的复杂关系较难用简单的线性关系直接进行描述。相反,与森林总碳储量具有相关性的景观格局指数随着研究尺度的增大逐渐增多。斑块总面积、斑块个数、景观形状指数、平均斑块面积、面积加权平均形状指数、斑块连结度指数以及聚集指数在各尺度上均与森林总碳储量呈显着的正相关关系,说明通过增加森林景观面积、增加景观形状复杂度以及景观聚集度和连通性,能够提升森林碳储量的蓄积。而斑块密度在各尺度上均与森林碳储量具有显着的负相关关系,说明减小森林破碎化程度能够在有限空间内为基于发挥最大固碳功能的森林空间布局优化提供帮助。斑块总面积与森林总碳储量间的幂函数关系在各尺度下其模型拟合系数均达到0.95以上。综上所述,本文分别以垂直结构特征、光谱特征、季相特征和地形特征为分类依据,探讨了提升祁连山山地森林面积提取及类型识别精度的可行方法,为森林景观及森林碳储量变化监测研究奠定了基础;以GPS定位、RS遥感以及GIS空间分析技术为基础,梳理了近30年间祁连山重点区域森林景观及森林碳储量时空动态变化情况,并统计了祁连山森林景观及森林碳储量在不同空间梯度的变化模式;以森林碳贮存功能为例,探讨了高海拔山地森林生态系统基于尺度的森林景观格局与森林生态系统功能间的相互关系,为景观生态学“格局—过程—尺度”核心理论的研究提供了实验实例。在未来的研究工作中,探索基于不同传感器的多源数据对历史影像森林类型进行更准确的分类并对森林碳储量变化进行估算,量化气候变化背景下山地区域环境的改变及人为活动因素对山地森林碳储量变化产生的影响,是下一步的研究方向。
张志超[2]（2020）在《多源遥感森林资源二类调查主要林分因子估测关键技术研究及实现》文中提出我国森林资源监测已进入快速发展阶段,传统的森林资源二类调查手段已难以适应新形势下林业生产和生态建设的需求。随着卫星技术与计算机技术的快速发展,数字化森林资源调查与监测已成为主要发展趋势,如何利用遥感数据实现二类调查主要林分因子的准确、快速提取,已成为林业调查与管理部门关注的热点。本文以内蒙古自治区柴河林业局为研究区域,以森林资源二类调查中小班蓄积量、郁闭度、平均树高和平均胸径4种林分因子为主要研究对象,以Sentinel-2A和GF-1PMS影像为主要数据源,结合森林资源一类调查样地数据、二类调查小班数据、DEM数据和林地“一张图”数据,以遥感信息、地形信息和纹理信息为自变量因子,采用k-NN法、偏最小二乘法和稳健估计3种算法进行主要林分因子估测,研究了不同数据源、不同建模方法、分类建模和纹理信息对4种林分因子估测建模精度的影响规律。在对遥感信息提取、建模变量优选、林分因子估测算法以及小班属性信息提取等方面的关键技术进行理论研究的基础上,采用C/S架构,利用C#编程语言结合ArcGIS Engine以及插件式开发技术,在Visual Studio 2013开发环境中对关键技术进行编程实现与系统集成,形成一套专门用于森林资源二类调查主要林分因子估测的软件系统,并分别用研究区域的二类调查小班数据和现地实测小班数据进行精度验证与分析。主要结论及成果如下:（1）在样地数量充足的情况下,依据林地类型建立多个林分因子估测模型,可有效提高林分因子估测建模精度。（2）基于Sentinel-2A影像的主要林分因子估测精度总体优于基于GF-1 PMS影像,前者更适用于大规模的森林资源二类调查主要林分因子估测。（3）参数化与非参数化方法同时用于林分因子估测时,从各林分因子估测模型精度来看,相同条件下,基于k-NN法的林分因子估测模型精度明显优于其他两种参数化方法,且具有良好的建模稳定性,稳健估计和偏最小二乘法的模型精度相近,均容易受到随机抽样带来的偶然性影响。从各林分因子实际估测精度来看,k-NN法对各林分因子的估测均取得较好效果,满足森林资源二类调查的精度要求,而参数化方法对各林分因子估测的精度存在较大差异,基于Sentinel-2A影像的参数化小班蓄积量估测精度低于70%,基于GF-1PMS影像的偏最小二乘法平均树高估测以及参数化方法对小班蓄积量和平均胸径的估测精度均低于70%。由此可见,参数化方法并不能完全满足这四种林分因子估测的精度要求。（4）纹理信息作为自变量因子参与主要林分因子估测时,对各林分因子估测建模的影响并不一致。采用k-NN法时,纹理信息对各林分因子估测建模的精度和稳定性均未产生显着影响;当采用参数化方法构建估测模型时,纹理信息造成的影响存在较大差异,两种数据源下纹理信息均较大提升了郁闭度估测模型的精度,但对其他林分因子估测建模产生的影响差异较大,基于Sentinel-2A影像的偏最小二乘法蓄积量估测和基于GF-1PMS影像的稳健估计平均胸径估测的模型精度有所提高,其他条件下的林分因子估测建模精度基本保持不变或出现不同程度的下降。（5）本文在理论研究的基础上,已成功研发森林资源二类调查主要林分因子估测系统,通过实际应用效果检验,当以二类调查小班数据为验证标准时,k-NN法对小班蓄积量的估测精度最高达到80%以上,对郁闭度的估测精度达到90%以上,对平均树高的估测精度最高达到85%以上,对平均胸径的估测精度最高达到75%以上。当以现地实测小班数据为验证标准时,k-NN法对小班蓄积量估测精度为81.8%,对郁闭度估测精度为88.8%,对平均树高估测精度为84.3%,对平均胸径估测精度为84.9%,能够满足森林资源二类调查的实际应用需求,本文研究成果能够提高森林资源二类调查的效率。
全青青[3]（2020）在《内蒙古自然保护地调查管理信息系统的研究与实现》文中进行了进一步梳理近几年,内蒙古自然保护地建设事业取得了较大的发展。据统计,截至2018年末,已建成各种类型、不同等级的自然保护地357个,总面积达15.43万平方公里,占全区国土面积的13%,在保护珍惜濒危动植物,保护生物多样性和实现生态系统可持续发展方面有巨大贡献。但是管理体制不健全、专业管理人员不足、设备技术滞后等问题的存在,导致获取的数据可靠性差,调查数据缺乏自检过程,成果数据缺乏统一规范,数据汇总、统计和共享困难。因此,迫切需要结合现代化的信息管理技术,研发一套内蒙古自然保护地调查管理平台,及时改善传统数据采集和管理方式存在的不足。本文通过分析国内外自然保护地调查管理系统现状,结合内蒙古自然保护地实际管理需求,确定系统的功能架构主要包括C/S模式的桌面客户端和基于Android平台的移动客户端。其中,移动终端主要负责外业数据采集,该移动终端应用系统改变了传统保护地调查方式,实现了保护地基础信息外业采集无纸化。桌面端系统负责内业数据处理,主要包括数据编辑、检查、修正以及成果输出。系统通过水晶报表实现了自定义调查表导出,用户可自定义报表模板和数据源,满足了不同保护地的出表需求,提高了软件适用性;利用GIS技术强大的空间分析功能,实现了图斑的自动检查和信息的自动提取,提高了图斑区划的准确度,减少了外业重复调查,为科学合理的规划保护地提供了决策支持。通过移动端与桌面端的结合,实现外业数据采集和内业数据处理的一体化操作,有效的提升了工作效率。在系统实现方面,经过需求分析,系统以内蒙古全区自然保护地为研究对象,移动端基于Android系统实现了多样化的图斑区划和编辑工具,包括手动勾绘、十字绘点、坐标绘图、反向绘制等,桌面端以ArcGISEnginel0.1作为二次开发平台,以Visual Studio 2013为系统设计开发平台,以Geodatabase空间数据模型和SQLite数据库作为系统数据库,采用C#开发语言实现了图斑编辑、属性录入、图斑检查、统计输出等功能。通过移动端系统与桌面端系统的结合完成了内蒙古自然保护地调查管理系统的建设,并利用内蒙古大青沟国家级自然保护区进行应用区试验,与传统自然保护地调查管理方式相比,取得了较好的效果,达到了预期目标。
曾毅[4]（2020）在《森林资源二类调查系统设计与实现》文中研究表明目前信息化是世界发展的大趋势,森林资源信息化已成为推动可持续发展战略的重要依据,对森林经营、林业经济发展有着重要的导向作用。随着我国经济的迅速发展,对森林资源需求也不断增大,国家林业局以及相关部门迫切的需要改善当前的森林资源调查方式,提高外业调查精度与效率,在保护森林生态环境下使得森林资源利用率最大化。计算机技术的不断发展与智能移动设备的广泛普及为森林资源调查提供了重要的技术手段,代替外业调查在图纸上填写和勾绘数据、减轻携带指南针及手持GPS等大量辅助调查工具负担、改变内业数据二次录入的传统信息采集模式。但是,目前大部分林业基层单位因受到技术、方法、资金等环境因素的影响,在数据采集与管理方面依然相对比较落后,外业调查数据采集系统功能单一、自动化程度不高,内业工作数据操作繁琐,缺乏统一的规范制表与成果制图等问题。另一方面,内业与外业工作一体化调查程度较低,数据流转过程复杂,需要经过多次转换与处理才能满足系统调查需求。本文以森林资源二类调查作为研究对象,针对现在调查模式存在的问题研发一套森林资源二类调查一体化的系统,实现优化调查的作业流程,从而缩短调查周期,提高工作效率。本文具体研究内容如下:（1）总结归纳森林资源二类调查的内容、技术方法与工作程序,研究二类调查的业务流程并确定系统需求的开发目标,通过对系统的需求分析以及在构建二类调查内外业一体化原则的基础上,完成移动端系统的功能设计与桌面端系统的功能设计。（2）分析森林资源二类调查的数据结构特点,研究数据的业务流转逻辑,并根据系统功能需求分别对移动端系统与桌面端系统进行数据库设计,实现森林资源二类调查空间数据与属性数据一体化的存储与管理。（3）在对森林资源二类外业调查系统需求分析的基础上,研究基于移动GIS技术外业调查系统的发展现状。外业调查移动端系统采用Java开发语言,结合Android开发技术与UCMap二次开发平台实现外业调查的属性数据采集、空间数据编辑与空间分析等功能,负责森林资源二类外业调查工作。（4）分析森林资源二类调查前数据预处理与调查后数据统计等内业工作,按照二类调查内业工作要求和相关技术规范,针对内业工作需求研究当前GIS系统的开发现状。内业工作桌面端系统采用C#开发语言,结合ArcGIS Engine组件开发技术实现内业工作的数据的处理、查询、统计分析等功能,负责森林资源二类调查内业工作。
孔婷婷[5]（2020）在《马尾松人工林林分生长模型研究及模拟系统研建 ——以广西壮族自治区国有高峰林场为例》文中认为马尾松是广西壮族自治区主要人工林树种之一,对自治区的林业产业发展有着重要的作用。本文以理论生长模型为基础,对坡向因子和土层厚度因子进行方差分析后,分别将这两个因子作为哑变量引入马尾松林分生长模型中,探究其对林分生长及模型精度的影响,建立基于哑变量的平均树高、断面积和蓄积生长模型。在所建立的生长模型的基础上,进行人工林林分生长模拟系统的研建。系统将生长模型进行了封装和参数化,可实现生长模拟和模拟结果的数据可视化。本文的研究内容概括如下:（1）选择6种基础非线性生长模型,初步构建以林龄和株数密度为自变量的马尾松平均树高、断面积与蓄积生长基础模型;然后,在基础模型中选择最优模型,以哑变量的形式分别引入土层厚度因子和坡向因子,进一步探究其对林分生长的影响;最后建立了基于哑变量的生长模型。结果表明,基于哑变量的生长模型的预估精度和拟合效果优于非线性生长模型,引入坡向因子的平均树高生长模型和断面积生长模型精度提高5%、蓄积生长模型精度提高6%,引入土层厚度因子的平均树高生长模型精度提高了6%、断面积生长模型和蓄积生长模型均提高7%。（2）为探究坡向因子和土层厚度因子对林分生长量的影响,先将坡向因子和土层厚度因子重新划分,再将坡向因子作为哑变量引入生长模型,然后在相同坡向的条件下,将土层厚度因子作为哑变量引入生长模型中。对不同条件下的预估值与观测值进行对比,结果表明,坡向因子对林分生长模型的最大值参数有极其显着影响,林分生长量在坡向为阳坡和半阳坡时相较于坡向为阴坡时的表现更优秀;土层厚度因子显着影响了林分生长模型的最大值参数,在相同坡向条件下,土层越厚,越利于马尾松的生长。（3）采用MTV思想的多层开发模式,以Tornado为后端框架,基于Python Tornado Web框架,结合Py Echarts可视化组件,研建人工林林分生长模拟系统,实现了林分生长模拟和数据可视化等功能。本文对马尾松人工林的林分生长模型进行了研究,并研建了基于Web的生长模拟系统,为马尾松人工林的经营管理决策提供帮助。
张京[6]（2020）在《县级森林资源信息提取及管理系统研建》文中研究说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。
王颖[7]（2019）在《森林资源测计及经营管理系统设计与实现》文中研究指明森林资源是陆地上重要自然资源,不仅为人类的生产生活提供重要的经济支撑,而且对于保护生态环境及维持生物多样性也具有积极意义。随着无人机、摄影测量以及3S技术的发展,森林资源的调查及经营管理方法在不断改进,并形成了一系列的林业GIS平台。国内建立的平台大多针对特定区域的某个需求进行开发,虽然计算精度较高,但功能模块相对单一、系统与外业森林资源调查方法衔接较差、平台普适性较弱。本研究选用Visual Studio 2015为开发平台,以ArcGIS Engine组件式GIS为开发工具,利用Geodatabase和SQL server组织管理数据库,建立森林资源测计及经营管理系统。该系统包括用户管理、GIS基础操作、UAV森林资源测计、地面摄影测量森林资源测计、地面常规森林资源测计、森林资源管理、林木生长预测、林木经营决策和显示与输出等模块,功能模块相对较全;针对多种森林资源调查方法,系统提供对应的参数提取方法,最大化地实现系统对森林资源内业处理与外业调查的无缝结合;用全国数据拟合林分生物量模型、极限生长模型、对数生长模型、相对生长模型和林分生长模型,不仅可以对全国各地林分生物量、碳储量进行预测,也可以预测单木胸径、树高随年龄的变化和立木胸径变化与立地环境之间的关系,普适性强,便于林业管理者把握森林动态变化规律,为林木抚育、间伐、轮伐等经营活动提供依据;二维、三维展示实现森林资源的直观显示,对森林资源经营决策具有辅助作用,天然针阔混交林择伐经营和最佳轮发期计算等森林经营决策,有助于最大程度发挥林木经济价值、生态效益和社会效益,利于森林生态系统可持续发展。为了验证UAV森林资源测计模块和森林资源管理模块的可行性,将门头沟航飞影像区划为27个小班,提取每个小班的地形因子和单木参数,计测每个小班树木的平均胸径、平均高、株树密度、蓄积量、林分生物量和林分碳储量,掌握该区域树木生长情况,为森林经营决策提供依据;对地面摄影测量森林资源测计模块的林分信息提取精度进行验证,与每木检尺法相比,平均胸径绝对误差为0.3cm,相对误差为1.83%,株树密度绝对误差为-14株/hm2,相对误差为-1.51%,蓄积量绝对误差为8.39m3,相对误差为7.52%。
常晨[8]（2019）在《多功能测树仪和电动生长锥研制与应用》文中研究表明我国作为一个林业大国,森林调查自建国开始已有快70年历史,而作为林业调查中最为关键的森林调查装备,目前大部分地区的林业部门仍沿用传统的胸径尺、普通角规、机械生长锥、皮尺等进行森林调查,而随着算法优化、传感器成本下降和互联网技术发展以及工业制造升级,实现森林调查装备的智能化、信息化已成为精准林业发展的必然。本文在基于前人研究的基础上,结合测树学、摄影测量学、机械加工学、机器视觉等学科知识,完善森林调查装备的原理与方法,进行森林调查装备研发,主要研究如下:设计研发多功能测树仪,主要包括两种观测模式:针对单木测量的定长测杆协同智能手机测树模式,针对林分观测的激光测距仪协同智能手机测树模式,其具有胸径树高测量、树木中心坐标定位、电子3D角规、5-9棵树微样地布设等功能,经实验多功能测树仪测量的相对均方根误差（RMSE%）分别为:胸径（测杆模式）3.6%、树高（测杆模式）6.09%、胸径（激光测距仪模式）5.53%、树高（激光测距仪模式）5.8%,其5-9棵树微样地模块进行样地观测的相对均方根误差（RMSE%）分别为:林分平均高4.7%、林分平均胸径3.53%、林分密度0.12%、每公顷蓄积4.70%,且电子3D角规模块与传统角规相比效率更高,基本满足二类调查A类精度要求,符合林业行业基本调查需求,具有一定的应用价值和推广潜力。设计研发电动生长锥,并对其树种适用性进行分析,完善树芯处理流程和电子档案存储,并利用Python-PIL进行年轮信息提取软件开发,实现年轮信息自动提取功能。通过实验对电动生长锥适用性范围进行了分析,结果表明其对常见绿化树种如杨树（Populus tomentosa）、柳树（Salix matsudana）、栾树（Koelreuteria paniculata）等适用性良好,均可进行树木树芯获取和年轮信息提取,其电动生长锥取样与传统手动钻取相比总体效率提升一倍以上,利用树木年轮信息提取软件进行年轮信息提取与LinTab仪器相比,其偏差为-0.017mm,相对偏差为-0.23%,均方根误差为0.139mm,相对均方根误差为1.87%,满足年轮宽度信息提取基本需求。将研制的两种设备推广至实际应用中,分别在辽宁省辽阳市和北京市大兴区开展了应用案例研究,均取得不错的效果。
吕缀[9]（2019）在《基于WebGIS的森林资源三类调查系统设计与实现》文中研究指明森林资源三类调查是林业基层单位为满足采伐设计、抚育设计或造林设计等的需要而进行的调查工作,我国在森林资源三类调查系统的信息化建设方面已取得了相应的成果,但在基层调查单位,数据的调查和获取手段仍旧相对落后,现有的系统在图形和属性的统一化管理上还存在许多问题和不足,例如图形和属性不能进行结合分析。同时三类调查的数据申报流程比较繁琐,一次申报需要耗费大量的人力物力。随着当今大数据和人工智能的迅速发展,加强对森林资源信息展开实时有效的管理,建立良好的网络化三类调查系统,提高三类调查的工作效率,已成为当下各层林业管理人员亟待解决的问题。本文在分析三类调查的主要业务流程的基础上,根据三类调查人员对森林资源的调查和调查数据审核审批的需求,对森林资源三类调查系统进行设计与实现。外业调查人员利用移动平板设备能够快速布设样地,并且能够实现外业调查数据的简单快速录入以及相关因子的自动计算,调查数据的审核审批人员能够在线浏览申报的调查数据,并进行审核审批工作以及相关报表、专题图的输出本文通过提炼三类调查的主要需求,对系统的总体架构、功能模块及数据库设计进行了研究与分析。系统结合WebGIS和移动GIS技术,利用Oracle数据库搭载ArcSDE空间数据库引擎,实现了三类调查空间数据和属性数据的统一管理,并且利用ArcGIS Server发布的在线地图服务,客户端通过ArcGIS API for JavaScript技术实现了三类调查数据的在线浏览、查询、编辑、分析和统计等功能。本研究实现了三类调查数据从移动端到Web端、从申报部门到审核审批部门的在线一体化管理,解决了三类调查工作中遇到的实际问题,极大地提高了三类调查的工作效率。
华一枝[10]（2019）在《基于小班对象的不等概抽样方法及其系统研建》文中进行了进一步梳理森林作为陆地生态系统的重要组成部分,是人类社会生存和发展的物质基础。森林蓄积量是衡量森林资源状况的一个重要指标,因此准确估测森林蓄积量具有重要的作用和意义。本文以江苏东台林场为例,比较了森林蓄积量估计的几种抽样方法,研建了基于小班对象的不等概抽样系统,以期提高抽样设计、抽样调查、抽样估计的信息化程度,提高抽样效率。主要研究内容如下:1、探讨基于深度学习模型的分层辅助信息获取新方法,拟为研究区提供分类精度较高的优势树种作为森林蓄积估测的分层辅助信息。该方法基于深度学习模型,综合利用研究区2016年无人机高分影像数据、前期二类调查数据、2016年补充调查数据,通过大型卷积神经网络提取优势树种影像特征,继而实现树种类型的信息提取与精细识别,获取研究区小班抽样的分层辅助信息。对分类结果的4类树种类型进行精度评价,并对主要优势树种的精细识别结果进行面积统计,与2016年补充调查数据中各树种面积统计值进行对比分析。结果表明,本文提出的基于深度学习模型的分层辅助信息获取新方法,分类总体精度达到91.18%,Kappa系数0.88。通过该模型进行各树种面积估计,得到杨树（Populus euramevicana）、水杉（Metasequoia glyptostroboides）、银杏（Ginkgo biloba,）、竹（Bambusoideae）及其他的林地面积成数相对精度分别为96.77%、84.28%、87.04%和90.48%,相对平均精度为89.65%,识别精度能够满足林业生产需求。2、比较了几种小班抽样方法估测研究区森林蓄积量的抽样精度。本文采取小班简单随机抽样、小班分层抽样、小班PPS抽样（Probability Proportionate to Size Sampling）、小班πPS抽样、小班分层πPS抽样5种抽样方法,在相同样本容量下对比抽样精度。分层辅助信息采用树种精细分类结果。比较5种抽样方法的抽样精度,并选用最优抽样方法对研究区总体森林蓄积量进行估计。结果表明,基于分层辅助信息的小班分层πPS抽样方法取得了较好的效果。在相同样本容量下,小班分层πPS抽样比小班简单随机抽样、小班分层抽样、小班PPS抽样、小班πPS抽样抽样精度高,其抽样精度达91.52%,研究区蓄积估计为211992.03m3。小班分层πPS抽样较小班PPS抽样精度高,主要是因为PPS抽样为有放回抽样,可能重复抽到某些规模较大的森林小班,影响估计精度。小班分层πPS抽样较小班等概抽样几种方法精度高,主要是因为不等概抽样具有抽样效率高的优点,在同样本容量下,抽样精度更高。小班分层πPS抽样方法具有低成本、高效率的特点,在森林资源调查中有很好的应用前景。3、本文研建了基于小班对象的不等概抽样系统。服务器端基于PostgreSQL/PostGIS数据库技术,通过C#语言在Visual Stodio2010平台完成空间数据的数据库应用与接口设计,基于Web Services技术实现空间数据库访问与应用的网络接口;在客户端,基于C#语言设计与实现了空间数据缓存结构类,实现空间数据的缓存与读写接口;通过实例分析设计出了拥有数据服务与数据库连接测试,Shapefile数据的导入、导出与查询导出功能的应用程序。成功实现了一个可以在Android移动设备上使用的小班不等概抽样系统。该系统的主要功能包括（1）地图基本操作:实现了Shapefile文件的读取与显示、瓦片数据的加载与显示及基础的地图交互操作,如:缩放、平移、定位及搜索等;（2）样地点布设与复位:实现了样地点的选择、返回分布点界面、标记已调查样地点的功能;（3）样点数据采集:包括空间数据、样地调查数据和角规调查数据;（4）统计分析:通过πPS抽样算法,对研究区蓄积进行估计,并得出抽样精度、面积统计和蓄积估计;（5）数据访问:通过服务器实现了移动端查询本期数据和下载历史数据的功能。
二、应用Arc View GIS开发森林资源二类调查内业统计模块的研究（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、应用Arc View GIS开发森林资源二类调查内业统计模块的研究（论文提纲范文）
（1）祁连山森林碳储量与森林景观格局时空变化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| SUMMARY |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 相关研究进展 |
| 1.2.1 森林分类研究 |
| 1.2.2 森林空间分布变化监测研究 |
| 1.2.3 森林景观格局研究 |
| 1.2.4 森林碳储量研究 |
| 1.3 研究内容、技术路线与预期目标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 预期目标 |
| 第二章 研究区与数据 |
| 2.1 研究区 |
| 2.1.1 整体研究区概况 |
| 2.1.2 重点研究区概况 |
| 2.2 数据收集及预处理 |
| 2.2.1 光学遥感影像数据 |
| 2.2.2 激光雷达数据 |
| 2.2.3 空间环境数据 |
| 2.2.4 野外实地调查数据 |
| 2.2.5 辅助数据 |
| 第三章 山地森林识别精度提升研究 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 构建分类系统 |
| 3.1.2 基于GLAS数据的山地地物高度提取 |
| 3.1.3 森林范围识别 |
| 3.1.4 森林类型识别 |
| 3.2 结果分析与讨论 |
| 3.2.1 森林范围识别精度比较 |
| 3.2.2 森林类型识别精度比较 |
| 3.2.3 讨论 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 祁连山森林碳储量现状研究 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 森林类型分类及森林区域GLAS脚印点筛选 |
| 4.1.2 GLAS脚印点森林冠层高度估算 |
| 4.1.3 GLAS脚印尺度森林碳储量估算 |
| 4.1.4 基于Max Ent模型的研究区森林碳储量空间分布估计 |
| 4.2 结果分析与讨论 |
| 4.2.1 GLAS脚印点森林冠层高度估算结果 |
| 4.2.2 GLAS脚印点森林碳储量估算结果 |
| 4.2.3 研究区森林碳储量空间分布估计结果 |
| 4.2.4 研究区森林碳储量空间分布特征 |
| 4.2.5 讨论 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 近30 年祁连山森林景观动态变化研究 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 历史影像森林面积提取及类型识别 |
| 5.1.2 森林面积动态变化分析 |
| 5.1.3 森林覆盖度动态变化分析 |
| 5.1.4 森林景观格局动态变化分析 |
| 5.2 结果分析与讨论 |
| 5.2.1 研究区1990-2018 年森林类型分类结果 |
| 5.2.2 研究区1990-2018 年森林面积动态变化分析 |
| 5.2.3 研究区1990-2018 年森林覆盖度动态变化分析 |
| 5.2.4 研究区1990-2018 年森林景观格局动态变化分析 |
| 5.2.5 讨论 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 近30 年祁连山森林碳储量时空变化研究 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 森林碳储量估算 |
| 6.1.2 相对辐射校正 |
| 6.1.3 森林碳储量的时空变化分析 |
| 6.2 结果分析与讨论 |
| 6.2.1 基于遥感变量的森林碳储量估算 |
| 6.2.2 研究区1990-2018 年森林碳储量空间分布 |
| 6.2.3 研究区1990-2018 年森林碳储量时空变化分析 |
| 6.2.4 讨论 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 不同尺度森林景观格局与森林碳储量相关性研究 |
| 7.1 研究方法 |
| 7.1.1 实验区域选择 |
| 7.1.2 划分不同尺度森林样区 |
| 7.1.3 景观指数选取 |
| 7.1.4 不同尺度样区内森林碳储量及景观指数提取 |
| 7.1.5 统计分析 |
| 7.2 结果分析与讨论 |
| 7.2.1 研究区不同尺度样区划分结果 |
| 7.2.2 不同尺度森林景观格局与森林碳储量相关性分析 |
| 7.2.3 不同尺度森林景观格局与森林碳储量相关关系模型 |
| 7.2.4 讨论 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 结论、讨论与展望 |
| 8.1 讨论 |
| 8.2 主要研究结论 |
| 8.2.1 山地森林识别精度提升研究 |
| 8.2.2 祁连山森林碳储量现状研究 |
| 8.2.3 近30 年祁连山森林景观动态变化研究 |
| 8.2.4 近30 年祁连山森林碳储量时空变化研究 |
| 8.2.5 不同尺度森林景观格局与森林碳储量相关性研究 |
| 8.3 特色与创新点 |
| 8.4 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 在读期间发表论文和研究成果等 |
| 导师简介 |
（2）多源遥感森林资源二类调查主要林分因子估测关键技术研究及实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.3.3 存在的问题 |
| 1.4 研究目标与内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 研究区与数据 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 森林资源分布 |
| 2.1.3 地形地貌 |
| 2.1.4 土壤与气候 |
| 2.2 Sentinel-2A数据获取与处理 |
| 2.2.1 Sentinel-2A数据获取 |
| 2.2.2 Sentinel-2A数据预处理 |
| 2.3 GF-1PMS数据获取与处理 |
| 2.3.1 GF-1PMS数据获取 |
| 2.3.2 GF-1PMS数据预处理 |
| 2.4 非遥感数据获取与处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 森林资源二类调查主要林分因子估测关键技术研究 |
| 3.1 森林资源二类调查主要林分因子估测原理 |
| 3.2 遥感信息提取 |
| 3.3 地形信息提取 |
| 3.4 建模变量优选 |
| 3.5 林分因子估测算法 |
| 3.5.1 参数化估测方法 |
| 3.5.2 非参数化估测方法 |
| 3.5.3 模型精度评价 |
| 3.6 小班属性信息提取 |
| 3.6.1 积分法 |
| 3.6.2 均值法 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于遥感信息和地形信息的主要林分因子估测模型研究 |
| 4.1 变量设置及优选 |
| 4.2 森林资源二类调查主要林分因子估测建模 |
| 4.2.1 基于Sentinel-2A影像的主要林分因子估测建模 |
| 4.2.2 基于GF-1PMS影像的主要林分因子估测建模 |
| 4.3 主要林分因子估测建模效果分析 |
| 4.4 主要林分因子估测模型筛选 |
| 4.4.1 基于Sentinel-2A影像的主要林分因子估测模型 |
| 4.4.2 基于GF-1PMS影像的主要林分因子估测模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 纹理信息对主要林分因子估测的影响 |
| 5.1 纹理信息提取 |
| 5.2 纹理窗口分析 |
| 5.3 纹理信息参与主要林分因子估测 |
| 5.3.1 变量设置及优选 |
| 5.3.2 主要林分因子估测建模 |
| 5.4 纹理信息对主要林分因子估测的影响分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 森林资源二类调查主要林分因子估测系统实现与应用 |
| 6.1 系统功能设计 |
| 6.2 系统实现 |
| 6.2.1 ArcGIS Engine组件式开发 |
| 6.2.2 插件式编程技术 |
| 6.2.3 系统基础操作 |
| 6.2.4 样地数据处理 |
| 6.2.5 估测模型构建 |
| 6.2.6 地形信息提取 |
| 6.2.7 林分因子提取 |
| 6.3 系统应用与分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）内蒙古自然保护地调查管理信息系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 存在问题 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 系统研发关键技术 |
| 2.1 组件式GIS技术 |
| 2.2 移动GIS技术 |
| 2.3 水晶报表 |
| 2.4 空间数据与属性数据组织 |
| 2.4.1 Geodatabase空间数据模型 |
| 2.4.2 SQLite数据库 |
| 2.5 空间分析技术 |
| 2.5.1 叠加分析 |
| 2.5.2 拓扑分析 |
| 2.6 面积平差 |
| 2.7 图斑排号 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 系统分析与设计 |
| 3.1 内蒙古自治区自然保护地基本概况 |
| 3.1.1 内蒙古自治区自然保护地数量及面积 |
| 3.1.2 内蒙古自治区自然保护地分布 |
| 3.2 需求分析 |
| 3.2.1 用户需求 |
| 3.2.2 数据需求 |
| 3.2.3 功能需求 |
| 3.3 设计目标 |
| 3.4 设计原则 |
| 3.5 总体设计 |
| 3.5.1 总体结构设计 |
| 3.5.2 功能模块设计 |
| 3.5.3 自然保护地调查管理业务流程 |
| 3.6 系统数据库设计 |
| 3.6.1 空间数据库设计 |
| 3.6.2 属性数据库设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 系统开发与实现 |
| 4.1 移动端系统实现 |
| 4.1.1 移动端软件运行环境 |
| 4.1.2 作业流程 |
| 4.1.3 系统界面 |
| 4.2 桌面端系统实现 |
| 4.2.1 系统运行环境 |
| 4.2.2 作业流程 |
| 4.2.3 系统界面 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 系统运行实例 |
| 5.1 研究区域 |
| 5.2 系统运行结果 |
| 5.2.1 移动端数据采集 |
| 5.2.2 桌面端内业处理 |
| 5.3 系统优势 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（4）森林资源二类调查系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 现有系统存在的问题 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 研究思路与技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 森林资源二类调查需求分析 |
| 2.1 森林资源二类调查 |
| 2.1.1 森林资源二类调查内容 |
| 2.1.2 森林资源二类调查技术与方法 |
| 2.1.3 森林资源二类调查工作程序 |
| 2.2 森林资源二类调查系统需求分析 |
| 2.2.1 系统数据业务逻辑分析 |
| 2.2.2 系统功能需求 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 森林资源二类调查系统设计 |
| 3.1 系统架构设计 |
| 3.2 系统功能设计 |
| 3.2.1 移动端作业流程 |
| 3.2.2 移动端功能设计 |
| 3.2.3 桌面端作业流程 |
| 3.2.4 桌面端功能设计 |
| 3.3 系统数据库设计 |
| 3.3.1 数据库结构设计 |
| 3.3.2 文件存储设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 森林资源二类调查系统实现 |
| 4.1 系统开发环境 |
| 4.1.1 移动端开发环境 |
| 4.1.2 桌面端运行环境 |
| 4.2 移动端系统主要功能实现 |
| 4.2.1 系统主界面 |
| 4.2.2 地图操作 |
| 4.2.3 小班图形编辑 |
| 4.2.4 小班属性数据采集 |
| 4.2.5 小班面积统计分析 |
| 4.2.6 小班数据查询 |
| 4.3 桌面端系统主要功能实现 |
| 4.3.1 系统界面 |
| 4.3.2 数据管理 |
| 4.3.3 栅格影像裁剪 |
| 4.3.4 要素编辑 |
| 4.3.5 地图要素查询 |
| 4.3.6 统计分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简历、申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 致谢 |
（5）马尾松人工林林分生长模型研究及模拟系统研建 ——以广西壮族自治区国有高峰林场为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及评述 |
| 1.2.1 影响人工林林分生长量和收获量预估的因子 |
| 1.2.2 林分生长模型 |
| 1.2.3 人工林林分生长模拟系统 |
| 1.2.4 研究趋势与存在的问题 |
| 1.3 研究目标及主要研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.4 技术路线与项目支持 |
| 2 研究地区和数据整理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据概况 |
| 2.3 数据预处理和模型选择 |
| 3 马尾松林分生长模型研究 |
| 3.1 马尾松林分生长模型的初步建立 |
| 3.1.1 马尾松林分平均树高模型的初步建立 |
| 3.1.2 马尾松林分断面积生长模型的初步建立 |
| 3.1.3 马尾松林分蓄积生长模型的初步建立 |
| 3.2 引入坡向因子的马尾松林分生长模型研究 |
| 3.2.1 引入坡向因子后的林分平均树高生长模型的建立 |
| 3.2.2 引入坡向因子后的林分断面积生长模型的建立 |
| 3.2.3 引入坡向因子后的林分蓄积生长模型的建立 |
| 3.3 引入土层厚度因子的马尾松林分生长模型研究 |
| 3.3.1 引入土层厚度因子后的林分平均树高生长模型的建立 |
| 3.3.2 引入土层厚度因子后的林分断面积生长模型的建立 |
| 3.3.3 引入土层厚度因子后的林分蓄积生长模型的建立 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 人工林林分生长收获模拟系统设计 |
| 4.1 系统建设需求分析 |
| 4.1.1 系统建设总体需求 |
| 4.1.2 系统建设功能需求 |
| 4.1.3 系统建设体系结构需求 |
| 4.1.4 系统建设业务需求 |
| 4.2 系统建设架构设计 |
| 4.2.1 系统总体设计思路 |
| 4.2.2 系统总体体系结构设计 |
| 4.2.3 系统总体功能结构设计 |
| 4.2.4 系统数据库设计 |
| 4.3 系统开发模式与技术路线 |
| 4.3.1 系统设计开发模式 |
| 4.3.2 系统开发技术路线 |
| 4.4 系统关键功能开发实现 |
| 4.4.1 林分浏览选择功能开发实现 |
| 4.4.2 林分生长模拟功能开发实现 |
| 4.4.3 模拟数据可视化开发实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统运行实例 |
| 5.1 首页与导航栏 |
| 5.2 小班浏览 |
| 5.3 生长模拟和数据可视化 |
| 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 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（6）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 |
（7）森林资源测计及经营管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 绪论 |
| 1.1. 研究背景 |
| 1.2. 国内外研究概况 |
| 1.2.1. 地理信息系统发展现状 |
| 1.2.2. 森林资源调查现状 |
| 1.2.3. 森林资源经营管理现状 |
| 1.3. 研究目的及意义 |
| 1.3.1. 研究目的 |
| 1.3.2. 研究意义 |
| 1.4. 研究内容与方法 |
| 1.4.1. 研究内容 |
| 1.4.2. 研究方法 |
| 1.4.3. 技术路线 |
| 1.5. 主要创新点 |
| 1.6. 本章小结 |
| 2. 需求分析与概要设计 |
| 2.1. 系统需求分析 |
| 2.2. 关键技术介绍 |
| 2.2.1. 组件式GIS开发技术 |
| 2.2.2. B/S与C/S架构 |
| 2.2.3. 平台界面设计 |
| 2.3. 总体设计方案 |
| 2.3.1. 系统开发运行环境 |
| 2.3.2. 系统架构设计方案 |
| 2.3.3. 系统功能设计方案 |
| 2.3.4. 系统数据库设计方案 |
| 2.4. 本章小结 |
| 3. 森林资源测计方法 |
| 3.1. 无人机在森林资源调查中的应用 |
| 3.1.1. 森林区划 |
| 3.1.2. 地形信息提取 |
| 3.1.3. 单木信息获取 |
| 3.1.4. 林分信息提取 |
| 3.2. 地面摄影测量在森林资源调查中的应用 |
| 3.2.1. 摄影测量方式及原理 |
| 3.2.2. 五棵树法蓄积量计算原理 |
| 3.2.3. 外业采集流程 |
| 3.3. 地面常规森林资源调查方法 |
| 3.3.1. 3D角规法林分观测 |
| 3.3.2. 圆形样地观测 |
| 3.3.3. 多边形样地观测 |
| 3.3.4. N棵树样地观测 |
| 3.4. 本章小结 |
| 4. 森林资源经营管理基本原理 |
| 4.1. 材积模型 |
| 4.1.1. 分省一元材积模型 |
| 4.1.2. 二元材积计算 |
| 4.2. 生物量模型 |
| 4.2.1. 全国林分生物量模型 |
| 4.2.2. 生物量常见模型 |
| 4.3. 碳储量模型 |
| 4.3.1. 全国林分碳储量模型 |
| 4.3.2. 碳储量常见模型 |
| 4.4. 林木生长预测模型 |
| 4.4.1. 单木生长模型预测 |
| 4.4.2. 林分生长模型预测 |
| 4.5. 森林经营辅助决策模块 |
| 4.5.1. 天然针阔混交林择伐经营 |
| 4.5.2. 最大化轮伐期 |
| 4.6. 本章小结 |
| 5. 系统实现 |
| 5.1. 用户管理模块 |
| 5.1.1. 功能结构 |
| 5.1.2 软件实现 |
| 5.2. GIS基础操作模块功能实现 |
| 5.2.1. 功能结构 |
| 5.2.2. 数据加载与保存 |
| 5.2.3. 地图操作与属性操作 |
| 5.2.4. 图层编辑与图层管理 |
| 5.3. 无人机森林资源测计 |
| 5.3.1. 功能结构 |
| 5.3.2. 测试数据来源 |
| 5.3.3. 森林区划 |
| 5.3.4. 面积计算及平差 |
| 5.3.5. 地形信息转化提取 |
| 5.3.6. 单木信息提取计算 |
| 5.3.7. 林分信息计算 |
| 5.3.8. 无人机模块林分参数获取 |
| 5.4. 地面摄影测量森林资源测计 |
| 5.4.1. 功能结构 |
| 5.4.2. 测试数据来源 |
| 5.4.3. 数据载入 |
| 5.4.4. 空间比例恢复 |
| 5.4.5. 胸径和最远距离计算 |
| 5.4.6. 写入其它参数信息 |
| 5.4.7. 林分参数计算 |
| 5.4.8. 地面摄影测量模块林分参数提取精度分析 |
| 5.5. 地面常规森林资源测计 |
| 5.5.1. 功能结构 |
| 5.5.2. 全站仪数据导入及GPS数据转shape |
| 5.5.3. 其他地面常规样地观测运行界面 |
| 5.6. 森林资源管理 |
| 5.6.1. 功能结构 |
| 5.6.2. 材积模型 |
| 5.6.3. 生物量、碳储量计算 |
| 5.6.4. 样木径阶统计 |
| 5.7. 林木生长预测模型 |
| 5.7.1. 功能结构 |
| 5.7.2. 单木生长模型预测 |
| 5.7.3. 林分生长模型预测 |
| 5.8. 森林经营辅助决策模块功能实现 |
| 5.8.1. 功能结构 |
| 5.8.2. 天然针阔混交林择伐经营 |
| 5.8.3. 最大化轮伐期 |
| 5.9. 显示与输出 |
| 5.9.1. 功能结构 |
| 5.9.2. 二维制图与输出 |
| 5.9.3. 三维展示 |
| 5.10. 本章小结 |
| 6. 结论与展望 |
| 6.1. 结论 |
| 6.2. 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（8）多功能测树仪和电动生长锥研制与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 绪论 |
| 1.1. 课题的背景及意义 |
| 1.2. 国内外研究现状 |
| 1.2.1. 森林观测装备研究现状 |
| 1.2.2. 年轮信息获取现状 |
| 1.3. 主要研究内容方法及技术路线 |
| 1.3.1. 研究内容 |
| 1.3.2. 研究方法 |
| 1.3.3. 技术路线 |
| 1.4. 主要创新点 |
| 1.5. 论文结构安排 |
| 2. 多功能测树仪研制 |
| 2.1. 硬件结构 |
| 2.2. 智能手机镜头检校 |
| 2.3. 基于机器视觉的立木直径测量 |
| 2.3.1. 数字图像灰度化 |
| 2.3.2. 阈值化分割 |
| 2.3.3. 连通域标记 |
| 2.3.4. 树木胸径像素距离提取及算法选择 |
| 2.3.5. 胸高直径解算 |
| 2.4. 立木树高测量模块 |
| 2.4.1. 测杆模式立木树高测量 |
| 2.4.2. 激光测距仪模式立木树高测量 |
| 2.5. 树木中心坐标定位模块 |
| 2.6. 电子3D角规及观测方法 |
| 2.7. 5-9棵树微样地模块 |
| 2.8. 本章小结 |
| 3. 电动生长锥协同树木年轮信息提取软件研制与开发 |
| 3.1. 硬件设计及作业受力分析 |
| 3.1.1. 硬件设计 |
| 3.1.2. 作业力学分析 |
| 3.2. 电动生长锥操作方法及树芯处理 |
| 3.3. 树木年轮信息提取软件设计 |
| 3.3.1. 运行环境及函数库调用 |
| 3.3.2. 图像提取及处理 |
| 3.3.3. 年轮距离解算及结果输出 |
| 3.4. 本章小结 |
| 4. 实验精度分析与应用研究 |
| 4.1. 研究区域概况 |
| 4.1.1. 辽宁省辽阳市 |
| 4.1.2. 北京市大兴区 |
| 4.2. 误差分析方法 |
| 4.3. 多功能测树仪实验精度分析与应用研究 |
| 4.3.1. 基本测量功能实验及结果 |
| 4.3.2. 电子3D角规模块实验 |
| 4.3.3. 5-9棵树微样地模块实验 |
| 4.3.4. 多功能测树仪应用实例-辽阳市森林资源监测项目 |
| 4.4. 电动生长锥协同树木年轮信息提取软件实验精度分析与应用研究 |
| 4.4.1. 电动生长锥适用性范围分析 |
| 4.4.2. 作业效率分析 |
| 4.4.3. 树木年轮信息提取软件实验及精度分析 |
| 4.4.4. 电动生长锥协应用实例-大兴区老梨树桑树资源调查项目 |
| 4.5. 本章小结 |
| 5. 总结与讨论 |
| 5.1. 总结 |
| 5.2. 讨论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（9）基于WebGIS的森林资源三类调查系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外发展趋势 |
| 1.3.1 国内发展现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.4 存在问题 |
| 1.5 研究内容与方法 |
| 1.6 论文的组织结构 |
| 2.三类调查系统实现相关技术 |
| 2.1 WebGIS介绍 |
| 2.2 移动 GIS 介绍 |
| 2.3 Arc GIS API for Java Script 介绍 |
| 2.4 Arc GIS Server 介绍 |
| 2.5 三类调查空间数据库管理 |
| 2.6 Http 及 UDP 服务 |
| 3.三类调查相关计算方法 |
| 3.1 树种组成计算 |
| 3.2 优势树种计算 |
| 3.3 林分株数、蓄积计算 |
| 4.三类调查系统设计 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 系统业务逻辑分析 |
| 4.1.2 三类调查数据的分类 |
| 4.1.3 系统对GIS的需求 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.2.1 系统设计原则 |
| 4.2.2 系统架构 |
| 4.3 系统模块设计 |
| 4.3.1 移动端功能模块 |
| 4.3.2 Web端功能模块 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.4.1 用户权限库设计 |
| 4.4.2 空间数据库 |
| 4.4.3 属性数据库 |
| 5.系统运行实例 |
| 5.1 研究区域 |
| 5.2 移动端运行实例 |
| 5.3 Web端运行实例 |
| 5.4 系统优势 |
| 6.结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）基于小班对象的不等概抽样方法及其系统研建（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 抽样技术在林业上的发展现状 |
| 1.2.2 分层辅助信息获取技术发展现状 |
| 1.2.3 移动GIS在森林资源调查上的发展现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 研究区概况及数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 土壤类型及植被概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 无人机高分影像数据 |
| 2.2.2 二类调查矢量数据 |
| 2.2.3 研究区实地补充调查数据 |
| 第三章 基于无人机影像的小班抽样分层辅助信息获取 |
| 3.1 深度学习分类方法及基本原理 |
| 3.1.1 卷积神经网络 |
| 3.1.2 深度迁移学习 |
| 3.1.3 超像素分割 |
| 3.2 基于树种精细分类的小班抽样分层辅助信息获取 |
| 3.2.1 树种样本提取 |
| 3.2.2 特征值提取器 |
| 3.2.3 全局平均池化层 |
| 3.2.4 全连接层 |
| 3.2.5 分类器 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 精度验证 |
| 3.3.2 面积统计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于小班对象的森林蓄积量抽样方法比较 |
| 4.1 抽样估计方法 |
| 4.1.1 小班简单随机抽样估计 |
| 4.1.2 小班分层抽样估计 |
| 4.1.3 小班PPS抽样估计 |
| 4.1.4 小班πPS抽样估计 |
| 4.1.5 小班分层πPS抽样估计 |
| 4.2 研究区蓄积抽样估计 |
| 4.2.1 小班简单随机抽样估计 |
| 4.2.2 小班分层抽样估计 |
| 4.2.3 小班PPS抽样估计 |
| 4.2.4 小班πPS抽样估计 |
| 4.2.5 小班分层πPS抽样估计 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于小班对象的不等概抽样系统研建 |
| 5.1 系统分析 |
| 5.1.1 数据分析 |
| 5.1.2 功能需求 |
| 5.2 系统总体设计 |
| 5.2.1 体系结构设计 |
| 5.2.2 功能设计 |
| 5.2.3 系统接口设计 |
| 5.3 系统开发关键技术 |
| 5.3.1 离线地图SDK的设计与实现 |
| 5.3.2 数据采集技术 |
| 5.4 系统实现及应用 |
| 5.4.1 地图操作功能实现 |
| 5.4.2 数据采集功能实现 |
| 5.4.3 统计分析功能实现 |
| 5.4.4 数据访问功能实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 存在问题与展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 参考文献 |
四、应用Arc View GIS开发森林资源二类调查内业统计模块的研究（论文参考文献）
- [1]祁连山森林碳储量与森林景观格局时空变化研究[D]. 宋洁. 甘肃农业大学, 2021(01)
- [2]多源遥感森林资源二类调查主要林分因子估测关键技术研究及实现[D]. 张志超. 西安科技大学, 2020(01)
- [3]内蒙古自然保护地调查管理信息系统的研究与实现[D]. 全青青. 西安科技大学, 2020(01)
- [4]森林资源二类调查系统设计与实现[D]. 曾毅. 桂林理工大学, 2020(01)
- [5]马尾松人工林林分生长模型研究及模拟系统研建 ——以广西壮族自治区国有高峰林场为例[D]. 孔婷婷. 北京林业大学, 2020(02)
- [6]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)
- [7]森林资源测计及经营管理系统设计与实现[D]. 王颖. 北京林业大学, 2019(04)
- [8]多功能测树仪和电动生长锥研制与应用[D]. 常晨. 北京林业大学, 2019(04)
- [9]基于WebGIS的森林资源三类调查系统设计与实现[D]. 吕缀. 西安科技大学, 2019(01)
- [10]基于小班对象的不等概抽样方法及其系统研建[D]. 华一枝. 南京林业大学, 2019(05)