森林资源信息更新研究与实现 李春干 等 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李春干 等 著

图书标签:

• 森林资源
• 信息更新
• 遥感技术
• GIS
• 数据管理
• 林业信息
• 资源监测
• 数据模型
• 信息系统
• 李春干

店铺： 北京群洲文化专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030516657

商品编码：29335807099

包装：平装

出版时间：2017-12-01

基本信息

书名：森林资源信息更新研究与实现

定价：98.00元

作者：李春干 等

出版社：科学出版社

出版日期：2017-12-01

ISBN：9787030516657

字数：

页码：234

版次：31

装帧：平装

开本：128开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是笔者近年来关于森林资源信息更新研究、开发与大规模推广实践的系统总结，在综述中国森林资源信息管理的历史、现状和发展趋势的基础上，深入分析了现有森林资源管理信息的完备性和准确性，探讨了它们在森林资源信息更新中的应用途径，详细介绍了基于遥感图像变化检测的森林资源信息更新总体方案、基于高分辨率遥感图像变化检测的森林变化信息采集、森林变化信息地面补充调查方法、基于固定复测样地的林分林木生长率模型研制方法和森林资源信息多业务协同更新系统设计与实现方法，可为森林资源监测、森林资源数据库更新提供方法学参考。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《绿野寻踪：现代林业数据集成与分析的关键技术》 一、 背景与挑战 森林，作为地球的绿色肺叶，其健康状况直接关乎生态平衡、气候调节、生物多样性保护以及人类的可持续发展。然而，随着全球变化和人类活动的加剧，森林生态系统面临着前所未有的挑战，包括森林火灾、病虫害侵扰、非法采伐、土地利用变化等。传统的森林资源调查和管理方式，往往依赖于周期性、大范围的实地踏查，这种方式不仅耗时耗力，而且数据更新滞后，难以精确反映森林资源的动态变化。尤其是在应对突发性的森林灾害或进行精细化的生态修复项目时，缺乏及时、准确、全面的数据支持，使得决策过程面临信息不对称的困境，大大削弱了林业管理的效率和科学性。 信息技术的飞速发展，为突破传统林业管理的瓶颈提供了可能。卫星遥感、无人机测绘、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）以及大数据分析等技术的融合应用，为林业数据的采集、处理、存储和分析带来了革命性的变化。然而，如何有效地整合来自不同时空、不同传感器、不同精度的数据源，构建统一、高效、动态更新的森林资源信息系统，并从中提取有价值的信息以指导林业实践，成为了当前林业信息化建设的核心课题。当前的林业数据应用，往往存在数据孤岛现象，各部门、各应用之间信息流通不畅，难以形成合力。同时，如何将海量、异构的森林数据转化为可操作的管理决策，也需要先进的数据处理和分析方法。 二、 技术体系构建：数字森林的基石 本书旨在探索和构建一套先进的现代林业数据集成与分析技术体系，为实现“数字森林”的愿景奠定坚实基础。我们将从数据采集的广度和深度、数据处理的精度与效率、数据存储的集成性与安全性，以及数据分析的智能化与可视化等方面，系统阐述实现这一目标的关键技术和方法。 1. 多源异构数据的融合采集与预处理 遥感技术的多维度应用： 深入探讨高分辨率光学卫星影像、合成孔径雷达（SAR）影像、激光雷达（LiDAR）数据等在森林资源监测中的优势与局限。详细介绍如何利用多光谱、高光谱影像进行森林类型划分、植被覆盖度估算、叶面积指数（LAI）反演等；阐述SAR影像在穿透云雾、监测森林结构变化方面的独特作用；重点研究LiDAR数据在获取森林三维结构信息（如树高、胸径、冠层密度、生物量估算）方面的精度和效率。 无人机技术的精细化监测： 分析固定翼无人机和多旋翼无人机在小范围、高精度森林调查中的应用场景，如病虫害快速识别、采伐迹地监测、珍稀植物分布调查等。介绍无人机搭载的高清相机、多光谱相机、热红外相机等传感器获取的数据处理流程，包括影像拼接、辐射定标、几何校正以及三维模型重建。 地面调查数据的标准化与集成： 探讨如何通过GPS、移动终端应用等方式，实现地面调查数据的实时采集、位置精确记录，并进行标准化格式输出。重点研究如何将传统样地调查数据、森林资源清查数据与遥感、无人机数据进行有效衔接和集成，克服两者在空间分辨率和精度上的差异。 其他辅助数据源的利用： 考虑气象数据、土壤数据、地形数据、社会经济数据等非林业数据在森林资源分析中的辅助作用，并研究如何将其纳入统一的数据处理框架。 2. 数据集成与管理：构建信息高速公路 地理信息系统（GIS）的整合能力： 详细阐述如何基于GIS平台，构建一个集成的森林资源数据库。重点研究多尺度、多时相、多源异构数据的空间配准、数据模型设计、属性信息管理以及空间关系分析。 数据仓库与数据湖的建设： 探讨如何构建适应海量、多类型林业数据的存储与管理架构。研究数据仓库在结构化、主题化数据存储方面的优势，以及数据湖在存储原始、半结构化、非结构化数据方面的灵活性。重点分析如何为不同类型数据设计合适的存储策略，以保证数据的一致性、完整性和可访问性。 分布式数据处理技术： 引入Hadoop、Spark等大数据处理框架，解决单机处理能力不足的问题。研究如何利用分布式并行计算技术，对海量遥感影像、点云数据等进行高效处理和分析，大幅缩短数据处理周期。 数据质量控制与元数据管理： 建立完善的数据质量检查机制，包括数据源有效性评估、处理流程逻辑校验、结果精度评定等。强调元数据的重要性，研究如何建立统一的元数据标准，详细记录数据的来源、采集方法、处理过程、精度信息等，为数据的溯源和复用提供保障。 3. 数据分析与应用：从数据到智慧 森林覆盖与变化检测： 运用时序遥感影像分析技术，实现对森林覆盖率、森林面积变化的精确监测。深入研究面向对象（OBIA）和机器学习（ML）等方法在变化检测中的应用，提高检测的准确性和自动化水平。 森林结构与生物量估算： 结合LiDAR数据和多光谱数据，利用回归分析、机器学习模型等，实现对森林蓄积量、生物量、冠层郁闭度等关键指标的高精度估算。探索基于深度学习模型，直接从影像中提取森林三维结构参数的方法。 森林健康评估与风险预警： 利用遥感影像的植被指数（如NDVI、EVI）分析，结合气象、土壤等数据，监测森林的健康状况，识别退化区域。研究基于GIS和统计模型，构建森林火灾、病虫害发生风险的预测预警模型，为早期干预提供决策支持。 森林类型与物种多样性研究： 运用高光谱影像的物质成分光谱特征，结合机器学习分类算法，实现森林类型的精细化划分。探索利用遥感数据和地面调查数据，结合生态模型，估算森林生物多样性指数，识别生物多样性热点区域。 森林碳汇监测与估算： 结合森林生物量模型和遥感数据，实现对森林碳储量和碳汇能力的动态监测与量化。研究如何将林业数据与国家碳排放交易体系等政策相结合，为森林生态系统服务价值的评估提供科学依据。 智能化决策支持系统： 将上述分析结果集成到可视化平台，为林业管理者提供直观、易懂的森林资源信息。研究开发基于规则、模型和人工智能的智能决策支持系统，辅助制定森林经营方案、采伐计划、灾害应对策略等。 三、 核心技术亮点与创新性 本书将重点突出以下几个方面的创新： 多源数据的高效融合算法： 提出更鲁棒、更精确的多源异构遥感数据融合方法，解决不同数据源在空间分辨率、光谱特性、辐射畸变等方面的差异。 面向海量数据的智能处理流程： 优化基于云计算和分布式计算的森林信息处理流程，实现从数据接入到信息提取的端到端自动化，大幅提升处理效率。 深度学习在林业领域的创新应用： 探索利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型，实现更精准的森林变化检测、树种识别、病虫害诊断等任务。 三维森林信息获取与分析： 重点研究如何更高效、更准确地利用LiDAR和摄影测量技术，获取森林的三维结构信息，并在此基础上进行精细化的生物量估算和结构功能分析。 面向应用场景的定制化模型： 针对不同林业管理需求（如森林防火、病虫害防治、森林经营规划等），开发具有针对性的数据分析模型和决策支持工具。 四、 实践意义与未来展望 通过对《绿野寻踪：现代林业数据集成与分析的关键技术》所阐述的技术体系的研究与实现，我们期望能够： 提升森林资源管理的科学化与精细化水平： 提供实时、准确、全面的森林信息，使林业管理者能够基于数据做出更明智的决策。 有效应对森林灾害与挑战： 加强对森林火灾、病虫害等风险的预警能力，缩短灾害响应时间，减少损失。 促进森林可持续经营与生态文明建设： 为森林资源的合理利用、生态修复、生物多样性保护等提供强有力的数据支撑，助力实现人与自然和谐共生。 推动林业信息化与智能化发展： 引领林业数据处理与分析技术的发展方向，为智慧林业的建设提供理论和技术指导。 本书的出版，将为林业科研人员、技术工程师、林业管理者以及对智慧林业感兴趣的读者提供一份系统、详实的技术指南，共同描绘数字森林的美好未来。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注生态环境和可持续发展议题的普通读者，我被这本书所展现出的作者们对国家森林资源的深切关怀和科学严谨的研究态度所深深打动。书中并没有流于表面地谈论森林的美丽，而是深入到如何通过科学的方法来更准确、更及时地掌握森林的“健康状况”。我尤其欣赏的是，作者们在研究中充分考虑到了信息更新的“时效性”和“动态性”。森林是一个不断变化的生命体，它的生长、病虫害、火灾等都会对其资源信息产生影响，因此，传统的静态信息更新模式显然已经不能满足需求。这本书提出的动态更新机制，结合了多种技术手段，能够实时或近实时地反映森林资源的变化，这对于防范自然灾害、科学采伐、以及评估生态效益都具有极其重要的意义。我看到了作者们在努力 bridging the gap between academic research and practical forest management，这正是我们社会所迫切需要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，那种深邃的绿色调，仿佛能将人瞬间拉入一片生机勃勃的原始森林。书名“森林资源信息更新研究与实现”虽然听起来有些学术，但从前言中透露出的作者团队严谨的研究态度和对森林资源保护的热情，让我对内容充满了期待。我一直对我们国家丰富的森林资源及其管理方式非常感兴趣，特别是随着科技的不断发展，如何更有效地更新和利用这些宝贵的信息，是我非常关心的一个问题。这本书的出现，正好满足了我这方面的求知欲。我预感书中会涉及大量关于遥感技术、地理信息系统（GIS）的应用，以及数据挖掘和分析的方法，这些都是现代林业管理不可或缺的工具。我特别好奇的是，书中会如何阐述信息更新的“实现”部分，是技术层面的突破，还是在实际应用中遇到的挑战与解决方案的分享？我希望它能提供一些切实可行的方法和案例，让我能够更直观地理解森林资源信息更新的复杂性与重要性，从而为我个人对相关领域的思考提供更坚实的理论基础和更广阔的视野。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我对这本书的兴趣主要源于其“研究与实现”这几个字。我总觉得，很多理论性的研究往往停留在纸面，而能够真正实现并带来实际效益的项目，才更具生命力。这本书恰恰就是这样一本，它不仅仅探讨了森林资源信息更新的理论框架和技术路径，更重要的是，它提供了一套切实可行的实现方案。我特别关注的是书中关于“数据可视化”和“信息共享平台”的章节。在信息爆炸的时代，如何将海量的森林资源数据进行有效的整合、分析，并以直观易懂的方式呈现给决策者和普通公众，是一个巨大的挑战。这本书的作者们显然在这方面有着独到的见解和丰富的经验，他们提出的模型和系统设计，不仅能够提升信息更新的效率，更能促进信息的流通和利用，从而为森林资源的科学管理和可持续发展提供有力支撑。我期待书中能够有更多关于“应用案例”的细节，让我能够更清晰地看到这些理论和技术如何在现实世界中落地生根，并开花结果。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我仿佛跟随作者们经历了一场深入森林的科学考察。他们对于森林资源信息更新的每一个环节都进行了细致入微的探索，从最初的数据采集，到信息的处理和分析，再到最终的实现应用，都展现了高度的专业性和前瞻性。尤其让我印象深刻的是，书中对于不同类型森林资源信息更新方法的研究，比如针对人工林和天然林的差异化处理，以及针对不同气候带和地理区域的适应性策略。这让我认识到，森林资源的信息更新并非一成不变的套路，而是需要根据实际情况灵活调整的科学过程。书中对一些先进技术的应用，例如无人机航拍、激光雷达扫描以及卫星遥感数据的融合，进行了详细的阐述，并结合实际案例说明了其在提高信息更新效率和精度方面的巨大优势。这种理论与实践相结合的论述方式，对于我这样希望将学术知识应用于实际工作的人来说，具有极高的参考价值。我能感受到作者们付出的艰辛努力，他们不仅在技术层面精益求精，更在如何将科研成果转化为实际生产力方面，进行了深入的思考和实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，与其说是在“读”一本学术专著，不如说是在“参与”一场关于未来森林管理的智慧对话。作者们以一种非常开放和前瞻的姿态，探讨了森林资源信息更新的最新研究进展和未来的发展趋势。我从中学习到了许多关于大数据、人工智能在林业信息更新领域的应用潜力，这让我对森林资源管理的智能化、精细化充满了信心。书中对于“信息模型”和“算法优化”的深入探讨，虽然涉及一些专业知识，但作者们运用了大量的图表和实例来辅助理解，使得即使是非专业背景的读者，也能大致把握其核心思想。我尤其对书中提出的“多源数据融合”的概念感到兴奋，这意味着我们不再仅仅依赖单一的信息来源，而是能够整合来自卫星、地面调查、甚至社会公众等多方面的有效信息，从而构建一个更全面、更精准的森林资源信息数据库。这本书的价值，在于它不仅提供了“如何做”，更启发了我们“可以怎么做”，为森林资源管理领域注入了新的活力和思路。