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1、精选优质文档-倾情为你奉上数字化森林资源监测技术一、提名意见：该项目面向国家林业信息化建设的行业重大需求，从森林资源监测技术、可视化模拟技术与经营管理技术出发，突破了森林资源信息获取时间长、精度低，可视化程度低、预测模拟困难等技术难点，实现了森林资源高时效、高精度监测，直观模拟与预测，为林业科研、生产和科学决策提供了技术支持与模拟平台，便于森林经营管理者从宏观、全局和空间角度了解和掌握森林生长与变化动态。该项目成果解决了森林资源动态监测研究中存在的不确定性、低精度、低效率、单一尺度、不能直接应用于森林经营管理的问题，其中，基于多尺度嵌套抽样方法的大区域森林生物量/碳密度反演、多源数据协同信息提
2、取、树木形态结构与生长耦合模拟、基于工作流的林分生长与经营交互模拟等多项技术处于国际领先水平，基于多源多维遥感的多尺度森林资源动态监测技术填补了国内空白。成果的应用提高了工作效率，降低了劳动强度，具有巨大的潜在生态、社会和经济效益。该项目发表学术论文141篇，其中SCI/EI收录37篇（SCI收录12篇，EI收录25篇）；申请专利42项（发明专利33项，实用新型专利9项），其中授权专利26项（发明专利17项，实用新型专利9项）；获得软件著作权登记60项；编制行业标准2项；出版专著2部；成果在9个省（自治区、直辖市）开展了推广应用，全面提高了我国森林资源监测科学技术水平。该项目提供的材料经审查，
3、符合国家科学技术进步奖提名和申报要求，公示无异议。提名该项目为国家科学技术进步奖二等奖。二、项目简介:1. 主要技术内容该项目面向现代森林资源监测业务需求，突破了森林资源信息获取时间长、精度低、可视化程度低、预测模拟困难等技术难点，实现了森林资源的精准监测、直观模拟与高效管理，提高了我国森林资源监测技术与业务应用水平。1.1 数字化森林资源监测关键技术研究利用中低分辨率遥感影像，开展了大尺度森林覆盖信息快速提取技术研究，实现了区域尺度的森林分布和覆盖信息的准确提取；利用时间序列数据开展了森林类型识别与提取技术研究，研发了大尺度森林物理参数反演方法，开发了相应软件模块，分析了全国与区域性大尺度森
4、林资源的时间和空间变化状况。1.2 数字化森林模型与可视化模拟关键技术研究针对森林可视化模拟关键技术，重点研究了树木数字化模型与可视化模拟技术、林分数字化模型与可视化模拟技术、森林景观数字化模型与可视化模拟技术、森林经营可视化模拟技术，为林业科研、生产和科学决策提供了直观、形象、全新的三维森林可视化模拟平台。1.3 数字化森林经营管理关键技术研究开展了森林生境因子精准获取与评价、森林经营管理决策支持等关键技术研究，以及森林经营管理决策支持系统的开发与应用，研发了数字化森林经营管理决策支持平台，实现了森林生境因子快速精准获取与经营管理决策。2. 授权专利情况授权专利26项（发明专利17项，实用新
5、型专利9项）。3. 技术经济指标大区域森林资源信息监测周期90%，区域森林生物量/碳密度反演精度80%，有效提升了我国森林资源监测水平；研发了21个树种的三维可视化模型，为森林可视化模拟提供了基础模型，提出了交互式经营可视化模拟技术，具备经营单位级/林场级森林可视化经营管理能力；基于云的森林生境因子数字化智能采集系统，实现了1年中林分生境因子的实时连续监测；森林多维形式决策支持模型为国内首创，处于国际领先水平，直接服务于我国森林资源管理工作，提高了决策水平。4. 应用推广及效益情况该项目研发的技术方法、软件系统等已在北京市、河北省（塞罕坝机械林场总场）、河南省、内蒙古自治区、湖南省、福建省、云
6、南省、黑龙江省、海南省等地开展了应用推广。数字化森林资源监测技术的突破提高了森林资源信息获取效率和水平，减少了野外地面调查工作，减少了损失，节约了人力、物力和财力。对于提高现代林业信息化水平、保障国家生态安全、践行绿色发展理念以及提升我国林业及相关产业的竞争力具有非常重要的意义，生态、社会、经济效益显著。三、客观评价:1. 该项目验收结论（其他附件114）科技部863现代农业领域办组织专家对该项目进行了验收，通过质询与讨论，形成了如下意见：（1）以实现森林资源高效精准监测为研究目标，重点围绕森林资源信息快速获取、精准识别、参数反演和森林防火实时监测与智能预警系统构建方面开展了系统研究，取得了显
7、著进展。研发的森林资源信息遥感快速提取系统模块，能实现数据的快速处理，更新周期小于0.5年。（2）以树木、林分、森林景观、森林经营为主要研究对象，成果为研究和揭示森林结构与生长变化规律，开展高效森林经营、规划、调控和决策提供了关键技术支撑，成果应用将促进森林数字化、可视化和智能化经营管理，提升森林生长与经营模拟预测水平。（3）以实现数字化森林信息快速精准获取与构建经营管理决策支持系统为研究目标，重点围绕野外生境因子精准获取、数字化森林立地评价、经营决策模型研究与森林经营决策支持系统的集成与应用等开展了系统研究，尤其在野外生境因子实时采集与森林经营决策模型的耦合方面具有明显创新。2. 该项目查新
8、结论（其他附件115）结论指出：国内已有利用卫星遥感技术进行森林生物量和碳储量监测方面的研究，和嵌套抽样方法在森林更新调查中的应用，但未见嵌套抽样方法在大区域森林生物量/碳密度反演中的应用。国内文献虽有关于工作流技术和可视化模型在森林遥感领域应用的报道，但未见“实现林分生长与经营交互过程可视化模拟”的描述。该委托项目在以下3方面具有新颖性：（1）提出一种多尺度嵌套抽样方法，并利用该方法实现大区域森林生物量/碳密度反演。（2）构建幂函数形式的树木冠形模型及冠形参数动态生长模型，提出冠形控制下树木结构可视化模拟方法，形成树木形态、结构与生长耦合方法。（3）基于工作流技术，构建自定义活动图形化可视化
9、模型，交互式建立林分生长与经营交互过程可视化模型，实现林分生长与经营交互过程可视化模拟。综上所述，该项目在上述方面具有文献新颖性。3. 该项目成果综合报道（其他附件116）科技日报2016年3月13日聚焦版面以“鞠洪波：数字化森林资源监测守护丛林”为题，综合报道了该项目研究与应用成果。报道指出：（1）在高精度森林类型识别技术方面，科研人员研究出基于高分辨率影像的森林类型自动提取算法，总体分类精度达到90%以上。（2）研究人员完成了区域性森林时空变化与特征分析技术研究，全面开展了树木、林分、经营、森林景观模型与可视化模拟方法的研究工作，完成了森林生境因子精准获取与评价技术、森林经营管理决策支持技
10、术等。（3）项目团队开展了试验示范区的野外调查和示范应用，完成了相关试验示范区数据的收集、整理、加工、处理和建库等工作，完成了相关应用示范工作，取得了良好的应用示范效果。4. 该项目获奖情况（其他附件117、118）（1）2017年4月，获“梁希林业科学技术奖”一等奖，项目名称：数字化森林资源监测技术。（2）2017年12月，获“中国林业科学研究院重大科技成果奖”，项目名称：数字化森林资源监测技术。5. 国内外相关技术比较（1）国内外的森林资源监测体系均以五年左右为周期，大区域森林覆盖信息快速提取技术实现了全国大区域森林资源信息的快速获取，数据获取更新周期小于0.5年，总体精度达到85%以上，
11、处于国际领先水平。（2）提出了顾及多尺度嵌套抽样方法，解决了固定样地大小和遥感影像空间分辨率匹配的问题，将混合像元分解与序列高斯协同模拟相结合，解决了中低分辨率混合像元分解与区域估计的问题，区域森林生物量/碳密度反演精度达80%以上，处于国际先进水平。（3）结合高分影像和面向对象方法的林分类型自动识别技术，获得林场尺度的森林类型分类精度均达到90%以上，过去国内外学者采用不同空间分辨率和光谱分辨率传感器数据进行温带森林树种分类，整体分类精度大都在72%-88%之间。该技术处于国际领先。（4）多源数据森林参数提取技术弥补了传统调查方法的不足，解决了目前森林资源动态监测中不确定性、低精度、低效率、
12、单一尺度、不能直接应用于森林经营管理的问题，填补了国内外应用多源多维遥感进行多尺度森林资源动态监测的技术空白。（5）树木形态结构三维可视化模拟方法，较国内外同类树木建模方法，具有更逼真的树木可视化模拟效果，突破了交互式树木模型耦合方法，实现了冠形控制下树木参数化动态建模。该方法处于国际领先地位。（6）利用工作流技术，构建了量化经营措施的森林经营可视化模型，与国内外同类方法相比，具有经营方案可视化设计、调整、辅助决策分析、结果可视化表达等突出优点，实现了森林经营规划、设计、实施和评价的可视化模拟与分析。该方法处于国际领先地位。（7）森林生境因子采集技术可对一年中林分二氧化碳、空气温湿度、土壤温湿
13、度与太阳照度的变化进行精准测量，并用以评价经营效果。该方法处于国内首创，达到国际先进水平。（8）人工林生长收获模型自动更新算法与技术保证了建模数据变化后，不必手动建模也无需重新编程，即可完成决策支持模型的重新拟合与更新。该技术处于国际领先水平。四、推广应用情况:1推广应用情况该项目成果先后在多个试验区进行了应用推广，包括：河北省塞罕坝机械林场总场、内蒙古自治区赤峰市克什克腾旗桦木沟林场、黑龙江省佳木斯市孟家岗林场、国有平江县芦头林场、北京松山国家级自然保护区管理处、湖南省平江县福寿国有林场、攸县黄丰桥国有林场、河南鸡公山国家级自然保护区管理局、海南霸王岭国家级自然保护区管理局、黑龙江省林业监测
14、规划院、黑龙江省第三森林调查规划设计院、内蒙古绰源林业局、普洱市林业科学研究所、云南省普洱市国家公园管理局、福建省将乐国有林场等。具体应用情况如下：五、主要知识产权证明目录:知识产权类别知识产权具体名称国家（地区）授权号授权日期证书编号权利人发明人发明专利有效状态发明专利一种基于地面激光雷达三维扫描的树木枝干参数提取方法中国ZL0.72016年5月25日中国林业科学研究院资源信息研究所张怀清、高士增、刘闽、鞠洪波、蒋娴有效专利发明专利一种基于自适应分形算法的树木形态模拟方法中国ZL9.52017年3月8日中国林业科学研究院资源信息研究所刘闽、张怀清、鞠洪波、陈永富、蒋娴有效专利发明专利一种森林
15、经营决策支持模型自动更新方法中国ZL0.02016年8月19日北京林业大学吴保国、郭艳荣、韩焱云有效专利发明专利基于激光三维扫描数据的树木三维矢量模型构建方法中国ZL7.X2015年11月18日中国林业科学研究院资源信息研究所孟献策、鞠洪波、张怀清、蒋娴、刘华、凌成星、肖鹏有效专利发明专利一种基于多源遥感数据的复杂异质林分平均高估测方法中国ZL201377.22017年06月06日北京林业大学张晓丽、赵明瑶、白金婷、王金兰有效专利发明专利一种合轴分枝树木形态结构三维可视化模拟方法中国ZL0.42017年2月15日中国林业科学研究院资源信息研究所张怀清、刘闽、白静、蒋娴有效专利发明专利基于摄影测
16、量的树木形态模型参数快速获取方法中国ZL4.22017年5月10日中国林业科学研究院资源信息研究所刘闽、张怀清、鞠洪波、蒋娴、陈永富有效专利发明专利一种基于最小空间结构单元的林分空间结构自相似可视化模拟方法中国ZL0.82016年8月17日中国林业科学研究院资源信息研究所蒋娴、张怀清、刘闽、李凡有效专利发明专利一种小班边界三维可视化编辑方法中国ZL7.X2017年5月24日中国林业科学研究院资源信息研究所李永亮、张怀清、刘闽、蒋娴有效专利发明专利利用遥感、地理信息系统技术检测小班林业资源的方法中国ZL8.92016年6月8日北京林业大学吴保国、郭恩莹、张瀚有效专利专心-专注-专业六、主要完成人
17、情况:姓名排名行政职务技术职称工作单位对本项目贡献鞠洪波1无研究员中国林业科学研究院资源信息研究所在主要科技创新第一、二项创新点中做出了创造性贡献，“数字化森林资源监测技术”项目总负责人。提出了基于多源数据的林地类型精细分类方法（其他附件49），林分结构参数反演与精度评价方法（其他附件40），一种基于分层次边界拓扑搜索模型的栅格转矢量系统（其他附件9），基于FPGA构建的分层次栅格转矢量处理方法（其他附件10），研建了二维图像与三维遥感数据相结合的森林垂直结构参数提取方法，实现了基于多源遥感数据的森林蓄积量估测与对比分析。授权发明专利4项（其他附件1，9，10，38），取得软件著作权登记2项（
18、其他附件85，104）。曾获国家科技奖励情况：2013年获“国家科学技术进步奖”，二等奖，森林资源综合监测技术体系，排名第1，证书号2013-J-202-2-03-R01。张怀清2研究室主任研究员中国林业科学研究院资源信息研究所在主要科技创新第四、五项创新点中做出了创造性贡献。“数字化森林模型与可视化模拟关键技术研究”课题负责人，提出了一种基于地面激光雷达三维扫描的树木枝干参数提取方法（必备附件11，其他附件48），一种合轴分枝树木形态结构三维可视化模拟方法（其他附件11），一种基于自适应分形算法的树木形态模拟方法（必备附件12），一种基于最小空间结构单元的林分空间结构自相似可视化模拟方法（其
19、他附件3），获得软件著作权登记4项（其他附件56，58，78，107）。曾获国家科技奖励情况：2013年获“国家科学技术进步奖”1项，二等奖，森林资源综合监测技术体系，排名第2，证书号2013-J-202-2-03-R02。吴保国3无教授北京林业大学在主要科技创新中第七、八项创新点的研究中做出了创造性贡献，“数字化森林与牧场经营管理关键技术研究”课题主持人。设计了经营决策支持系统的知识库、数据库、模型库和方法库，提出了适用于特定树种培育经营全过程的决策流程与决策技术（其他附件47），设计了森林培育专家决策支持系统集成平台功能结构，开发了森林培育专家决策支持系统集成平台，组织系统推广示范。制定行
20、业标准1项（其他附件50）；获得发明专利授权2项（必备附件13，其他附件4）；获得软件著作权4项（其他附件71，88，89，110）；发表学术论文9篇，其中EI论文4篇。刘华4研究室副主任副研究员中国林业科学研究院资源信息研究所在主要科技创新中第一项创新点的研究中做出了创造性贡献，根据森林植被生长受环境影响的规律，提出了按植被区划将全国分为8个区域进行森林覆盖信息快速提取的构思；基于MODIS等低分辨率遥感数据研究利用时间序列影像进行大区域森林覆盖与森林类型信息快速提取的技术方法，信息提取精度达到85%以上，实现了森林面积、森林覆盖率、森林类型等信息的快速获取，信息提取周期小于0.5年；解决了
21、森林资源信息获取周期长，缺乏连续、实时监测数据等技术难点。获得授权发明专利4项（其他附件1，9，10，33），取得软件著作权登记2项（其他附件85，104）。林辉5林业遥感信息工程研究中心主任教授中南林业科技大学在主要科技创新中第一、三项创新点的研究中做出了创造性贡献，提出了基于物候的植被覆盖类型提取技术（其他附件40），基于回归分析与光谱分解方法，改进了森林碳储量估计方法（其他附件42），提出了一套森林生物物理参数多分辨率影像反演制图样地布设和调查方案，实现了森林碳密度制图与精度估计（其他附件45），服务于大区域森林面积、类型与结构等信息的快速与高精度提取，申请发明专利2项（其他附件35，3
22、9），出版专著1部（其他附件52），取得软件著作权登记9项（其他附件63，64，66，67，82，83，84，95，111）。范文义6无教授东北林业大学在主要科技创新中第二项创新点的研究中做出了创造性贡献，提出了主被动遥感数据协同林分类型识别技术与高分结合面向对象的林分类型自动识别技术，提高了林分类型信息识别精度（其他附件36），获得授权发明专利6项（其他附件13，26，27，32，34，36），实用新型专利2项（其他附件20，22），发表论文13篇（其中SCI、EI论文1篇）（其他附件43），取得软件著作权登记3项（其他附件68,69,96）。张晓丽7无教授北京林业大学在主要科技创新中第二、
23、第三项创新点的研究中做出了创造性贡献，提出了高精度、快速估测LAI的新方法、基于高分辨率遥感的单木信息提取算法、MODIS LAI和OLI LAI之间的尺度转换模型、高分影像和极化雷达生物量与蓄积量协同反演模型，改进了郁闭度、林分平均高估算模型，完成了森林结构参数提取关键技术研究，开发了森林植被参数提取系统，实现了森林结构参数高精度快速提取，获得授权发明专利2项（其他附件6，8），发表论文22篇（其中SCI、EI论文2篇）（其他附件44），取得软件著作权登记7项（其他附件65，95，97，98，99，100，101）。曾获国家科技奖励情况：2004年获“国家科学技术进步奖”1项，二等奖，森林资
24、源精准监测广义3S技术研究，排名第5，证书号2004-J-202-2-05-R05。李永亮8无助理研究员中国林业科学研究院资源信息研究所在主要科技创新第六项创新点中做出了创造性贡献。提出了参数化林木个体可视化模拟方法，构建了林分整体信息到林木个体信息估计的可视化模拟方法，基于工作流技术，研发了林分生长与经营交互过程可视化模拟技术与林分交互式经营措施方法决策可视化模拟技术（其他附件24），研建了基于森林资源调查数据的森林景观可视化模拟技术，实现了大区域森林景观的三维可视化模拟以及经营单位级森林经营方案的可视化编制。授权发明专利2项（其他附件2，12），取得软件著作权登记5项（其他附件105,10
25、6,107,108,109）。刘鹏举9研究室副主任副研究员中国林业科学研究院资源信息研究所在主要科技创新中第七、八项创新点的研究中做出了创造性贡献，提出了基于传感器网络、智能移动终端与视频监测协同的森林火险气象与环境因子动态采集、模型模拟、小班火险综合评测与预警技术，完成了森林环境林火预警相关信息的精准获取、森林火险小班尺度动态预警、森林烟火智能探测与精准定位等关键技术突破，开发了基于图像分析与GIS技术的林火监测智能预警系统，实现了基于森林火灾监测物联网的林火信息采集、分析、预警的一体化管理与决策支持，申请发明专利2项（其他附件37，38），发表论文12篇，取得软件著作权登记2项（其他附件1
26、02，103）。宋新宇10数学研究所所长教授信阳师范学院对本项目技术创造性贡献：在主要科技创新中第一、四项创新点的研究中做出了创造性贡献，利用含度量误差的非线性联立方程组法有效解决了在构建生物量相容性方程系统时由于变量存在度量误差而所造成的偏差问题；基于遥感技术，提出了基于三次B样条曲线模拟围尺轨迹测量树干直径的算法、基于切平面投影与圆柱面投影的树干三维表面模型的重建算法以及用材林梢度方程精准估计算法，并开发了三维造材优化决策软件（其他附件46）；推广数字化森林资源监测技术对鸡公山国家级自然保护区实验基地的森林资源区划、小班调查和森林景观规划等方面的应用。七、主要完成单位及其贡献:排名单位名称
27、项目贡献1中国林业科学研究院资源信息研究所中国林业科学研究院资源信息研究所作为国家高技术研究发展计划（863计划）项目“数字化森林资源监测技术”的具体实施单位，负责项目的组织、协调、管理和全面技术攻关。主持和参与了项目所有3个课题的研究工作，承担了其中的2个课题。对本项目技术创新和应用贡献主要为：（1）研发了森林结构参数反演技术，提高了森林结构参数反演精度。（2）研建了森林火灾监测物联网智能预警技术，提高了森林火险等级预报的精度和准确性。（3）提出了树木数字化模型与可视化模拟技术，实现了树木形态结构与生长动态可视化模拟。（4）构建了林分数字化模型与可视化模拟技术，实现了林分结构特征与生长动态可
28、视化模拟。（5）研发了森林经营可视化模拟技术，实现了林分经营全过程可视化模拟，提高了森林经营管理水平。（6）构建了森林生境因子精准获取技术，实现了对森林环境因子采集装置与采集数据的管理以及森林生境因子的精准、快速获取。（7）组织开展了数字化森林资源监测技术成果在湖南省、河北省、河南省、内蒙古自治区、福建省、云南省、黑龙江省等地的应用和推广工作。2北京林业大学北京林业大学在国家高技术研究发展计划（863计划）“数字化森林资源监测技术”项目中，主持其中“数字化森林与牧场经营管理关键技术研究(2012AA)”课题，承担“数字化森林资源监测关键技术研究(2012AA)”课题中“森林结构参数反演技术研究
29、”任务的研究工作。对本项目技术创新和应用贡献主要为：（1）承担了森林经营管理决策支持关键技术研究，组织了华北落叶松人工林立地质量评价模型与评价技术、经营管理决策模型与决策支持技术、林分经营管理密度控制技术等研究，设计了经营决策支持系统的知识库、数据库、模型库和方法库，提出了适用于特定树种培育经营全过程的决策流程与决策技术，研究设计了森林培育专家决策支持系统集成平台功能结构、组织开发了该系统，并组织了课题开发完成的森林生境设备的部署与推广应用、决策支持系统的应用示范等工作。（2）建立了不同尺度的森林结构参数多源遥感提取与反演模型，开发了森林结构参数提取的软件平台，实现了不同尺度的森林资源信息的高
30、效精准监测，解决了目前森林资源动态监测研究中不确定性、低精度、低效率、单一尺度、不能直接应用于森林经营管理的问题，提高了我国森林资源监测定量遥感应用水平。3中南林业科技大学中南林业科技大学在国家高技术研究发展计划（863计划）“数字化森林资源监测技术”项目中，承担其中“数字化森林资源监测关键技术研究(2012AA)”课题中“森林资源信息快速提取技术研究”任务，以及“数字化森林模型与可视化模拟关键技术研究(2012AA)”课题中“林分生长可视化模拟研究”任务的研究工作。对本项目技术创新和应用贡献主要为：（1）研发了基于时间序列影像数据的大尺度森林覆盖与类型快速提取技术，实现了森林面积、覆盖率、类
31、型等信息的快速获取，满足国家全局快速掌握森林资源状况的实际需求。研建了多尺度嵌套抽样技术的森林生物量/碳密度反演与尺度上推方法，开展基于序列高斯模拟算法的森林碳密度反演，解决了由小尺度地面调查数据反演大范围森林生物量/碳密度的技术与方法难题。（2）研发了树木三维建模、林分三维建模和林分生长过程建模的算法设计与优化，开发了相关软件系统，提出了林分结构模型、树木生长竞争模型和林分生长预测模型的表述方法，开发了对林分生长的动态模拟和渲染系统，实现了模拟方法的智能化、敏捷化及真实感。4东北林业大学东北林业大学在国家高技术研究发展计划（863计划）“数字化森林资源监测技术”项目中，承担其中“数字化森林资
32、源监测关键技术研究(2012AA)”课题中“森林类型精准识别技术研究”任务，以及“数字化森林与牧场经营管理关键技术研究(2012AA)”课题中“森林经营可持续生产决策支持技术”任务的研究工作。对本项目技术创新和应用贡献主要为：（1）研究了主被动遥感数据协同树种分类技术及高分数据面向对象的林分类型自动识别技术，实现了的森林类型信息多层次提取，突破了森林类型监测精度不高，详细程度和可信度差等技术难点，实现了森林类型精准监测，满足了国家准确了解森林类型信息的需求。 自2015年，在内蒙古牙克石等地共开展数字化森林资源监测关键技术培训班1次，培训科技人员近100人次，提高了数字化森林资源监测工作的水平
33、，扩大了本课题成果的应用范围。（2）组织了红松与长白落叶松人工林立地评价模型和评价技术、生长收获多目标经营决策支持技术研究，建立了立地评价模型与收获模型，研制了人工林经营可持续生产决策支持系统，并进行了应用示范。5信阳师范学院（1）本单位围绕“数字化森林资源监测技术”项目，重点解决了如何结合遥感数据和含度量误差的非线性联立方程组法构建生物量相容性方程系统，并且首次提出了基于三次B样条曲线模拟围尺轨迹测量树干直径的算法、基于切平面投影与圆柱面投影的树干三维表面模型的重建算法以及用材林梢度方程精准估计算法。这些研究成果都属于该项目的核心基础理论，是搭建遥感技术和森林资源监测的桥梁。研究成果达到国际
34、领先水平，并且正在全国范围内逐步得到广泛应用。（2）负责与河南鸡公山国家级自然保护区协调项目推广应用等工作；全力配合本单位项目负责人推广数字化森林资源监测技术对鸡公山国家级自然保护区实验基地的森林资源区划、小班调查、森林景观规划和保护区森林面积动态监测等方面的应用。除此之外，本单位还专门设立了数字化森林资源监测技术推广专项经费，主要用于该项目推广的基地建设、维护和野外调查等费用。6南京林业大学南京林业大学在国家高技术研究发展计划（863计划）“数字化森林资源监测技术”项目中，承担其中“数字化森林模型与可视化模拟关键技术研究(2012AA)”课题中“林木生长可视化模型研究”任务的研究工作。对本项
35、目技术创新和应用贡献主要为：（1）研建了杨树胸径、树高、冠幅与树龄关系的统计模型，研究了杨树在不同生长阶段及其不同环境条件下的光合作用和蒸腾作用变化规律，建立了杨树随林龄变化的三维可视化模型，采用图像特征处理方法提取了杨树树叶生长的形态模型并进行了参数化设计。（2）对阔叶树，如樱花树、梧桐、鹅掌楸等近20种阔叶树建立了叶片纹理特征库、枝干纹理特征库以及枝干形态结构模型，并采用VC+与OpenGL实现了近20种阔叶树的三维可视化模型。7福州大学福州大学在国家高技术研究发展计划（863计划）“数字化森林资源监测技术”项目中，承担其中“数字化森林模型与可视化模拟关键技术研究(2012AA)”课题中“
36、森林景观可视化模拟技术研究”任务的研究工作。对本项目技术创新和应用贡献主要为：（1）利用计算机的交互技术，通过鼠标对三维场景的交互式操作和参数化调控方法，实现三维森林景观交互式编辑。采用综合集成技术，应用OSG中的场景图管理技术、地形分页技术、层次细节模型（LOD）、实例化技术等各种加速绘制与场景优化管理技术的紧密结合和优化策略，实现大规模、复杂性森林场景的实时绘制。（2）在森林景观可视化平台基础上，集成森林生长、竞争、死亡、灾害和人为干预（间伐）模型，估算树木形态结构特征参数，并与树木三维几何模型建立关联，动态模拟森林景观的动态演替过程。研发造林方案设计的三维辅助分析系统，实现造林方案的智能
37、化交互式设计，以直观的方式展现小班的造林效果。利用林分的空间结构指数及郁闭度对构建的虚拟森林进行合理性分析，为辅助造林方案的调整提供参考。八、完成人合作关系说明:本人作为项目负责人和“数字化森林资源监测关键技术研究”课题负责人，与项目9个主要合作人面向现代森林资源监测业务需求，从森林资源监测技术、可视化模拟技术与经营管理技术出发，共同开展项目合作，合作时间从2012年1月开始至2015年12月止，具体合作工作如下：张怀清研究员是“数字化森林模型与可视化模拟关键技术研究”课题负责人，共同研发内容为：提出了基于三维激光扫描数据的树木枝干参数提取方法；研建了树木形态、结构与生长耦合技术，实现了树木形
38、态结构与生长可视化模拟；提出了基于多源数据的林分结构自适应可视化模拟技术；突破了基于综合生长模型的林分生长可视化模拟技术。共同组织和开展了云南、湖南、海南、内蒙古自治区等地的数字化森林模型与可视化模拟关键技术的应用推广。吴保国教授是“数字化森林与牧场经营管理关键技术研究”课题负责人，承担了森林经营管理决策支持关键技术研究，主要合作为：组织了华北落叶松人工林立地质量评价模型与评价技术、经营管理决策模型、林分经营管理密度控制技术等研究；设计了经营决策支持系统的知识库、数据库、模型库和方法库；提出了适用于特定树种培育经营全过程的决策流程；设计、开发了森林培育专家决策支持系统集成平台，并组织了系统推广
39、示范等工作。刘华副研究员承担了森林覆盖及类型信息快速提取技术的研究工作，主要合作为：提出了按植被区划将全国分为8个区域进行森林覆盖信息快速提取的构思；基于MODIS等低分辨率遥感数据，研究了利用时间序列影像进行大区域森林覆盖与森林类型信息快速提取的技术方法，实现了森林面积、森林覆盖率、森林类型等信息的快速获取。解决了森林资源信息获取周期长，缺乏连续、实时监测数据等技术难点。林辉教授承担了大尺度森林信息提取技术的研究工作，主要合作为：提出了大尺度森林覆盖信息快速提取技术；组织了基于时间序列遥感数据的森林类型提取技术的研究；突破了大尺度森林生物物理参数反演技术；研建了森林资源信息遥感快速提取系统。
40、范文义教授承担了森林类型精准识别技术的研究工作，主要合作为：提出了主被动遥感数据协同的林分类型识别技术、高分结合面向对象的林分类型自动识别技术。选取了三个试验区进行森林类型精准识别，林分类型信息识别精度达到了90%以上。张晓丽教授承担了森林结构精准提取技术的研究工作，主要合作为：建立了高精度、快速估测LAI的新方法；建立了高分影像和极化雷达生物量、蓄积量协同反演模型；运用Landsat8 OLI数据以及ASTER GDEM，建立了郁闭度估测模型；基于地基LIDAR数据和高分光学遥感数据，建立了基于BP神经网络模型的生物量估测模型；提出了基于高分辨率遥感的单木信息提取算法；设计开发了森林植被参数
41、提取系统。李永亮助理研究员承担了森林经营可视化模拟技术的研究工作，主要合作为：构建了林分整体信息到林木个体信息估计的可视化模拟方法；研建了基于工作流技术的林分交互式经营可视化模拟方法；构建了林分交互式经营措施方法决策可视化模拟技术；研建了基于森林资源调查数据的森林景观可视化模拟技术。共同开展了云南、湖南、内蒙古自治区等地的数字化森林模型与可视化模拟关键技术的应用推广。刘鹏举副研究员承担了林火监测物联网智能预警技术的研究工作，主要合作为：提出了基于传感器网络、智能移动终端与视频监测协同的森林火险气象与环境因子动态采集与实时分析技术；研发了基于图像分析与GIS技术的林火监测智能预警系统与森林烟火探
42、测与地理定位等关键技术；集成了林火蔓延动态数据驱动模拟系统；实现了基于森林火灾监测物联网的林火信息采集、分析、预警的一体化管理与决策支持。宋新宇教授承担了森林生物量估算模型的研究工作，主要合作为：解决了在构建生物量相容性方程系统时，由于变量存在度量误差而所造成的偏差问题；提出了基于切平面投影与圆柱面投影的树干三维表面模型的重建算法以及用材林削度方程精准估计算法；推广了数字化森林资源监测技术在鸡公山国家级自然保护区实验基地的森林资源区划、小班调查、森林景观规划和保护区森林面积动态监测等方面的应用。在“十二五”国家863计划项目“数字化森林资源监测技术”的支持下，本次合作取得众多成果：发表学术论文141篇，其中SCI/EI收录37篇（SCI收录12篇，EI收录25篇）；申请专利42项（发明专利33项，实用新型专利9项），其中授权专利26项（发明专利17项，实用新型专利9项）；获得软件著作权登记60项；编制行业标准2项；出版专著2部，全面完成了项目任务。