简介:机载激光雷达(LiDAR)是一种新型数据获取手段,目前在林业资源管理、森林防火、林木砍伐等方面已广泛应用,但尚未形成完整的、实用的林业LiDAR数据分析与处理系统。通过分析已有LiDAR数据应用于林业资源管理方面的理论和方法,以目前开源LiDAR点云数据处理技术、海量点云数据可视化技术,以及GIS相关分析技术为基础,结合林业资源管理需求,设计并研发了基于LiDAR数据的林业资源数据分析与处理系统。系统实现了Li-DAR点云数据的管理与可视化、数字高程模型生成、数字地表模型生成、冠高模型生成、平均树高估计等功能,为基于LiDAR数据的林业资源管理提供统一的平台。
简介:对辽宁省章古台地区的几种主要针叶树种的针叶养分及其林分表层(0-15cm)土壤养分进行研究.结果表明,不同年龄樟子松(45、29和20年)(Pinussylvestrisvar.mongolica)林地表层土壤养分并无显著差别,而29年樟子松林分表层土壤全N、全P和N:P比显著高于相近年龄的赤松(P.densiflora)(29年)和油松林(P.tabulaeformis)(31年).随着樟子松年龄的增加,叶片P含量逐渐减少,而叶片N和K含量则未表现出随年龄而变化的趋势;对于年龄相近的三个树种,叶片N和P含量表现为:樟子松>赤松>油松,而叶片K含量在三个树种中并无显著差别.表层土壤的全N和全P,有机质和全P以及叶片N和P含量之间表现出了显著的相关性,但是,林分表层土壤养分和树木针叶养分之间并无显著相关关系,这可能与当地对凋落物的过度收集,过度放牧以及土壤水分含量低有关.最后,根据国外研究结果引入N:P比阈值来分析研究区域的N,P养分状况,基于章古台地区这几种针叶树种针叶N:P比,我们认为研究区域的樟子松随着年龄的增加受N限制的可能性降低,29年的赤松林整体表现出不受N和P养分限制,而31年的油松林则表现为系统N和P都供应不足.图3表3参45.