林业信息化对林业经济发展促进作用研究

通过对林业信息化的应用现状进行了解,探讨了林业信息化可以为社会带来的优势。分析了林业信息化现存的问题,归纳了问题的产生原因,明确了林业信息化技术应用对林业经济发展的积极作用,林业部门应该加强对信息化的运用,促进自身更加科学地发展。

云南山地核桃提质增效关键技术实践与推广分析

近几年,云南山地核桃的种植基本转变为基地或规模种植,不再是之前的散生种植,但相应的栽培技术还没有随之发展,使得当前云南核桃种植呈现资源大和产业小的现象。因此,为了改变这一情况,必须不断研究核桃提质增效关键技术并进行推广。文章根据云南山地核桃种植现状,从不同角度对云南山地核桃种植技术体系进行论述,希望能够为当地核桃产业进一步发展提供借鉴参考。

无人机可见光遥感在普洱市森林资源监测中的应用

选取部分云南省普洱市2018年森林监测变化图斑,以华测P316组合翼无人机进行拍摄。对拍摄的照片数据利用Pix4Dmapper软件进行处理和三维重建,最终输出数据DOM、DEM、DSM和点云成果数据。利用ArcMap和Lidar360软件分别对栅格和点云成果数据进行处理和分析,研究其在森林资源监测中的应用。内容包括森林增量郁闭度计算,森林减量是否符合用地和采伐范围,立地因子中地貌、坡度、坡向的获取,林分因子中株数、树高、冠幅的获取以及测区的3D展示等。结果表明,无人机影像分辨率可达到肉眼近地观测精度,可采集部分立地因子和林分因子数据在替代人工现地调查中提高了调查工作效率。目前尚存在无人机续航时间不足,不适宜于大面积普查,且野外调查成本较高等问题。下一步需对其应用于森林蓄积量估算、获取测区多光谱信息,评估测区植被生长状态及森林健康状况监测等方面进一步研究。

基与Python的森林资源监测数据分析与可视化研究

介绍了Python数据分析常用的类库,通过安装Anaconda搭建Python的数据分析环境。使用Python中Pandas、Geopandas、SQLite3,Numpy和Matplotlib等类库对云南省2020年森林资源监测数据进行加载、清理、重塑和分层级汇总,最后将结果合并、优化,生成所需的统计报表。对数据中包含的一些信息采用扇形图、柱状图和地图等方法直观地表示出来,以此研究Python数据分析和可视化在森林资源监测中的应用。

林业生态扶贫对农民收入水平的影响

收集中国西部12省(区、市)2009—2020年的统计面板数据,基于主成分分析和熵值法,从生态建设、林业产业发展、就业拉动、智力帮扶等4个维度,建立林业生态扶贫指标体系。在此基础上,通过实证研究,建立固定效应回归模型,研究林业生态扶贫对农民收入的影响。研究发现:林业生态扶贫促进了农民收入水平的提高;当林业生态扶贫变化1%时,将带动农民收入提高1.92%,且存在长期效应;林业产业结构在林业生态扶贫对农民收入影响中具有显著调节效应。为了林业生态扶贫能够更好地提高农民收入水平,必须处理好发展与保护的关系、优化林业产业结构、优化生态补偿机制、协调“政府主导”和“市场活力”的关系。