森林
關(guān)注創(chuàng)建者：千尋位置行業(yè)應(yīng)用 創(chuàng)建時(shí)間：2023-09-27
森林的視頻教程
九分鐘快速學(xué)會(huì)使用python實(shí)現(xiàn)隨機(jī)森林數(shù)據(jù)訓(xùn)練和預(yù)測(cè)（附代碼）
介紹了一個(gè)典型的利用python進(jìn)行隨機(jī)森林訓(xùn)練和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的代碼，可以幫助大家迅速掌握隨機(jī)森林的應(yīng)用。
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十分鐘快速掌握決策樹與隨機(jī)森林原理
介紹了決策樹和隨機(jī)森林的計(jì)算原理，希望對(duì)大家有所幫助，大家有問題也歡迎在評(píng)論區(qū)當(dāng)中提出。
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森林的實(shí)例教程
我國(guó)森林資源較為豐富，但巡查、防火工作也十分艱巨。為了更好地保護(hù)森林安全，維護(hù)地球生態(tài)平衡，近年來(lái)各地林業(yè)主管部門相繼引入無(wú)人機(jī)來(lái)協(xié)助開展森林巡查等任務(wù)。
無(wú)人機(jī)巡查森林“蔚然成風(fēng)” 或開啟市場(chǎng)新契機(jī)
森林在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占有重要地位，同時(shí)也是人類和動(dòng)植物賴以生存的基礎(chǔ)資源。但是，森林資源防護(hù)面臨著多重威脅，山火、盜伐、蟲害等都是巨大隱患。其中，森林大火的發(fā)生率較高，危害也最大，一直是林業(yè)工作的重中之重。
據(jù)公開數(shù)據(jù)顯示，全球每年平均發(fā)生森林火災(zāi)20多萬(wàn)起，燒毀的森林面積約占全世界森林總面積的1‰以上。近年來(lái)，森林火災(zāi)在世界各國(guó)逐漸呈現(xiàn)多發(fā)態(tài)勢(shì)。2018年7月，希臘、加拿大相繼發(fā)生森林火災(zāi)，造成巨大人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。
目前，我國(guó)航空護(hù)林工作大部分停留在航空救火，在預(yù)防森林火災(zāi)上的應(yīng)用較少，主要集中為不定期的載人直升機(jī)飛行巡視。而國(guó)際航空護(hù)林的發(fā)展方向，更集中在無(wú)人機(jī)在航空護(hù)林中的應(yīng)用。因此，使用無(wú)人機(jī)來(lái)巡查森林、防范山火和進(jìn)行資源測(cè)繪日趨成為主流。
無(wú)人機(jī)，即無(wú)人駕駛飛行器。無(wú)人機(jī)可以代替人力，從空中對(duì)森林進(jìn)行監(jiān)控，，及時(shí)發(fā)現(xiàn)火災(zāi)險(xiǎn)情以及非法活動(dòng)。通過裝載不同的任務(wù)設(shè)備，如攝影攝像、紅外熱成像、多光譜等裝置，還能獲取不同維度的森林信息。
2018年5月，貴州黎平森林公安局首次使用無(wú)人機(jī)巡邏，進(jìn)行森林火警勘查、監(jiān)控非法占用林地的違法行為。此外，作為“綠水青山就是金山銀山”重要思想的誕生地，安吉縣森林覆蓋率達(dá)71.1%，為了應(yīng)對(duì)森林資源保護(hù)壓力，該縣引進(jìn)了4臺(tái)無(wú)人機(jī)，對(duì)工作人員難以到達(dá)的山溝、山頂進(jìn)行巡查、監(jiān)管。
10月20日，靖州縣啟動(dòng)無(wú)人機(jī)巡查森林資源試飛工作，這是該縣在全省首創(chuàng)縣級(jí)森林資源監(jiān)測(cè)平臺(tái)后又一創(chuàng)新舉措，標(biāo)著“天空地”全覆蓋森林資源監(jiān)管體系的全面構(gòu)建。
展開 森林火災(zāi)不僅對(duì)保貴的森林資源造成嚴(yán)重破壞，使生態(tài)環(huán)境惡化，還直接威脅到國(guó)家和人民生命財(cái)產(chǎn)的安全。為保護(hù)森林資源，減少森林火災(zāi)的發(fā)生，及時(shí)查處肇事者，森林火災(zāi)案件現(xiàn)場(chǎng)勘查是一項(xiàng)極其重要的工作。如何掌握森林火災(zāi)的發(fā)案規(guī)律和現(xiàn)場(chǎng)特點(diǎn)，提升森林火災(zāi)案件現(xiàn)場(chǎng)勘查質(zhì)量，高效完成這項(xiàng)工作任務(wù)，是森林公安機(jī)關(guān)面臨的一大課題。
森林火災(zāi)是指自然或人為火源引起森林、林木、林地的植被自由燃燒并失去人為控制，對(duì)森林資源、生態(tài)環(huán)境和人類生命財(cái)產(chǎn)造成嚴(yán)重危害和損失的一種災(zāi)害性案件。
森林火災(zāi)案件現(xiàn)場(chǎng)是指森林火災(zāi)的發(fā)生地及遺留與起火原因有關(guān)痕跡物證的場(chǎng)所?；馂?zāi)的發(fā)生地應(yīng)理解為火災(zāi)發(fā)生到火熄滅整個(gè)相連續(xù)的火場(chǎng)，遺留與起火原因有關(guān)痕跡物證的場(chǎng)所，不僅包含火場(chǎng)內(nèi)起火部位、進(jìn)出路線，也包括火場(chǎng)外相關(guān)的行為、物品和可疑事件等涉及的場(chǎng)所。森林火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)由八要素構(gòu)成：現(xiàn)場(chǎng)時(shí)空、林火氣象、森林植被、地形地貌、現(xiàn)場(chǎng)火源、痕跡物證、行為跡象及環(huán)境變化。
一、森林火災(zāi)案件現(xiàn)場(chǎng)的特點(diǎn)
（一）現(xiàn)場(chǎng)暴露性
（二）現(xiàn)場(chǎng)破壞性
（三）時(shí)空追溯性
（四）勘查前瞻性
（五）火源特定性
（六）火因關(guān)聯(lián)性
二、森林火災(zāi)案件現(xiàn)場(chǎng)勘查的任務(wù)
森林火災(zāi)案件現(xiàn)場(chǎng)勘查是指森林公安機(jī)關(guān)的偵查、技術(shù)人員
依據(jù)法律規(guī)定，利用科學(xué)技術(shù)手段和調(diào)查訪問等方法，對(duì)與森林火災(zāi)案件有關(guān)的時(shí)空、人、事、物等進(jìn)行實(shí)地勘驗(yàn)檢查和調(diào)查訪問的一種偵查活動(dòng)。
展開 無(wú)人機(jī)巡山查火患，5G森林防火系統(tǒng)盯警情……進(jìn)入春季森林防滅火的關(guān)鍵時(shí)期，全省各地多措并舉，全力排查隱患，不少地方還用上高科技，將森林火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)降到最低。
據(jù)悉，今年以來(lái)全省森林防滅火形勢(shì)保持了總體平穩(wěn)，守住了不發(fā)生重特大森林火災(zāi)的底線，打好了冬春季重點(diǎn)防火期上半場(chǎng)戰(zhàn)斗，取得了階段性戰(zhàn)果。湖北省森防指表示，當(dāng)前全省春耕生產(chǎn)全面鋪開，清明節(jié)等防火緊要期接踵而至，野外火源管控難度加大，火災(zāi)隱患增多，森林防滅火形勢(shì)更加嚴(yán)峻復(fù)雜，各地務(wù)必高度重視，實(shí)做到“四個(gè)到位”，堅(jiān)決防范森林火災(zāi)發(fā)生，全力保護(hù)人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全。
無(wú)人機(jī)和5G等高科技防火
守護(hù)森林安全，
不光有“千里眼”，
還有“順風(fēng)耳”。
↓↓↓
今年1月，鄂州市梁子湖區(qū)5G“森林防火預(yù)警監(jiān)測(cè)系統(tǒng)”試運(yùn)行，防火人員足不出戶，就能對(duì)林區(qū)火險(xiǎn)火情進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。
梁子湖區(qū)森林面積11.43萬(wàn)畝，森林覆蓋率達(dá)16.73%。
展開 林業(yè)調(diào)查是林業(yè)工作的基礎(chǔ)，對(duì)于森林資源的管理、規(guī)劃、保護(hù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)業(yè)種植等方面都具有重要的意義。傳統(tǒng)林業(yè)調(diào)查主要依賴人工進(jìn)行，存在工作效率低、數(shù)據(jù)精度低、數(shù)據(jù)分析困難、受地形限制、無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等缺陷。
隨著科技的不斷發(fā)展，無(wú)人機(jī)作為一種高效、靈活的工具，正在越來(lái)越多的領(lǐng)域得到應(yīng)用。無(wú)人機(jī)航測(cè)利用無(wú)人機(jī)搭載的航攝設(shè)備，通過遙感技術(shù)獲取大量地理數(shù)據(jù)，并生成高精度的影像和地圖。在林業(yè)調(diào)查中，無(wú)人機(jī)航測(cè)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)林地的快速勘測(cè)和監(jiān)測(cè)，提供準(zhǔn)確的林地地形、植被分布、景觀結(jié)構(gòu)等信息。這為林業(yè)調(diào)查和資源管理提供了重要數(shù)據(jù)支持。
無(wú)人機(jī)航測(cè)在林業(yè)調(diào)查中的應(yīng)用主要包括以下幾個(gè)方面：
1、森林資源調(diào)查：通過無(wú)人機(jī)搭載的高清攝像頭獲取森林的高分辨率影像數(shù)據(jù)，分析森林覆蓋、樹種分布、林地分布等信息，評(píng)估森林資源的狀況和價(jià)值。
2、森林病害調(diào)查：無(wú)人機(jī)可以搭載多種傳感器，如紅外相機(jī)、激光雷達(dá)等，獲取森林病害的影像數(shù)據(jù)和環(huán)境信息，分析病害的分布、發(fā)生情況和擴(kuò)散趨勢(shì)，為森林病害的預(yù)測(cè)預(yù)警和防治提供依據(jù)。
3、森林環(huán)境監(jiān)測(cè)：無(wú)人機(jī)可以搭載多種環(huán)境監(jiān)測(cè)設(shè)備，如氣象傳感器、土壤水分傳感器等，獲取森林環(huán)境的溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向、土壤水分等數(shù)據(jù)，分析森林環(huán)境的變化情況，評(píng)估森林生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況和穩(wěn)定性。
4、森林火災(zāi)監(jiān)測(cè)：無(wú)人機(jī)可以搭載紅外相機(jī)、熱成像儀等設(shè)備，獲取森林火災(zāi)的影像數(shù)據(jù)和環(huán)境信息，分析森林火災(zāi)的發(fā)展趨勢(shì)、范圍和影響，為森林火災(zāi)的監(jiān)測(cè)和撲救提供及時(shí)有效的信息支持。
5、自然保護(hù)區(qū)監(jiān)管：無(wú)人機(jī)可以搭載高清攝像頭和紅外相機(jī)，對(duì)自然保護(hù)區(qū)的野生動(dòng)植物進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，獲取珍稀瀕危物種的影像數(shù)據(jù)，評(píng)估保護(hù)區(qū)的生態(tài)環(huán)境和生物多樣性，為保護(hù)野生動(dòng)植物提供科學(xué)依據(jù)。
綜上所述，無(wú)人機(jī)航測(cè)在林業(yè)調(diào)查中具有廣泛應(yīng)用的前景。
展開 借助先進(jìn)的技術(shù)手段，智慧林業(yè)正在為森林保護(hù)與管理提供前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。本文將深入探討智慧林業(yè)的意義、主要技術(shù)與應(yīng)用，并著重對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性進(jìn)行分析。
智慧林業(yè)，即利用現(xiàn)代信息技術(shù)手段對(duì)林業(yè)進(jìn)行數(shù)字化、智能化管理的理念與實(shí)踐。它基于人造衛(wèi)星、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了森林資源的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)、精細(xì)管理和智能決策。智慧林業(yè)的發(fā)展，不僅有利于提升森林資源利用效率，還可以有效減少人為干預(yù)對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響，推進(jìn)可持續(xù)發(fā)展。
在智慧林業(yè)的應(yīng)用中，無(wú)人機(jī)技術(shù)扮演著重要角色。無(wú)人機(jī)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)廣大森林區(qū)域的高效巡視，通過搭載多光譜、熱紅外等傳感器，實(shí)現(xiàn)對(duì)森林植被、土地利用、火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等信息的快速獲取和分析。而依托人工智能技術(shù)，無(wú)人機(jī)還能夠通過圖像識(shí)別、目標(biāo)跟蹤等功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)野生動(dòng)物的監(jiān)測(cè)與保護(hù)，為生物多樣性保護(hù)提供有力支持。
除了無(wú)人機(jī)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也在智慧林業(yè)中發(fā)揮重要作用。通過在森林中布設(shè)傳感器網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)溫度、濕度、土壤水分等環(huán)境因素的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。借助云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，可以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)干旱、蟲災(zāi)等災(zāi)害的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)采取應(yīng)對(duì)措施，最大程度保護(hù)森林生態(tài)安全。
此外，利用衛(wèi)星傳感器可獲取森林大范圍的遙感圖像數(shù)據(jù)，通過圖像處理和分析技術(shù)得到具有空間分辨率和時(shí)間連續(xù)性的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，從而準(zhǔn)確獲得森林生態(tài)信息。通過遙感技術(shù)獲取森林生長(zhǎng)情況，預(yù)測(cè)林木生長(zhǎng)的趨勢(shì)和規(guī)律。這能夠幫助決策者進(jìn)行可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃，合理安排木材采伐和林地開發(fā)，保證森林資源的合理利用。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型是實(shí)現(xiàn)智慧林業(yè)的關(guān)鍵一步。通過建立森林管理信息系統(tǒng)，將傳統(tǒng)的人工記錄與數(shù)字化技術(shù)相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)森林資源的全面數(shù)字化管理。
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森林的最新內(nèi)容
新的森林和城市動(dòng)物模型
車輛模型新增 UD Trucks Quon GW Quester 2022（帶箱體和不帶箱體）、Hyundai Ioniq 5 XRT 2025 和 Kia EV4 Fastback 2025。
同時(shí)新增了建筑、建筑元素、道具、交通標(biāo)志及行人模型。
但這種微觀視角也容易導(dǎo)致“只見樹木，不見森林”，對(duì)于架構(gòu)層面的設(shè)計(jì)缺陷，Codex的識(shí)別能力相對(duì)較弱。
important;">多光譜：廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、林業(yè)、地質(zhì)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等大面積資源調(diào)查，如農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、森林資源清查。
根據(jù)其監(jiān)測(cè)功能的差異，氣象站可分為：便攜式氣象站、高精度氣象站、高速公路氣象站、森林火險(xiǎn)氣象站及校園氣象站、電力氣象站、光伏氣象站、景區(qū)氣象站、社區(qū)氣象站。無(wú)論該氣象站的使用地點(diǎn)在哪里，對(duì)于環(huán)境濕度能否實(shí)時(shí)高精度監(jiān)測(cè)，是衡量該氣象站能否正常工作的核心指標(biāo)之一。
XGBoost 工作原理詳解4個(gè)月前
XGBoost 工作原理詳解
傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如決策樹和隨機(jī)森林）易于解釋，但在復(fù)雜數(shù)據(jù)集上往往難以保證準(zhǔn)確性。XGBoost（Extreme Gradient Boosting 的縮寫）是一種先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，專為實(shí)現(xiàn)高效性、快速性和高性能而設(shè)計(jì)。
基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如LSTM、隨機(jī)森林）分析歷史數(shù)據(jù)，識(shí)別隱性劣化趨勢(shì)，可提前數(shù)小時(shí)至數(shù)天預(yù)警。
■ 高性能運(yùn)行引擎：支持萬(wàn)級(jí)模型并發(fā)分析運(yùn)算、優(yōu)化調(diào)度、控制指令下發(fā)，支持模型在線調(diào)試、熱更新。部署方式靈活，滿足多種場(chǎng)景部署需求，同時(shí)支持國(guó)產(chǎn)服務(wù)器、系統(tǒng)應(yīng)用。
初篩模型時(shí)，我們基于預(yù)測(cè)場(chǎng)景選取了貝葉斯、隨機(jī)森林和深度學(xué)習(xí)等模型，發(fā)現(xiàn)貝葉斯模型的調(diào)優(yōu)效果較好，后續(xù)便基于貝葉斯算法對(duì)算子和模型參數(shù)進(jìn)行微調(diào)。
在建模細(xì)節(jié)方面，考慮到數(shù)據(jù)分布不平衡的情況，我們從數(shù)據(jù)和算法層面進(jìn)行調(diào)整。在數(shù)據(jù)層面，采用采樣技術(shù)調(diào)節(jié)OK和NG樣本的占比；在算法層面，運(yùn)用代價(jià)敏感學(xué)習(xí)賦予懲罰系數(shù)，以調(diào)控漏放率。
初篩模型時(shí)，我們基于預(yù)測(cè)場(chǎng)景選取了貝葉斯、隨機(jī)森林和深度學(xué)習(xí)等模型，發(fā)現(xiàn)貝葉斯模型的調(diào)優(yōu)效果較好，后續(xù)便基于貝葉斯算法對(duì)算子和模型參數(shù)進(jìn)行微調(diào)。
在建模細(xì)節(jié)方面，考慮到數(shù)據(jù)分布不平衡的情況，我們從數(shù)據(jù)和算法層面進(jìn)行調(diào)整。在數(shù)據(jù)層面，采用采樣技術(shù)調(diào)節(jié)OK和NG樣本的占比；在算法層面，運(yùn)用代價(jià)敏感學(xué)習(xí)賦予懲罰系數(shù)，以調(diào)控漏放率。
在 Qgis 中開發(fā)高分辨率 Rusle 模型11個(gè)月前
您將獲得以下方面的實(shí)用技能：SAGA 中的地形預(yù)處理和 LS 因子推導(dǎo)在隨機(jī)森林的 Google Earth Engine 中為 C 因子定義土地利用和土地覆蓋分類在 QGIS 和 Google Earth Pro 中分配土壤和保護(hù)值組合所有圖層以生成最終的侵蝕風(fēng)險(xiǎn)地圖我們將創(chuàng)建自己的地圖，并在可用時(shí)使用全球開源數(shù)據(jù)。
理論加案例，一文讀懂?dāng)?shù)據(jù)分析中的分類建模11個(gè)月前
集成學(xué)習(xí)算法里，RandomForest隨機(jī)森林算法很有代表性，它最顯著的優(yōu)點(diǎn)是抗過擬合能力強(qiáng)。
所謂過擬合，指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)非常好，精度很高。但遇到新數(shù)據(jù)，精度就崩了。
除了抗過擬合，隨機(jī)森林算法的魯棒性也很強(qiáng)。如果數(shù)據(jù)存在異常值，模型也不會(huì)有明顯的精度下降。
當(dāng)然凡事都有兩面性。隨機(jī)森林算法的缺點(diǎn)之一就是模型訓(xùn)練過程的計(jì)算量大，而且得到的模型是一個(gè)黑箱模型。
