基于L-M算法的林分径级材种出材率BP网络模型

以杉木人工林伐区设计书与检尺码单资料为基础，选择平均胸径、平均树高、立木密度、每hm^2蓄积量、郁闭度、林龄、立地类型为输入神经元，应用L-M算法对各径级材种出材率进行BP网络模型模拟预测及精度检验．结果表明，基于L-M算法的林分材种出材率BP神经网络模型具有较高精度，可为林分经验材种出材率表的编制提供一种新的思路与方法．

计算机视觉技术在智能交通系统中的应用

随着经济的发展,如何保障交通的顺畅与安全,已成为当今的研究热点。本文介绍了智能交通系统的组成,计算机视觉技术的应用,着重论述计算机视觉技术在智能交通系统中的应用。

模拟干湿交替对林内和林窗表土碳释放的影响

利用林内和林窗环境的表土开展干湿交替的室内培养实验,研究水分和覆盖枯落物对土壤碳释放的影响,同时探讨在模拟延长干旱环境下,土壤碳释放的驱动机制。结果表明,在模拟干湿交替培养实验中,枯落物明显减缓了土壤水分的散失速率,其中在林内达到显著水平(P<0.05),而在林窗未达到显著水平(P>0.05)。林内和林窗土壤碳释放速率随着培养周期的增加而逐渐减少,且林内和林窗间的差异亦逐渐减少,从第1个培养周期的17.51%减少到第3个培养周期的0.69%。经历半个月干旱后,重新开始干湿交替培养实验,发现林内和林窗土壤碳释放均有明显增加,林内和林窗的差异重新增至33.18%。在整个培养试验中,无论是林内还是林窗,枯落物覆盖处理显著增加了土壤碳释放量(P<0.01),土壤含水量均能较好地解释土壤碳释放速率的变化(R2>0.77)。

水稻种植田间管理技术

水稻的生产量在中国粮食生产业中位居前列,对水稻的种植技术进行深入的剖析意义重大。与此同时,水稻苗期也是病虫害出现最多的阶段,故此对此阶段的病虫害的防治工作要引起重视。以下文章围绕水稻种植后的田间管理技术展开探讨,期望可以给从事水稻种植的农户创造一定的理论条件。

人工神经网络在林分出材率预测中的应用

应用人工神经网络的原理和方法,结合主要林分因子建立林分出材率预测的多层神经网络模型。检验结果表明:所建立的预测模型,平均预测精度达到96.45%,可以对林分出材率作出准确有效的预测。

加强天然林保护 助推乡村振兴

天然林是森林资源的主体和精华,是维护国土安全最重要的生态屏障。党的十九大明确地把“完善天然林保护制度”作为加快生态文明体制改革、建设美丽中国的重点任务。2016年,国家林业局将福建省纳入天保工程区外天然林保护试点省份之一。5年来,在各级党委政府和林业主管部门的共同努力下,全省天然林保护修复朝着更广、更深、更高层次发展,为国家生态文明试验区建设奠定良好生态基础。

福建:助力国家生态文明试验区建设

2016年国家林业局将福建省纳入天然林停止商业性采伐补助范围,列入天保工程区外天然林保护试点省份之一。福建省全面停止天然林商业性采伐。几年来,在各级政府和林业主管部门共同努力下,全省基本建立天然林管护机制,2020年省级下达天然商品林管护面积2221.88万亩,有效管护面积2187.18万亩,管护率达到98%,超过国家要求的当期任务完成率不低于90%的目标。