1 / 5高空间分辨率地位指数制图技术
参考价格面议
本成果构建了森林立地质量高空间分辨率制图技术体系,形成了“优势高生长模型—机器学习空间泛化—地位指数制图”的技术流程。主要包括:1)数据收集。包括人工林树种的优势木解析木数据;所在范围内的高空间分辨率地形、气候和土壤因子数据;样地调查数据。2)林分优势高生长模型建立。采用广义差分代数法建立林分优势高生长模型,并计算各样地的地位指数。3)采用机器学习算法建立样地地位指数与环境因子的关系,并泛化至所在区域每个地块,制图空间分辨率可达到90m。
- 交易品类:
- 重点研发
- 所属行业:
- 农业人工智能
- 所在地区:
- 北京 北京市 海淀区
- 截止日期:
- 2028-12-31
- 联系对象:
- 雷相东
- 联系电话:
- 132****7240
基本信息
- 标的名称
- 高空间分辨率地位指数制图技术
- 交易行为
- 技术转让
- 应用领域
- 本成果可为林业主管部门、调查监测机构、规划设计单位、科研院所及森林经营单位提供地位指数高空间分辨率制图技术,可在大尺度上实现地块级的立地质量精准评价和制图,为科学绿化中造林树种选择、储备林建设、退化森林修复和森林经营措施制定提供科学依据,提高森林经营决策的科学性和精准化水平。成果适用于杉木、落叶松等已建立优势高生长模型的人工林,通过补充目标树种优势木的解析木、样地和环境因子数据并构建相应的模型,可推广应用于其他人工林树种,对提升森林生产力、木材供给能力、生态服务功能具有重要支撑作用,市场推广前景广阔。
- 成果描述
- 本成果构建了森林立地质量高空间分辨率制图技术体系,形成了“优势高生长模型—机器学习空间泛化—地位指数制图”的技术流程。主要包括:1)数据收集。包括人工林树种的优势木解析木数据;所在范围内的高空间分辨率地形、气候和土壤因子数据;样地调查数据。2)林分优势高生长模型建立。采用广义差分代数法建立林分优势高生长模型,并计算各样地的地位指数。3)采用机器学习算法建立样地地位指数与环境因子的关系,并泛化至所在区域每个地块,制图空间分辨率可达到90m。