成果/Result
- A Modified KNN Method for Mapping the Leaf Area Index in Arid and Semi-Arid Areas of China被引量：23收藏
- 作者：Jiang, Fugen[1,2,3] Smith, Andrew R.[4] Kutia, Mykola[5] Wang, Guangxing[1,6] Liu, Hua[7]
- 机构：Cent South Univ Forestry & Technol;Key Lab Forestry Remote Sensing Based Big Data &;Key Lab State Forestry Adm Forest Resources Manag;Bangor Univ;Bangor Univ
- 来源：REMOTE SENSING 2020
- 关键词：Leaf area index medium-resolution images characteristic variable selection modified kNN dry regions
- High resolution remote sensing recognition of elm sparse forest via deep-learning-based semantic segmentation被引量：3收藏
- 作者：Liu, Hao[1,2] Sun, Bin[1,2] Gao, Zhihai[1,2] Chen, Zhulin[1,3] Zhu, Zhongzheng[4]
- 机构：Chinese Acad Forestry;NFGA;NFGA;Chinese Acad Sci
- 来源：ECOLOGICAL INDICATORS 2024
- 关键词：Otingdag Sandy Land Elm Sparse Forest Gaofen-2 Semantic Segmentation Deep Learning
- Mechanism elucidation for wood sandwich compression from the perspective of yield stress被引量：2收藏
- 作者：Huang, Rongfeng[1] Feng, Shanghuan[2] Gao, Zhiqiang[3] Liu, Hao[4]
- 机构：Chinese Acad Forestry;Int Ctr Bamboo & Rattan;Xi Chang Univ;Chinese Acad Forestry
- 来源：HOLZFORSCHUNG 2023
- 关键词：hygrothermal conditions moisture distribution regulation of density distribution stress-strain yield stress
- 中国三北防护林工程第二阶段生态效益综合评价被引量：0收藏
- 作者：纪平[1,4,5] 邵全琴[2] 王敏[3] 刘华[1,4] 王晓慧[1,4]
- 机构：中国林业科学研究院资源信息研究所;中国科学院地理科学与资源研究所;北京维盛沃德科技有限公司;国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室;国家林业和草原科学数据中心
- 来源：《林业科学》 2022
- 关键词：三北防护林工程区 生态效益评估 生态系统 监测与评估
- 摘要：【目的】三北防护林工程第二阶段(2001—2020年)实施以来取得了巨大的生态效益,但局部地区仍然存在问题,甚至出现生态退化。以生态系统结构、质量、服务为核心,综合定量评价工程实施前后生态系统变化,厘清第四期(2001—...
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万方期刊数据库
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- 鄂尔多斯地区13种典型灌木的可加性生物量模型及含碳率被引量：0收藏
- 作者：刘霞[1,2] 凌成星[1,2] 陈永富[1,2] 刘华[1,2] 贺振平[3]
- 机构：中国林业科学研究院资源信息研究所;国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室;鄂尔多斯市林业和草原局;鄂尔多斯市国际荒漠化防治技术创新中心鄂尔多斯017000;鄂尔多斯市农牧技术推广中心
- 来源：《林业科学》 2025
- 关键词：灌木生物量 可加性生物量模型 含碳率 荒漠 鄂尔多斯
- 摘要：【目的】基于冠幅面积和灌木高度变量构建鄂尔多斯地区13种典型灌木的可加性生物量模型,并根据生物量分配系数加权确定整株灌木的综合含碳率,为在区域尺度上精准评估灌木碳储量提供基础支撑。【方法】以内蒙古鄂尔多斯地区13种典型灌...
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- A Leaf Chlorophyll Content Estimation Method for Populus deltoides (Populus deltoides Marshall) Using Ensembled Feature Selection Framework and Unmanned Aerial Vehicle Hyperspectral Data被引量：0收藏
- 作者：Chen, Zhulin[1,2] Wang, Xuefeng[1,2] Qiao, Shijiao[3] Liu, Hao[1,4] Shi, Mengmeng[1,2]
- 机构：Chinese Acad Forestry;State Forestry & Grassland Adm;Beijing Normal Univ;Natl Forestry & Grassland Adm;Harbin Engn Univ
- 来源：FORESTS 2024
- 关键词：leaf chlorophyll content estimation hyperspectral data unmanned aerial vehicle feature selection
Populus deltoides Marshall
