基于3S的森林资源与生态状况年度监测技术研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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无 著，魏安世 编

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出版社： 中国林业出版社

ISBN：9787503858772

商品编码：29586215770

包装：平装

开本：16

出版时间：2010-08-01

内容介绍
本书*出了以“3S”技术为主要手段的森林资源与生态状况年度监测解决方案，主要内容包括：森林资源变化遥感监测及空间数据自动更新技术；综合应用决策树、神经网络、统计分析、生长模型、遥感模型、专家系统等技术进行属性数据智能监测；基于VRS的DGPS—PDA在森林资源监测中的应用研究；C／S、B／S结构的森林资源年度监测信息系统和共享平台设计与kai发；基于大尺度遥感信息的森林生态宏观监测。本书积*推动了高新技术应用于年度森林资源监测的智能化、自动化、系统化、工程化。 本书可作为林业调查、森林资源监测、环境监测等相关*域技术人员的参考用书，也可goxg从事林学、森林经理学相关专业的师生和科研人员参考。

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本书可作为林业调查、森林资源监测、环境监测等相关*域技术人员的参考用书。&xbsp;
目录
qiax言 *1章 概述 1.1 研究背景 1.2 研究目的和意义 1.3 发展概况 1.3.1 guo内发展概况 1.3.2 guo外发展概况 1.3.3 存在的问题 1.4 研究内容 1.4.1 主要技术方* 1.4.2 主要监测内容 1.5 研究方*与技术路线 *2章 遥感图像处理 2.1 遥感数据源的选择qiax言
*1章 概述
1.1 研究背景
1.2 研究目的和意义
1.3 发展概况
1.3.1 guo内发展概况
1.3.2 guo外发展概况
1.3.3 存在的问题
1.4 研究内容
1.4.1 主要技术方*
1.4.2 主要监测内容
1.5 研究方*与技术路线
*2章 遥感图像处理
2.1 遥感数据源的选择
2.1.1 遥感数据的适用范围
2.1.2 地物波谱特性
2.1.3 遥感数据选取分析
2.2 去除条带噪声
2.2.1 条带噪声的产生
2.2.2 条带噪声去除分析方*
2.2.3 插值*去除条带噪声
2.3 大气校正
2.3.1 大气校正的原理和方*
2.3.2 基于FLAASH模型的大气校正
2.3.3 基于ATCOR 2模型的大气校正
2.4 几何校正
2.4.1 校正模型
2.4.2 校正流程
2.4.3 影响精度的主要因素
2.5 地形校正
2.5.1 物理模型
2.5.2 经验模型
2.5.3 半经验模型
2.5.4 校正效果分析
2.6 图像变换
2.6.1 主成分变换
2.6.2 缨帽变换
2.6.3 傅立叶变换
2.7 图像增强
2.7.1 线性拉伸
2.7.2 直方图均衡化
2.7.3 比值增强
2.8 图像融合
2.8.1 IHS变换*
2.8.2 小波变换*
2.8.3 主成分分析(PCA)*
2.8.4 Brovey变换*
第3章 森林资源变化遥感监测及空间数据自动更新
3.1 植物波谱特性及其变化规律
3.1.1 植物光谱反射特性的共性
3.1.2 影响植物光谱反射特性的主要因素
3.2 植被指数
3.2.1 比值植被指数
3.2.2 归1化植被指数
3.2.3 绿度植被指数
3.2.4 土壤调节植被指数
3.2.5 垂直植被指数
3.2.6 其他植被指数
3.3 植被变化多时相遥感特征分析
3.3.1 基于单波段图像差值运算分析植被变化
3.3.2 基于K—L变换分析植被变化
3.3.3 多时相遥感特征与植被变化相关性分析
3.4 森林资源空间变化信息自动检测
3.4.1 变化信息的处理
3.4.2 森林资源变化类型分析
3.4.3 小班GIS数据与遥感信息集成分析
3.4.4 影像特征因子的*取
3.4.5 判别规则及阈值
3.5 森林资源空间数据自动更新
3.5.1 基于边缘检测的小班变化界线自动更新
3.5.2 基于图像分割的小班变化界线自动更新
3.5.3 结果分析
3.5.4 用分割线更新小班界线
3.6 目视解译
3.6.1 波段重组
3.6.2 建立解译标志数据库
3.7 小结
第4章 基于遥感信息的森林资源与生态状况定量估测
4.1 森林郁闭度的遥感定量估测
4.1.1 决策树模型基础
4.1.2 CART决策树
4.1.3 基于CART模型的森林郁闭度估测
4.2 森林蓄积量的遥感定量估测
4.2.1 用神经元网络估测森林蓄积量
4.2.2 用岭回归估测森林蓄积量
4.2.3 研究结论
4.3 森林生物量的遥感定量估测
4.3.1 森林生物量遥感模型
4.3.2 基于多元回归模型森林生物量估测
4.3.3 基于BP神经元网络森林生物量估测
4.3.4 研究结论
4.4 小结
第5章 基于生长模型监测森林资源
5.1 森林资源档案更新
5.2 属性数据更新内容
5.3 属性数据更新方*
5.3.1 建立台账更新
5.3.2 林分生长模型
5.4 全林分生长模型
5.4.1 固定密度的全林分模型
5.4.2 收获表的编制方*
5.4.3 可变密度的全林分模型
5.4.4 静态与动态生长模型
5.4.5 常见的林分生长模型形式
5.4.6 林分生长模型的建立
5.5 广东资源档案属性数据更新模型
5.5.1 建模zoxg体思路
5.5.2 数据更新模型的建立
第6章 基于专家系统监测森林资源与生态状况
6.1 专家系统介绍
6.2 知识库的建立
6.2.1 地类
6.2.2 森林郁闭度
6.2.3 龄组
6.2.4 生长类型
6.2.5 生态功能等集
6.2.6 森林自然度
6.2.7 数据库逻辑检查
6.3 软件实现
6.4 结论
第7章 基于VRS的DGPS-PDA在年度监测样地数据采集中的应用
7.1 基本概念
7.1.1 GPS简介
7.1.2 DGPS简介
7.1.3 RTK简介
7.1.4 PDA简介
7.2 VRS简介
7.3 DGPS—PDA在年度监测样地数据采集中的应用
7.3.1 遥感外业建标
7.3.2 林业建模、验证数据
7.3.3 采集CCP
7.3.4 面积求算
7.4 主要软硬件设备
7.5 Trimble Geo—XT流动站实例应用
7.5.1 系统参数配置
7.5.2 坐标系统设置
7.5.3 定制调查表格
7.5.4 导航及定位
7.5.5 野外数据采集
7.5.6 数据导出
7.6 精度分析
7.7 小结
第8章 C／S结构的森林资源与生态状况年度监测信息管理系统
8.1 系统创建目的和意义
8.2 系统目标
8.2.1 建立森林资源数据库及基础数据中心
8.2.2 构建森林资源与生态状况年度监测信息管理系统
8.3 系统kai发技术
8.3.1 组件技术
8.3.2 空间数据库的面向对象建模和存储技术
8.3.3 ArcGIS Exgixe技术
8.4 系统kai发和应用环境
8.4.1 系统kai发环境
8.4.2 系统应用环境
8.5 系统设计
8.5.1 需求分析
8.5.2 kai发原则
8.5.3 标准化设计
8.5.4 功能设计
8.6 数据库设计
8.6.1 设计思想
8.6.2 数据库框架设计
8.6.3 数据库逻辑设计
8.6.4 数据库物理设计
8.6.5 数据建库方*与流程
8.7 系统实现
8.7.1 系统初始化
8.7.2 基本功能介绍
8.7.3 查询分析
8.7.4 资源监测
8.7.5 统计报表
8.7.6 专题制图
8.7.7 图幅整饰
8.7.8 宏观监测
8.7.9 系统维护
8.7.10 用户管理
8.7.11 帮助
8.8 系统评价
第9章 B／S结构的森林资源信息共享平台
9.1 概述
9.2 应用kai发技术综述
9.2.1 WebGIS
9.2.2 *ETkai发平台
9.2.3 Arcobjects与ArcGIS体系
9.2.4 ArcGIS Sexrer
9.3 kai发平台搭建
9.3.1 ArcGIS Sexrer的安装
9.3.2 地图服务发布
9.4 共享平台kai发
9.4.1 平台界面设计
9.4.2 地图服务间的切换
9.4.3 主要功能简介
9.4.4 森林资源统计报表查询系统
9.5 森林资源三维地理信息共享平台
9.5.1 三维GIS的研发思路与发展情况
9.5.2 技术基础和原理
9.5.3 系统实现
9.6 小结
*10章 基于大尺度遥感信息的森林生态宏观监测
10.1 概述
10.1.1 监测内容
10.1.2 传统监测方*
10.1.3 遥感监测方*
10.2 基于MODIS数据的森林净*1性生产力估测
10.2.1 植被净*1性生产力(*PP)的估算
10.2.2 模型构建
10.2.3 数据处理
10.2.4 IVPP估算结果与分析
10.3 结论 显示全部信息

森林的脉搏：一场关于土地健康的深度观察 在浩瀚的地球生命网格中，森林占据着至关重要的地位。它们是天然的氧气工厂，是无数生灵的庇护所，是调节气候、涵养水源的绿色屏障。然而，随着社会经济的飞速发展，人类活动对森林的影响日益加剧，森林的健康状况和资源承载力正面临前所未有的挑战。如何才能精准、及时、全面地了解这片绿色宝库的真实状态？如何才能为森林的可持续发展提供科学依据和技术支撑？这正是《森林的脉搏：一场关于土地健康的深度观察》这本书试图深入探讨的核心议题。 本书并非局限于单纯的理论阐述，而是以一种“实践导向”的视角，带领读者走进一片片真实存在的森林，通过严谨的科学方法和先进的技术手段，解读森林的“脉搏”——那些指示着它们生命力、健康度与承载能力的细微变化。我们关注的不仅仅是森林的面积和蓄积量，更重要的是它们内部的生态结构、物种多样性、健康状况、以及它们与周围环境的相互作用。 第一章：数字时代的森林“体检”：为何需要精确监测？ 在过去，对森林的评估往往依赖于传统的调查方法，如地面样地调查、人工航拍判读等。这些方法虽然有效，但存在效率低下、成本高昂、时效性差、以及容易受到人为因素干扰等局限性。尤其是在面对广袤无垠的森林区域，其监测范围和频率受到极大限制。然而，当今世界面临着日益严峻的环境问题，气候变化、生物多样性丧失、自然灾害频发，这些都与森林的健康息息相关。我们需要一种更快速、更全面、更客观的手段来掌握森林的动态信息，以便及时发现问题，采取有效措施。 本章将首先回顾森林资源监测的历史沿革，解析传统监测方法的优势与不足。在此基础上，我们将引出现代森林监测的必要性，强调精准、时效、连续、宏观的监测对于实现森林资源可持续经营、生态环境保护、以及应对全球性环境挑战的不可替代作用。我们将深入探讨，为何在数字时代，对森林的“体检”必须变得更加精细和智能化。 第二章：遥感技术的“千里眼”：透视森林的奥秘 自天空视角审视大地，遥感技术为我们提供了前所未有的宏观视野。卫星、航空器搭载的各类传感器，如同拥有“千里眼”，能够捕捉到森林在地表反射、发射的电磁波信息。这些信息经过科学分析，能够揭示森林的诸多“秘密”。 本章将详细介绍当前主流的遥感技术在森林资源监测中的应用。我们将重点关注： 光学遥感： 分析可见光、近红外、短波红外等波段的反射率，用于识别森林类型、提取植被指数（如NDVI，用于衡量植被覆盖度和健康度）、估算叶面积指数、检测森林火灾、评估森林受损程度等。我们将介绍不同传感器（如Landsat、Sentinel、MODIS）的特点及其在森林监测中的应用案例。 雷达遥感（SAR）： 穿透云层和夜间工作的能力，使其成为阴雨多云地区森林监测的有力工具。雷达信号与森林的结构（如树高、生物量、冠层密度）有密切关系，能够用于森林覆盖变化监测、生物量估算、甚至森林结构的三维建模。我们将探讨合成孔径雷达（SAR）在森林经理中的潜力。 激光雷达（LiDAR）： 被誉为“森林测量神器”，LiDAR能够直接测量地物的高度信息，生成高精度的三维点云数据。这使得我们能够精确测量树高、树冠宽度、树冠高度、林下地形，从而更准确地估算森林蓄积量、生物量，研究森林结构的空间异质性，以及评估森林的抗风能力和受损风险。 本书将通过大量实例，展示这些遥感技术如何帮助我们“透视”森林，从宏观到微观，全方位地了解森林的“体征”。 第三章：地理信息系统的“智慧大脑”：整合与分析的艺术 遥感技术获取海量数据，而地理信息系统（GIS）则为这些数据提供了“大脑”，使其能够被有效地存储、管理、分析和可视化。GIS将空间信息与属性信息相结合，使得我们能够进行复杂的空间查询、叠加分析、模型运算，从而得出有意义的结论。 本章将深入阐述GIS在森林资源监测中的核心作用： 数据管理与集成： 如何将来自不同源（遥感影像、地面调查数据、地形数据、气象数据等）的空间数据统一管理，建立空间数据库。 空间分析： 利用GIS进行诸如坡度坡向分析、缓冲区分析、邻近分析、叠加分析等，以研究森林分布与地形、水文、土壤等环境因素的关系。 制图与可视化： 将监测结果以直观的地图形式展现，例如森林覆盖变化图、森林健康状况图、生物多样性分布图等，便于决策者和公众理解。 模型构建与模拟： 基于GIS平台，构建森林生长模型、森林火灾蔓延模型、森林病虫害扩散模型等，用于预测森林的未来变化趋势，评估不同管理措施的效果。 我们将强调，GIS不仅仅是一个数据处理工具，更是一种空间思维方式，它能够帮助我们将零散的信息整合成连贯的图景，从而做出更科学的决策。 第四章：时空序列分析的“时间机器”：捕捉森林的动态演变 森林并非静止不变的实体，它们随着时间推移，经历着生长、衰老、更新、以及各种干扰（如病虫害、火灾、采伐）。要全面了解森林的健康状况，就必须关注其“动态演变”。时空序列分析正是帮助我们“穿越”时间，观察森林在不同时期的变化，从而揭示其发展规律。 本章将重点探讨如何利用多期遥感数据和GIS技术进行时空序列分析： 森林覆盖变化检测： 通过对比不同年份的遥感影像，识别森林面积的增加或减少，分析变化的原因（如退耕还林、城市扩张、火灾损失等）。 森林健康状况动态监测： 利用植被指数或其他监测指标的时间序列，分析森林健康度的变化趋势，及时发现健康衰退的区域。 物种分布与演替研究： 结合地面调查数据和遥感信息，分析特定物种或森林类型的时空分布格局及其演变规律。 干扰事件的识别与评估： 通过分析时间序列数据，精确识别森林火灾、病虫害爆发、风倒等干扰事件的发生时间和影响范围。 我们将展示，通过“时间机器”般的时空序列分析，我们能够更好地理解森林的生命周期，预测其未来的发展方向，并为保护和管理提供有力的时效性信息。 第五章：构建智慧森林监测体系：整合与协同的未来 要实现对森林资源与生态状况的高效、准确、全面的监测，单靠某一项技术是远远不够的。本书的最后一章，将聚焦于如何整合上述各项技术，构建一个集数据采集、处理、分析、应用为一体的“智慧森林监测体系”。 我们将探讨： 多源数据融合： 如何有效融合遥感、GIS、地面调查、物联网传感器等多种来源的数据，实现优势互补，提高监测的精度和可靠性。 云计算与大数据技术： 如何利用云计算平台处理海量的森林监测数据，并借助大数据分析技术挖掘数据中的深层价值。 人工智能与机器学习的应用： 探索人工智能在遥感影像自动解译、森林参数反演、变化检测、灾害预警等方面的潜力，提高监测的智能化水平。 监测结果的应用与服务： 将监测成果转化为可操作的信息，服务于森林规划、资源管理、生态修复、灾害预警、碳汇核算等多个领域。 本书旨在传递一种观念：森林的健康不仅仅是片面的数据，而是其复杂生态系统整体状态的体现。通过本书的学习，读者将能够深刻理解，现代科技如何为我们打开了一扇了解森林“脉搏”的窗口，如何帮助我们以更科学、更精准、更有效的方式，守护这片赖以生存的绿色财富。这不仅是一项技术的研究，更是一场关于我们星球未来的深度观察与积极行动。

评分☆☆☆☆☆

偶然间看到《基于3S的森林资源与生态状况年度监测技术研究》这本书，脑海中立刻浮现出一幅幅科技赋能自然保护的画面。我对“3S”技术在林业领域的应用一直充满好奇，这背后蕴含着如何用科技的眼睛去“透视”森林的奥秘。我设想，这本书或许会像一部精密的工具箱，里面装满了如何利用卫星遥感来捕捉森林的“脉搏”，如何通过地理信息系统来绘制森林的“健康地图”，以及如何用全球定位系统来锁定森林的每一个“坐标”。我特别想知道，这本书是否会深入剖析这些技术在实际监测中是如何协同工作的，例如，如何通过不同时期的遥感影像来量化森林覆盖率的变化，如何利用GIS模型来预测病虫害的传播趋势，甚至是如何通过GPS数据来追踪非法砍伐的踪迹。对于我这样一个关注可持续发展议题的普通读者来说，我希望这本书能够以一种相对易懂的方式，揭示现代科技在守护我们地球“绿肺”方面所扮演的关键角色，并展现出一种对未来森林管理充满希望的图景。

评分☆☆☆☆☆

在我对现代地理信息技术进行广泛了解的过程中，《基于3S的森林资源与生态状况年度监测技术研究》这本书名引起了我的注意。我一直对如何运用科学技术来量化和评估自然资源有着浓厚的兴趣，而“3S”技术（遥感、地理信息系统、全球定位系统）无疑是其中的核心。我推测这本书将深入探讨这些技术如何在森林资源调查、林情监测和生态评估方面发挥作用。我非常希望能够阅读到书中关于如何通过遥感影像进行森林类型划分、优势树种识别、林分密度估测等内容。同时，我也期待书中能够阐述如何利用GIS将这些遥感信息与其他地理空间数据（如地形、气候、土壤等）相结合，构建出全面的森林资源信息系统，并在此基础上进行区域性的森林资源承载力分析和生态风险评估。此外，对于年度监测的“年度”二字，我也充满了期待，这意味着书中可能涉及如何利用时间序列数据来追踪森林资源的动态变化，例如森林蓄积量的年变化率、森林健康状况的季节性波动，以及对气候变化等长期因素的响应。如果书中能够提供一些具体的案例研究，展示这些监测技术如何为科学决策和有效管理提供依据，那将是我极大的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，那种沉静而又不失力量的绿色，仿佛瞬间将我带入了一片广袤的森林之中。从书名《基于3S的森林资源与生态状况年度监测技术研究》来看，我预感这将是一部非常专业且实用的学术著作。虽然我并非直接从事森林资源监测的专业人士，但我对自然保护和可持续发展一直抱有浓厚的兴趣。我期待这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我深入了解现代科技如何在守护我们宝贵的森林资源方面发挥关键作用。我尤其好奇“3S”技术，即遥感（RS）、地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS），是如何被巧妙地融合和应用到森林资源调查、变化检测以及生态健康评估中的。书中是否会详细介绍这些技术的原理、数据采集方法、处理流程，以及在实际监测案例中的应用效果？我希望能读到一些关于如何利用这些技术来识别森林火灾隐患、监测病虫害发生情况、评估森林蓄积量变化，甚至分析气候变化对森林生态系统的影响等内容。我相信，通过这本书，我能更深刻地理解科学技术是如何为森林的可持续管理提供强有力支撑的，也能为我之后参与相关的科普宣传或公益活动提供更加扎实的知识基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对于《基于3S的森林资源与生态状况年度监测技术研究》这个书名，第一反应是它可能过于专业，对于非林业背景的读者来说门槛会比较高。然而，当我进一步了解到“3S”技术在现代地球观测和地理信息科学中的重要地位时，我的兴趣就被激发了。我了解到3S技术，即遥感、地理信息系统和全球定位系统，是当前进行大规模、高精度地理空间信息获取与分析的核心手段。因此，我非常好奇这本书将如何系统性地介绍这些技术在森林资源和生态状况年度监测中的具体实现路径。我希望书中能够解释如何将遥感影像解译出的森林类型、树种组成、冠层密度等信息，与GIS中的地形、水文、土壤等数据进行整合，从而构建出详细的森林资源数据库。同时，我也期待书中能够探讨如何利用这些数据进行长期的趋势分析，比如森林面积的年际变化、蓄积量的增减速率，以及可能存在的生态风险评估。对于我个人而言，如果书中能够提供一些关于如何利用这些监测成果来指导森林经营和保护政策制定的思考，那将是非常有价值的。

评分☆☆☆☆☆

我最近在寻找一些关于环境监测前沿技术的书籍，偶然翻到了这本《基于3S的森林资源与生态状况年度监测技术研究》。初看书名，我被“3S”这个技术组合所吸引。我一直认为，随着科技的飞速发展，我们有越来越多的工具去更精准、更高效地理解和保护我们的自然环境。这本书似乎就专注于将这些先进技术应用于林业领域，这让我倍感期待。我希望书中能够详细阐述3S技术在森林资源监测方面的具体应用场景，比如如何通过卫星遥感获取大范围的森林覆盖数据，如何利用GIS进行空间分析和制图，以及如何运用GPS进行野外实地的数据采集和校准。更重要的是，我希望了解这些技术如何帮助我们评估森林的健康状况，比如监测森林的生长动态、生物多样性变化，甚至是识别非法采伐等破坏性行为。这本书能否提供一些实际案例，展示这些技术在应对森林退化、恢复生态平衡方面的成功实践？我想，这本书如果能做到这一点，将对那些致力于环境保护和可持续林业发展的人们具有极高的参考价值，也为我提供了学习和理解现代生态监测新方法的绝佳机会。