XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System森林资源
森林资源清查与分析 - 2016 财年业务...
FIA 战略计划。FIA 战略计划中要解决的条款包括：（1）完成向完全年度化森林清查计划的过渡；（2）在城市环境中实施年度化树木清查；（3）报告可再生生物质供应和碳储量；（4）让州林务员和其他用户参与评估核心 FIA 数据；（5）提高木材产品产出计划和数据库的及时性；（6）促进 FIA、研究站领导和州林务员之间的更大合作；（7）促进非联邦资源的可用性和可访问性，以改善信息管理；（8）与其他机构合作，将遥感、空间分析技术和新技术整合到 FIA 中；（9）了解和报告土地覆盖和使用的变化；（10）通过增加对 1000 多万家庭森林所有者的了解，扩大现有计划以促进可持续森林管理；（11）实施程序以提高州以下估计的统计精度。
大规模摄影在森林资源调查中的应用
植物研究所一直在开发用于森林资源清查的大型摄影系统。该系统的作用是取代大部分（但不是全部）基础工作，这些工作包括对样地物种组成进行估计、对树木变量（例如高度、直径和体积）进行测量以及对林分进行估计（例如蓄积、基部面积、体积以及按直径和体积等级对树木进行分布）。直到最近，该方法的开发主要集中在克服限制树木测量准确性和物种识别可靠性的技术问题上。这些问题的重大进展导致重点转向成本效益考虑和实施该方法的实际问题。本文概述了该方法最近在操作试验中遇到的问题，提供了一些生产成本结果，并指出了克服一些剩余问题的计划。
使用机载激光预测森林资源清查属性...
摘要：本研究旨在开发一种新方法，利用采伐机在作业伐木过程中记录的树干信息，基于遥感预测成熟林分的森林资源清查属性。参考样地由采伐机数据形成，使用两种不同的树木位置：全球卫星导航系统中的采伐机位置（XY H ）和计算改进的采伐机头位置（XY HH ）。研究材料包括位于芬兰南部的 158 个以挪威云杉为主的成熟林分，这些林分在 2015-16 年期间被砍伐。树木属性来自采伐机记录的树干尺寸。森林资源清查属性是为林分和为四种不同样地大小（254、509、761 和 1018 平方米）的林分生成的样地汇编而成的。建立了基于采伐机的森林资源清查属性与样地遥感特征之间的预测模型。获得了林分水平的预测结果，基部面积加权平均直径 (D g ) 和基部面积加权平均高度 (H g ) 对于所有模型替代方案几乎保持不变，相对均方根误差 (RMSE) 分别约为 10-11% 和 6-8%，偏差较小。对于基部面积 (G) 和体积 (V)，使用任何一种位置方法，最多只能得到大致相似的预测结果，相对 RMSE 约为 25%，偏差为 15%。对于 XY HH 位置，G 和 V 的预测几乎与 sa 无关