一种计算机模拟的针阔林木抗风性能分析

自然界中的强风常常对树木造成不可逆破坏,分析强风穿过时树林内部的气流情况有利于评估树木的抗风性,更好地理解如何减轻风的影响。以阔叶树和针叶树为原型,提取了二者叶团簇和枝干构造的特点,建立两种结构不同的树木模型,组合成树林模型,在3个不同叶面积密度下进行风力作用下的仿真模拟实验。分别使用改进的k-ε双方程模型和k-ω双方程模型以设置风环境,并且用龙格-库塔法分析求解湍流模型。k-ε双方程模型下,当叶面积密度分别为1,5和10 m~2/m~3时,阔叶林背风侧20 m处的最低风速与入口风速相比下降了49.60%,67.23%和80.40%,针叶林分别为55.13%,68.90%和78.29%。k-ω双方程模型展示了阔叶树林内部风场的复杂性。结果表明,叶面积密度与树林挡风能力之间是非线性关系,树林的挡风能力随叶面积密度的上升而增强,增强到一定程度后上升幅度减缓。不同的树木结构会导致风场的变化,影响同等强度风荷载下的受损概率和挡风能力。叶面积密度高、树冠体积大的树木更容易在强风中受到损害。

基于TF-PointNet++的林木点云数据语义分割算法研究

【目的】林木点云数据具有边界模糊、空间分布不均的特点,经典PointNet++网络对林木点云邻域特征的关注有局限性,存在原点云的邻接关系未能捕捉全面、不能很好地进行分割的问题,因此改善对林木的分割效果十分重要。【方法】提出了一种基于Transformer-PointNet++的点云语义分割网络,在经典PointNet++网络的中间层引入了Transformer结构,利用自注意力机制优化特征提取,核心思想是将点云中的每个点作为输入,在下采样层以及输出层利用自注意力机制对点云进行全局的特征交互和信息聚合,改善了经典PointNet++对于邻域特征的信息关注。在此基础上,采用了开源ModelNet40点云集合和自建林木点云数据集,分别投入到经典PointNet++网络、DST-PointNet++、B-PointNet++和TF-PointNet++网络进行实验,用于测试改进后网络模型的效果。【结果】TF-PointNet++在开源ModelNet40数据集和自建林木点云数据集上皆有更好的表现。在ModelNet40上,OA达到了94.08%,较PointNet++提升了4.04个百分点;在自建数据集上,OA达到了82.52%,较PointNet++提升了26.24个百分点,mIoU达到了85.67%,提升了11.21个百分点。【结论】TF-PointNet++网络可以使模型更好地理解和利用整个点云的上下文信息,从而提升语义分割的准确性和全局一致性。本研究证明了TF-PointNet++网络在处理语义分割任务中的有效性和先进性,对于提升林木点云数据的语义分割效果具有重要意义。

地理信息系统在推进智慧林业发展中的应用

随着信息化技术的发展,林业信息化已经成为现代林业的重要标志。地理信息系统作为现代信息技术的重要分支,在智慧林业中的应用越来越广泛。本文从林业信息化到智慧化、数字林业到智慧林业转型的角度,结合工作实际,探讨地理信息系统在智慧林业中的应用,并展望未来的发展趋势。

物联网与智慧林业融合发展研究

随着社会的发展和科技的进步,物联网技术逐渐成为各个领域的关键。智慧林业作为一种新型的林业管理模式,通过物联网技术的应用,实现对森林资源的全方位监测和管理。该文旨在探讨物联网与智慧林业的融合,并分析其在林业管理中的应用和优势。

林业数字化时代下物联网技术的应用

本研究阐述了林业数字化技术的重要性,着重讨论了物联网技术在林业中的应用,包括林地监测、森林火灾预警、生态保护等,进一步探讨了物联网技术带来的诸多优势,如实时数据采集、远程监控和智能决策等,以及可能面临的挑战和问题,强调促进物联网技术与林业深度融合的重要性,并对物联网技术在林业数字化时代的发展趋势进行展望,旨在为物联网技术在林业振兴中的应用提供参考,为推动林业数字化进程提供思路和指导。

基于改进DeepLabv3+的林木图像分割方法

近年来,人们越来越重视森林资源管理规划,但是森林结构复杂、分布破碎,准确区分树木区域与非树木区域以及预测森林面积比较困难。针对森林区域提取困难、边界分割不精确的问题,提出改进的DeepLabv3+模型研究森林区域智能精准提取。首先,在编码器阶段使用CFF(cross feature fusion)模块融合主干网络与空洞卷积的多尺度低级和高级特征来获得高分辨率的掩码特征,有效地聚合多层次编码器特征;其次,在解码器阶段引入cSE(spatial squeeze and channel excitation)通道注意力模块,使模型能够更好地获取不同通道上的特征,提高网络的表现力使其关注到输入图像的边缘位置,从而提高分割准确率;最后,将卷积之后的深层特征与浅层特征进行融合,增强网络的分割性能。研究表明:基于改进的DeepLabv3+深度学习神经网络得到的森林类别平均像素准确率(mPA)达到了93.85%,平均交并比(mIoU)达到了89.17%,准确率(Accuracy)达到了95.66%,相较于原始DeepLabv3+网络分别提升了0.77%,1.8%和0.89%,模型参数量减少了48.84 M,检测速度FPS提升了17.93帧/s,检测效率更高,分割性能更好。

铜矿山地理信息系统(GIS)在资源管理中的作用

在众多资源中,矿产资源属于基础性资源,以铜矿资源为例,其是多个行业的重要生产原料。需要加强铜矿资源管理力度,应当充分发挥GIS的作用,全面掌握铜矿山的地质环境、气候特点、水文特征等,为矿山资源开采提供数据支持。

人工智能技术在林业工程建设中的应用进展

人工智能技术在林业工程建设中的应用,推动了传统森林植被监测与管理向智能化转型,显著提高了遥感影像解译的精度与效率。面对数据质量、模型泛化、系统可解释性及人工智能与传统林业管理融合所面临的挑战,笔者提出建立高质量大数据平台、深化算法研究、增强模型可解释性和拓展应用场景等优化策略,以实现林业管理的现代化。

推广数字林业技术 巩固退耕还林成果

自2003年以来,我国退耕还林政策在全国各省市积极落实,截止2022年已经获取阶段性成果。退耕还林可以有效改善森林生态环境,而且在应对全球气候变暖、保护生物多样性、优化空气质量方面发挥着关键性作用。退耕还林不仅创造了可观的生态效益,而且为区域经济发展带来了强大动力,尤其是在我国“双碳”战略稳步实施的背景下,巩固退耕还林成果成为各地区林业发展的工作重点。在科学技术持续创新的大环境下,信息化数字技术与林业工作紧密结合,推动了数字林业技术创新以及广泛应用。为了有效巩固退耕还林成果,应当借助现代化数字林业技术,实现森林资源管理监控的现代化、智能化、科技化,为我国林业管理工作发展奠定扎实技术保障。

3S技术在森林资源管理中的应用

森林资源作为地球生态系统的重要组成部分,不仅提供了丰富的木材和其他林产品,还承载着维护生态平衡、减缓全球气候变化等多重功能。随着人类社会的发展,对森林业资源的管理和保护也提出了更高的要求。随着现代科技的快速发展,3s技术成为现代林业资源管理的有力工具。本文结合当前林业资源管理的现状,对3s技术在林业资源管理中的主要应用进行详细介绍。

智慧林业森林防火工作存在的问题及应对措施

针对我国智慧林业森林防火工作当前存在的监测手段不全、预警系统不完善以及应急响应能力不足等问题,本研究进行了深入探讨,并提出了针对性的解决措施。通过引入先进的监测技术和手段,完善智能预警系统,并提升人员指挥与应急响应能力,旨在提高森林防火工作的效率和精准度,减少火灾发生,降低对自然环境和社会的损失。同时,本研究对智慧林业森林防火工作的可行性进行了分析,认为在技术、资金和政策等方面均具备实施条件,有助于推动智慧林业防火的发展。通过对经济效益和社会效益的评估,我们认为其推广具有重大意义。最后,我们展望了智慧林业森林防火工作的应用前景,提出应在全国范围内推广应用此类防火技术,给予相关政策支持和经济激励,并加强国际合作,共同应对全球森林防火挑战。

探析3S技术在林业资源调查与管理上的运用

3S技术(遥感RS、地理信息系统GIS、全球定位系统GPS)在林业资源调查与管理中具有重要应用价值。该技术的集成运用不仅提高了林业资源调查的精度,还增强了资源管理的科学性与效率。遥感技术,可实时获取森林覆盖、物种分布等信息,为林业资源的动态监测提供基础数据。GIS则作为强大的空间数据管理工具,支持林业资源的综合分析与可视化,便于制定科学的管理决策。GPS技术在定位和测量中的应用,确保了数据采集的准确性和实时性。利用3S技术,能够有效开展森林资源监测、灾害预警及资源清查,提升林业管理的整体水平。

智慧林业在基层林业管理中的应用探究

智慧林业是林业创新发展的重要基础,也是强化林业发展成效、提升林业管理质量、扩展林业技术应用渠道以及实现可持续性发展目标的前提条件。智慧林业的本质就是一种新型林业模式,其主要提倡的是“以人为本”的发展理念,因此在生态林业和民生林业智慧发展方面发挥着极其重要的作用。为此,在具体工作开展过程中,相关工作人员必须深入了解智慧林业的本质和发展内涵,认识到智慧林业在林业发展中的必然性,进而采取有效办法加以完善,以确保智慧林业在基层林业管理中能够充分发挥其重要优势。基于此,下文就智慧林业的本质内涵和应用特点进行概述,而后分析智慧林业在基层林业管理中的应用积极性,探究其具体应用渠道和方法,以期为林业管理部门的各项工作提供一定的参考和借鉴。

智慧林业管理模式下森林资源管护水平提升分析

随着信息技术的快速发展,大数据技术已经逐渐渗透到各行各业,林业建设也是如此。智慧林业管理模式作为当今林业发展的重要趋势,已经逐渐受到人们的重视,它以现代科技手段为支撑,对森林资源进行高效、精准、全面的管护,实施智慧林业管理模式,不仅能够提升森林资源的管护水平,还能为我国绿色发展战略提供有力支撑。那么如何高效的实施智慧林业,已成为当前备受关注的问题。本文通过深入研究分析了智慧林业管理模式的内涵,提出了其在森林资源管护上的几点有效策略,以其能为我国的林业发展提供一些建议和帮助。

林业技术推广在生态林业建设中的问题及其对策探究

林业技术推广作为现代林业发展的重要环节,涵盖一系列技术知识的应用与普及,旨在提高森林的生态、经济和社会价值,以实现森林资源的可持续发展。林业在我国资源中占据着重要地位,对社会经济发展有着重要作用,虽然近年来国家开始重视林业资源,但是我国森林资源短缺的现象仍然较为显著。本文分析了生态林业建设中林业技术推广应用的意义,针对林业技术推广应用中存在的问题,提出了可行的推广应用路径。

大数据在智慧林业监测中运用研究

林业作为我国维持生态平衡、促进人与社会可持续发展的重要资源,在林业日常管控过程中,必须通过智慧林业监测技术的运用开展数据分析,帮助工作人员了解森林生态环境的情况。在此过程中,大数据技术尤为关键,可以提升信息获取与处理方面的效率,减少时间成本。鉴于此,本文聚焦于大数据在智慧林业监测中的运用开展研究。先分析智慧林业监测系统框架结构设计,然后对监测系统模块展开细致研究,包括采集模块、存储管理以及分析挖掘等。最后通过实验研究得出结论,对于智慧林业监测而言,大数据技术具有关键意义,应强化技术运用,以此为林业发展提供支持。

现代林业生态建设中的生态监测与评估方法研究

本研究综述了现代林业生态建设中的生态监测与评估方法。首先,概述了林业生态建设的发展历程、目标与任务,并讨论了我国现代林业生态建设的现状与问题。其次,介绍了生态监测的方法,包括遥感技术在生态监测中的应用、地面监测方法以及生物监测方法。地面监测包括监测站点的设计与布局,以及土壤、水分、养分等参数的监测方法。生物监测包括植物物种多样性和动物物种多样性的监测。最后,讨论了生态评估方法,包括生态系统健康评估、生态服务功能评估、环境质量评估,并介绍了评估指标体系的建立与应用。这些方法对于现代林业生态建设的决策和规划具有重要意义。

智慧林业技术在森林资源保护与可持续利用中的应用策略研究

在全球范围内的气候持续变化背景下,有效保护与可持续利用森林资源,才能真正解决气候变化问题和困难。智慧林业技术是一种新型的森林资源管理技术,注重将传统管理业务与信息化技术相结合,做到对森林资源的全面监测与管理,及时发现森林火灾、病虫灾害及生物多样性变化等情况。文章现围绕智慧林业技术及其在森林资源保护与可持续利用中的应用作用展开分析,进一步探索智慧林业技术的具体应用策略,以期望为有关人士提供有用参考。

大数据技术在林业生态资源保护中的应用

随着科学技术的不断发展,林业生态资源的保护也在积极引入大数据技术来有效管理区域内的林业生态资源,实时监控本地林业生态资源的变化趋势,提早做好应急准备,实现本区域林业生态资源的可持续发展。而甘肃林业生态资源的保护和管理,也有效融合大数据管理技术,统筹规划本地林业生态资源,以发展的眼光看待林业保护问题,将各种林业生态资源所受迫害的严重程度降到最低。就大数据技术在林业生态资源保护中的应用策略进行论述。

现代林业技术在林场发展中的作用浅析

新泰市国有太平山林场全面贯彻以生态建设为主的发展战略,以现代林业技术促进林场发展,由单纯造林育林向采育结合转变,由单纯营林投资型向生态经营型转变,科学编制与实施森林经营方案技术促进现代林业发展,在建设过程中,提高林业经营管理水平,积累了丰富的发展经验,注重应用现代林业新技术新成果,该场经营的科学技术含量不断提高,国有林场的经营在林区中起到了积极的带头示范和辐射作用。为此,介绍了新泰市国有太平山林场,分析了森林资源现状,阐述了森林区划及经营类型组织,进行生态公益林经营,提高森林经营效益。