简介:武汉城区古树名木数字化管理系统结合了GIS(地理信息系统)、RS(航空摄影测量)、GPS(全球卫星定位系统)技术的特点,基于1:2000的武汉数字地图和影像,将古树名木在电子地图上精确定位。建立记录古树名木全面数据的数据库,将大量的图形、图象、关系性数据、多媒体数据存储于Oracle大型数据库中;对获取的信息可以通过计算机进行辅助分析评价;提供各种级别的数据保护和权限控制机制。系统通过分布式网络技术和COM/DCOM(组建技术)将图形数据、业务信息及通信协议平台技术有机结合起来,具有强大的柔韧性和整合性,是一个集成目前先进的图形、图像、计算机网络技术的高效、大型、智能软件平台,具有方便灵活的查询统计功能,快捷的报表生成功能,专题图打印功能,全面支持分析和决策功能。该系统是现代信息技术在园林绿化管理中的一项重要应用.
简介:摘要 : 冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字化植物表型平台( D3P)模拟生成了 100种冠层结构不同的小麦品种在 5个生育期的三维冠层场景,记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数( GAI)、平均倾角( AIA)和散射光截获率( FIPARdif)信息作为真实值 ,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达( LiDAR)模拟实验,生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征( H)和绿色分数特征( GF)。最后,利用人工神经网络( ANN)算法分别构建了从不同 LiDAR点云特征( H、 GF和 H+GF)输入到 FIPARdif、 GAI和 AIA的反演模型。结果表明,对于 GAI、 AIA和 FIPARdif,预测精度从高到低对应的点云特征输入为 GF+H > H > GF。由此可见, H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入 GF + H特征,在中等测量噪音( 10%)情况下, FIPARdif和 GAI的估算均获得了满意精度, R2分别为 0.95和 0.98,而 AIA的估算精度( R2=0.20)还有待进一步提升。本研究基于 D3P模拟数据开展,算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此,本研究验证了 D3P协助表型算法开发的能力,展示了高通量 LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。