基于反馈验证机制的森林冠层叶面积指数测量方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31370710
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    81.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1614.竹学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Against to the technical demand for LAI precision measurement in forestry carbon sequestration metrology and forestry research area, A novel methods which has internal feedback verification mechanism is presented. On the basis of hemispherical photography canopy analysis technology , Constructing inner feedback loop with verification function by theoretical estimating and practical measuring for ground radiation distribution, the image analysis process is instructed by using estimation error, so that the algorithm parameters optimization is implement. The key technology for every segments of the new LAI measurement method are researched. including, Imaging technology under multiple light source condition, Pattern recognition of multiple shadowing factors, mathematical model for estimation of ground radiation distribution, locating of millimeter accuracy for small scale field, feedback mechanism of radiation estimation error, identification model for LAI and canopy character, So as to improve the measurement accuracy of canopy. Take artificial larch and birch forest in Liangshui Experimental Forest Farm as the main research object in this program, the experiment is implement under different tree age, terrain, Canopy density. The project concerns multidisciplinary knowledge fusion for information science and forestry。The aboved method can improve the objectivity and accuracy of LAI measurement,the research has great significance to the computational estimation of forest carbon sequestration, forest biomass estimation and plant growth research.
针对当前林业碳汇计量、林学研究等领域对叶面积指数的精准测量技术需求,本项目拟提出一种具有内部反馈验证机制的新测量方法。在传统半球摄影冠层分析技术基础上,通过对地面辐射分布进行理论估算和实际测量,构造具有验证作用的内部反馈环路,由估测偏差指导图像分析过程,实现算法参数的最优化。项目对新方法指导下的叶面积指数测量各环节关键技术展开研究,包括多光源条件成像技术、多种遮光因素的模式识别、地面辐射分布估测的数学模型、现场小尺度区域的毫米精度定位、辐射估测偏差的反馈机制、叶面积指数与冠层特征的辨识模型等,以提高全部类型树木冠层的测量精度。项目将以东北林业大学凉水实验林场的人工落叶松林和白桦次生林为主要研究对象,对不同树龄、地形、郁闭度情景下的冠层进行实验。项目研究涉及信息科学与林学下多领域知识的交叉融合,所提方法可有效提高叶面积指数测量的客观性和准确性,对我国生态系统碳汇能力估算、植物生长研究等具有重要意义。

结项摘要

针对当前林业碳汇计量、林学研究等领域对叶面积指数的精准测量技术需求,以生态研究领域的森林冠层LAI反演过程中的实际问题为背景,基于半球图像数字处理技术及其反馈验证机制提出森林冠层LAI的新测量方法。首先提出了拟合有效成像区域的圆心坐标及半径值技术,能够有效解决硬件参数对于半球图像分析的限制,为图像采集设备的自主搭建提供了必要的技术支持。其次,提出林木冠层图像分割系统的整体设计和实现方案,完成了冠层图像采集与分析系统的软件和硬件设计。最后,提出了基于图像处理技术的LAI反演模型及其模型参数,包括消光系数和聚集指数,该数据可以根据后续叶倾角分布参数的研究成果不断完善,同理聚集指数的计算方法也可以根据孔隙度提取方法适当选择,同时也可以通过聚集指数计算方法的优化加以完善。项目涉及信息科学与林学下多领域知识的交叉融合,所提方法可有效提高叶面积指数测量的客观性和准确性,对我国生态系统碳汇能力估算、植物生长研究等具有重要意义。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(4)
基于改进三维Otsu 法的森林冠层图像分割
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    计算机工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱良宽;刘亮;景维鹏;黄建平
  • 通讯作者:
    黄建平
Contour Extraction based on Circular Hough Transform for Forest Canopy Digital Hemispherical Photography
基于圆Hough变换的森林冠层数字半球摄影轮廓提取
  • DOI:
    10.23940/ijpe.18.01.p6.4856
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    International Journal of Performability Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liangkuan ZHU;Liang Liu;Weipeng Jing;Jianping Huang
  • 通讯作者:
    Jianping Huang
基于OTSU改进算法的森林冠层孔隙度提取技术研究
  • DOI:
    10.13466/j.cnki.lyzygl.2015.01.024
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    林业资源管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋文龙;郭慧;宋佳音;朱良宽
  • 通讯作者:
    朱良宽
数字图像处理在森林冠层生长研究中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    西部林业科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋文龙;郭慧;宋佳音;朱良宽
  • 通讯作者:
    朱良宽
基于改进k均值聚类方法的林木冠层孔隙度提取
  • DOI:
    10.16270/j.cnki.slgc.2016.02.003
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    森林工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    沈德胜;朱良宽;宋佳音;李克新
  • 通讯作者:
    李克新

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其他文献

挠性航天器鲁棒后步滑模姿态跟踪及主动振动控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    控制与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱良宽;马广富;胡庆雷
  • 通讯作者:
    胡庆雷
作物根系原位观测识别新方法综述
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    浙江农业学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李克新;宋文龙;朱良宽
  • 通讯作者:
    朱良宽
Error-driven decision and Error Condition Word for continuous hot press flocking control system
连续热压植绒控制系统的误差驱动决策及误差条件词
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    International Journal of Modelling, Identification and Control
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  • 作者:
    武曲;吕博;刘亚秋;朱良宽
  • 通讯作者:
    朱良宽
基于RBF神经网络的中密度纤维板连续热压板厚动态面控制
  • DOI:
    10.13759/j.cnki.dlxb.20160510.003
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    东北林业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱良宽;王子博;刘亚秋
  • 通讯作者:
    刘亚秋
挠性航天器鲁棒反步自适应姿态机动及主动振动抑制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    振动与冲击
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱良宽;马广富;胡庆雷
  • 通讯作者:
    胡庆雷

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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