CN103827845A - 使用如由叶面积指数测量的林分发育特性的森林管理系统和方法 - Google Patents
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Abstract
一种识别未按预期生长的林分或其一部分的系统和方法。在一个实施例中，计算机系统将根据遥感数据确定的林分的测量的叶面积指数与预期的叶面积指数进行比较。计算机系统识别出测量的叶面积指数大于预期的叶面积指数的林分或其一部分和/或测量的叶面积指数小于预期的叶面积指数的林分或其一部分。在一个实施例中，使用比较结果来识别可能需要造林治理的林分或其一部分。在另一实施例中，使用测量的植被指数或叶面积指数值来管理林分中的次生作物的生长。将VI或叶面积指数值与预期值进行比较以便确定是否应当应用造林治理。
Description
相关申请的交叉引用
本申请是2011年3月30日提交的美国专利申请序列号No.13/076,086的部分继续申请，上述美国专利申请的全部内容通过引用并入于此。
技术领域
在此公开的技术涉及用在森林管理中的计算机系统，特别是涉及用于识别未按预期生长的林分或其一部分和/或用于对林分给出造林治理建议的系统。
背景技术
在林业产品的商业生长和采伐中，未来不是在预定时间简单地种植和采伐树木。相反，在其生长周期期间，可以将许多造林技术应用于林分以便实现特定类型的林业产品的最佳产量。这些技术可以包括所需树木的选择性间苗、移除竞争树木、灌木丛或其他植被、施加肥料等等。
主动管理林业面临的一个困难是了解哪些林分未按预期生长，由此可能需要施肥、间苗或应用其他造林技术。森林管理的常规方法是将护林人员派遣到林分以实体考察该林分并且如果需要则建议应用一种或多种造林技术。尽管这种方法对相对小的森林来说起作用，但实体检查可能在大的地理面积上延伸的大的商业森林的所有面积成本过高。此外，即使实体检查是可能的，但考察人员通常不会提早知道在其检查前林分的状况如何。因此，工作人员通常必须回到具有适当设备的地方以便执行建议的造林技术。
附图说明
图1示例出根据所公开的技术的实施例，用于评估林分生长如何和/或识别出可能需要应用一种或多种造林技术的计算机系统；
图2示例出对多种不同林分，叶面积指数与林分的年龄的关系的典型曲线；
图3示例出根据所公开的实施例所产生的图，其根据所公开的技术的实施例识别表现超佳（overperforming）和/或表现欠佳（underperforming）的树木林分或其一部分的位置；以及
图4是根据所公开的技术的一个实施例所执行的步骤的流程图，以便识别表现超佳和/或表现欠佳的树木林分和/或建议用于该林分的造林治理。
具体实施方式
如上所述，护林人员和林业产品公司所面临的一个挑战是以成本有效的方式，确定树木的林分生长如何。如果已知林分未按预期生长，则护林人员可以建议将一项或多项造林治理应用于该林分以便改善其生长特性。尽管护林人员如果实体检查林分，则能确定林分状况，但通常成本过高，并且由于不同护林人员如何解释林分的状况，实际上是主观的，并且有时实际上不可能实体检查森林中的每一林分的每一英亩。此外，即使实体检查林分并且护林人员做出将应用的特定造林技术的建议，但护林人员可能手边不易于具有适当的设备以便应用所建议的技术。因此，护林人员必须带适当的设备返回来应用所建议的技术，由此增加森林管理所需的整体成本和时间。
为解决这些问题和其他问题，所公开的技术是一种计算机系统，操作用来估计森林中的树木林分或其一部分生长如何。在一个实施例中，该计算机系统识别未按预期生长的林分以便护林人员能建议将一项或多项造林治理应用于该林分。
在一个实施例中，计算机系统使用遥感数据来确定林分是否按预期生长。以大于预期的速率生长的林分分类为表现超佳林分，而以低于预期的速率生长的那些则被分类为表现欠佳林分。
尽管表现超佳林分可能需要应用造林治理似乎反直观，但这些林分通常包含不期望树木或能由遥感仪器检测到的并且与林分的期望树种竞争的其他植被。因此，应用于这些林分的治理通常包含通过间苗、施加除草剂或其他植被控制法，移除不期望的树木或竞争植被。另一方面，表现欠佳林分可能指示出由于昆虫、疾病、火灾或与未能被遥感仪器检测到的不期望植被（例如如果在冬季时间采集，则未被遥感数据检测到的落叶树种）竞争而导致的致命性问题。应用于表现欠佳林分的治理可以包括移除不期望的植被和/或向林分施加肥料。
根据所公开的技术的一个实施例，通过将林分的当前叶面积指数与预期的叶面积指数相比较，来确定森林中林分生长得如何。在一个实施例中，叶面积指数由遥感数据测量。图1示例出用于根据遥感数据来估计林分生长如何的系统。如所示，林分10种植有期望的树种20。此外，林分可能包括可能由例如自然播种所形成的一种或多种不期望的树种30。不期望的树种30会与将在该林分中生长的期望树种20竞争光、养分和水。此外，林分10可能包括也会与期望树种20竞争水和养分等等的诸如灌木等等的植被40。
为估计林分中的期望树种20生长如何，测量该林分10的叶面积指数（LAI）。在一个实施例中，从诸如可从陆地卫星成像系统60获得的那种卫星图像获得遥感数据。使用陆地卫星成像系统来捕捉包括林分10的地理区域的图像。如下所述，能由林分的卫星图像计算林分的LAI。
如本领域的技术人员将意识到，卫星图像通常包含以多个频谱波段获得的图像数据。在一个实施例中，根据林分的植被指数（VI）计算林分的LAI。如遥感和林业领域的技术人员将意识到的，林分的VI基于红和近红外频谱波段检测的反射比。根据卫星图像区中的相应VI来计算LAI的技术和公式对本领域的普通技术人员来说是公知的。
在另一实施例中，根据其他类型的遥感数据，诸如光探测和测距（LiDAR）测量林分的LAI。如本领域的技术人员将意识到，LiDAR数据表示由飞机，诸如直升机或固定翼飞机70，在森林或感兴趣的其他区域上执行的激光脉冲的检测。在感兴趣的区域上具有的LiDAR系统将脉冲激光束引导朝向地面。检测反射回到LiDAR系统的激光脉冲。因为已知飞机的高度和位置，因此，每一检测脉冲能被指定三维位置来创建飞机飞过的地面的地形图。
在一个实施例中，根据具有落在森林的预期树冠高度内的高度的LiDAR数据点计算林分的叶面积指数。在一个实施例中，检测具有离地面的高度落在由林分中的树种、树龄、林分的地理区域、土壤情况和其他因素统计确定或建模的预期树冠高度内的LiDAR数据点。通过将在该高度范围中反射的LiDAR数据点的数量与所检测的LiDAR数据点的总数进行比较，确定林分或其一部分的LAI。然而，也能使用确定LAI的其他技术，诸如空中多频谱成像或高光谱（hyperspectral）成像。此外，能使用测量LAI的手持装置。
一旦根据遥感数据测量了林分10的LAI，就将其与预期的LAI进行比较。如果林分的测量的LAI高于预期，则将该林分分类为表现超佳。在该林分中，很可能不期望的树种30和/或植被40正生长在该林分中并且与期望树种20竞争。因此，可以将这种林分识别成需要有选择间苗和/或应用其他造林治理的除草剂来控制竞争。或者，如果林分10或其一部分的测量的LAI低于预期的LAI，则将这种林分识别成表现欠佳并且也可以标记为应用硬木竞争植被释放（release）、施肥或其他治理来增加林分中的期望树木的生长。
根据所公开的技术的一个实施例，计算机系统100执行在非瞬时计算机可读介质120，诸如CD-ROM、硬盘驱动器、DVD、闪速驱动器等等上存储的程序指令序列。或者，程序指令能从在诸如互联网的计算机通信链接上的远程计算机接收。计算机系统100内的处理器电子装置执行程序指令来估计每一林分或其一部分生长如何。在一个实施例中，计算机系统100操作用来从数据库140接收包括所述林分的感兴趣区域的遥感数据。由该遥感数据，测量林分的LAI。在一个实施例中，遥感数据来自感兴趣区域的卫星图像。在另一实施例中，遥感数据是LiDAR数据。将所述林分的测量的LAI与该林分的预期的LAI进行比较。
计算机系统100识别具有大于或小于对该林分确定的并且存储在数据库150中的预期的LAI的测量的LAI的林分。在一个实施例中，计算机系统产生识别所测量的LAI大于、等于或小于该林分的预期的LAI的林分或林分的一部分的地图160。地图160能以电子形式，用于在计算机监视器等等上查看。或者，能将地图160打印在纸或其他媒介上。地图160识别出：根据林分的所测量的LAI如何与林分的预期的LAI相比较，护林人员可以考虑应用造林技术的地理位置。或者，计算机系统100能产生识别建议治理的林分或部分林分的列表170。该列表可以规定将要应用于该林分的治理类型。或者，列表170可以识别出要么表现超佳要么表现欠佳的林分或部分林分、以及护林人员或其他人能确定需要何种治理。
图2示例出多个点的曲线图200，每一点表示林分的测量的LAI相对于林分中的树龄。经多种技术，诸如通过根据遥感数据，诸如卫星图像或LiDAR数据测量LAI，确定为曲线图200中的每一点测量的LAI。或者，可以使用光测量工具，诸如可从LiCOR BioSciences获得的LAI-2000或从Decagon Devices Inc.获得的Accupar LP-80，根据林分的实际检查或由数学生长模型，来测量林分的LAI。尽管图2中所示的图示出了年龄高至12年的林分的测量的LAI值，但将意识到能对直到采伐的任何年龄的林分进行测量。
一旦对由曲线图200表示的特定树种确定足够的数据点，就能相对于林分的年龄，确定和图示出平均预期的LAI210。能使用另外的统计技术来确定上限正常范围220和下限正常范围230。下限正常范围230和上限正常范围220间的区域定义了相对于年龄的树种的预期的LAI。一旦对所述林分或林分的一部分测量预期的LAI，就将所述林分的测量的LAI与预期的LAI进行比较。
在图2所示的曲线图中，区域260识别出LAI大于预期的LAI的LAI/林分年龄值。类似地，区域270识别出LAI低于预期的LAI的LAI/林分年龄值。
在另一实施例中，根据专用于所述树种的生长模型来确定林分的预期的LAI。能将诸如林分的地理位置、林分的土壤情形、应用于林分的造林技术（例如间苗、肥料等等）、天气情况和其他因素的因素考虑到生长模型中。生长模型通常实际上是以经验为依据并且由多年的地面真实测量和其他采集数据来确定的。然后，通过利用通常定义为每单位叶面积的生长的生长效率（GE），能将来自该模型的预期生长值转换成LAI的预期值。
图3示例出指示森林区中的各个林分的边界的计算机系统产生的地图或图300。图300示出对林分的小部分（即图中的像素）测量的LAI如何与预期的LAI相比较。在一个实施例中，图300中的每一像素表示约100英尺乘以100英尺的面积。然而，将意识到取决于用来确定LAI的遥感仪器的分辨率，可以使用其他像素面积。
通过测量和比较用于小于整个林分的区域的LAI，能易于看出整个林分是否需要造林治理或仅一部分林分。图300中的每一像素可以取决于测量的LAI和预期的LAI的比较结果而被彩色编码或者加以区分。可以在计算机显示器上示出或打印图300。在另一实施例中，具有高于或低于预期的LAI的测量的叶面积指数的那些林分或一部分林分能包括在报告中。能由数字或地理坐标识别林分或林分的一部分以便护林人员能确定如果有则需要应用何种治理。
在另一实施例中，计算机系统基于测量的LAI和预期的LAI的比较结果，做出应当将何种治理应用于林分或其一部分的建议。
图4示例出根据由所公开的技术的一个实施例的计算机系统执行的通过将如由遥感数据确定的林分的测量的LAI与预期的LAI相比较来估计林分生长如何的步骤的流程图。
从400开始，计算机系统接收遥感数据，诸如林分或其一部分的陆地卫星图像数据或LiDAR数据。在404，计算机系统将遥感数据转换成该林分的测量的LAI。在406，计算机系统将该林分的测量的LAI与预期的LAI进行比较。
在408，确定林分的测量的LAI是否大于预期的LAI。如果是，则在410，标记该林分以便进行间苗或其他造林技术。这些技术通常用来去除或减少与林分中的期望树种竞争的植被。
如果408的答案为否，则在412，计算机确定林分的测量的LAI是否低于预期的LAI。如果是，则在414，将当前LAI与来自前些年的一个或多个LAI值进行比较。如果林分LAI表示连续下滑值，则在416将该林分标记为可能遭到损坏，诸如来自昆虫、疾病或来自自然原因，例如暴风雨等等。如果林分LAI表示从先前测量的LAI缓慢增长的LAI，则在418标记该林分，用于可以增加林分中的期望树种的生长率的硬木释放（hardwood release）、施肥或其他造林技术。
在420，计算机系统生成识别所测量的LAI大于或小于（即不同于）预期的LAI的那些林分或其一部分的地图或列表。此外，或者，计算机系统能根据表示测量的LAI不同于预期的LAI的林分或其一部分的列表生成报告。报告还建议将要应用的特定造林治理。
通过查看所测量的LAI不同于预期的LAI的地图或报告，护林人员或其他个人能指令应用一项或多项造林治理。或者，这些林分或其一部分的位置能在做出这些建议前被放在列表上来进行实际检查。此外，因为该地图或列表示出了林分是否表现超佳或表现欠佳，所以能使护林人员着手处理该林分以便当检查该林分时携带正确的工具，从而减少需要多个行程来处理该林分的可能性。
测量VI指数不仅用于估计种植树木（即主要作物）的生长情况，而且还用于估计次生作物的生长情况。将林场中的树木间的空间用于生长次生作物正变得更普遍。这些作物的示例能包括能用来生产生物燃料的柳枝稷或其他生物质（biomass）。这些作物也能从施加肥料或其他技术受益以便最大化它们的生长并且会遭受过度采伐。正如难以实际地检查林地来确定应当对树木应用什么造林技术，同样的问题对检查土地以便管理这些次生作物也有效。
根据所公开的技术的另一方面，能使用与将测量VI指数用于树木管理类似的技术用来管理下层林木作物。在一个示例性系统中，计算机系统在次生作物存在时（例如生长季期间），接收或计算土地面积的VI指数的测量。在一个实施例中，然后将所计算的VI指数转换成相同土地面积的叶面积指数。然后将所计算的LAI用作管理次生作物的生长的辅助。例如，如果年年采伐次生作物，那么正在从土地去除作物中的养分。随着时间过去，土地会变得对于次生作物和主要作物（例如树木）均低产。通过根据每年的同一时间对同一次生作物所做的各次测量结果来对同一块土地所测得的LAI进行比较，所测得的LAI的差值提供了对土地的生产率的了解。如果LAI偏离模式、范围或预期轨迹，那么可以要求补救技术，诸如施加肥料、杀虫剂或其他技术来增加土地的生产率。
在一些实例中，可以期望估计有多少下层林木作物存在于土地块上。在那种情况下，计算机系统由下层林木作物休眠时的冬季期间和下层林木作物正生长时的生长季期间所做的测量，计算微分VI指数。因此，VI测量的差值能归因于为下层林木作物的另外的植物。因此，微分VI指数能用在将微分VI指数映射到用于采伐的下层林木作物量的生长模型中。相对于与被选地块的微分VI测量，可根据采伐的作物量的地面真实数据（实际测量）来构建这种模型。将该模型存储在计算机存储器中并用来由另外的微分VI测量预测作物规模。
估计可用来采伐的次生作物量的另一方法能基于所述土地面积的LiDAR数据的分析。如上所示，LiDAR数据指示出反射激光脉冲的离地面的高度。因此，通过由在等于或低于次生作物的高度的高度反射的植被确定LiDAR数据点的密度，能确定土地上次生作物的总量与整个作物量的良好估计。
在一个示例性实施例中，计算机系统接收用于所述土地面积的LiDAR数据并且与来自同一地区的总返回相比，根据来自低于一些预定值的高度的植被确定LiDAR返回反射的百分比。在一个实施例中，将预定高度值设定成诸如该地区中的预期平均树木高度的30%的值。然后，将与来自从低于预定高度反射的植被的总LiDAR数据点的百分比与在生长季期间测量的微分VI指数相比。两个测量具有高度的关联性。低于阈值的LiDAR反射点和所测量的微分VI指数的百分比给出存在多少生物质的近似值。这两个值可用在相对于所测量的微分VI指数值或低于阈值的LiDAR返回的百分比预测有多少次生作物可用于采伐的模型中。
在另一实施例中，随时间追踪微分VI指数以便检测产量、每年的变化或如果微分VI指数变得低于预期量或转向预期轨迹。如果计算机测量出所计算的微分VI指数的任何异常，则计算机可以产生特定地块正变得生产率低的指示。计算机可以产生指示需要执行一项或多项适当的补救措施，诸如施加肥料的报告。如果施加肥料，那么预期微分VI指数、以及该系统的总VI将增加。计算机能测量微分VI指数值的增加，由此管理次生作物的生长。如将意识到，计算机还能接收和分析LiDAR补偿VI指数值，作为微分VI指数值的替代，作为在该地区中存在多少次生作物的度量。计算机系统能生成表示次生作物可能需要应用一种或多种造林治理的区域的报告或地图（电子或打印的）。此外，计算机系统可以将VI指数值转换成相应的LAI值，用于分析或使用模型等等以便管理次生作物。
尽管就生长树木而言，描述了所公开的技术，但将意识到该技术也能用于其他作物。例如，该技术能用于确定其他作物，诸如竹子、稻谷、玉米、小麦或其他植物是否正按预期生长。因此，术语“林分”是指包括不仅仅为树木的林分。
能以数字电子电路、计算机软件、固件或硬件，包括在本说明书中公开的结构及它们的结构等效，或它们中的一个或多个的组合，来实现在本说明书中所述的主题和操作的实施例。在本说明书中所述的主题的实施例能实现为在用于由数据处理装置执行的非瞬时计算机可读介质上编码的或控制数据处理装置的操作的一个或多个计算机程序，即一个或多个计算机程序指令的模块。
非瞬时计算机可读介质能是或能包括在计算机可读存储设备、计算机可读存储基板、随机或串行存取存储器阵列或设备，或它们中的一个或多个的组合。此外，尽管计算机存储介质不是传播信号，但计算机存储介质能是以人工生成的传播信号编码的计算机程序指令的源或目的地。计算机存储介质也能是或能包括在一个或多个单独的实体部件或介质（例如多个CD、盘、或其他存储设备）中。在本说明书中所述的操作能实现为由数据处理装置在一个或多个计算机可读存储设备上存储或从其他源接收的数据上执行的操作。
术语“数据处理装置”包含用于处理数据的所有类型的装置、设备和机器，包括举例来说可编程处理器、计算机、片上系统或前述的多个或其组合。装置能包括专用逻辑电路，例如FPGA（现场可编程门阵列）或ASIC（专用集成电路）。装置除硬件外，还能包括创建用于所述的计算机程序的执行环境的代码，例如构成处理器固件、协议栈、数据库管理系统、操作系统、跨平台运行环境、虚拟机或它们的一个或多个的组合的代码。装置和执行环境能实现各种不同计算模型基础架构，诸如Web服务、分布式计算和网格计算基础架构。
计算机程序（也称为程序、软件、软件应用、脚本或代码）能以任何形式的编程语言，包括编译或解释语言、说明性语言或过程语言编写，并且能以任何形式配置，包括独立程序或作为模块、部件、子例程、对象或适合于用在计算环境中的其他单元。计算机程序可以但不必对应于文件系统中的文件。程序能存储在保留其他程序或数据（例如以标记语言文档存储的一个或多个脚本）的文件的一部分中、专用于所述程序的单一文件中，或多个协同文件（例如存储一个或多个模块、子程序或代码的一部分的文件）中。计算机程序能配置成在一个计算机上或位于一个站点或分布在多个站点并且由通信网络互联的多个计算机上执行。
在本说明书中所述的过程和逻辑流能由执行一个或多个计算机程序的一个或多个可编程处理器执行以便通过在输入数据上操作并生成输出来执行动作。过程和逻辑流也能由装置执行，该装置也能实现为专用逻辑电路，例如FPGA（现场可编程门阵列）或ASIC（专用集成电路）。
适合于执行计算机程序的处理器举例来说包括通用和专用微处理器，以及任何类型的数字计算机的任何一个或多个处理器。通常，处理器将从只读存储器、随机存取存储器或两者接收指令和数据。计算机的主要元件是用于根据指令执行动作的处理器和用于存储指令和数据的一个或多个存储器设备。通常，计算机还将包括用于存储数据的一个或多个大容量存储设备，例如磁性、磁光盘，或光盘，或可操作地耦合以便从其接收数据或向其传送数据或两者。然而，计算机不需要具有这些设备。此外，计算机还能嵌入另一设备中，例如移动电话、个人数字助理（PDA）、移动音频或视频播放器、游戏控制台、全球定位系统（GPS）接收器、或便携式存储设备（例如通用串行总线（USB）闪速驱动器），仅举几例。适合于存储计算机程序指令和数据的设备包括所有形式的非易失性存储器、介质和存储器设备，举例来说包括半导体存储器设备，例如EPROM、EEPROM和闪存设备、磁盘，例如内部硬盘或可移动盘、磁光盘以及CD-ROM和DVD-ROM盘。处理器和存储器能由专用逻辑电路补充或包含在其中。
为提供与用户的交互，在本说明书中所述的主题的实施例能实现在具有用于向用户显示信息的显示器设备，例如LCD（液晶显示器）、LED（发光二极管）或OLED（有机发光二极管）监视器、用户能向计算机提供输入的键盘和指示设备，例如鼠标或跟踪球的计算机。在一些实现方式中，能使用触摸屏来显示信息和从用户接收输入。其他类型的设备也能用来提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈能是任何形式的感官反馈，例如视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈，以及能以任何形式接收来自用户的输入，包括声音、语音或触觉输入。此外，计算机能通过向由用户使用的设备发送文档并从其接收文档来与用户交互，例如响应从Web浏览器接收的请求，向用户的客户机设备上的Web浏览器发送网页。
能在包括后端组件，例如作为数据服务器，或包括中间件组件，例如应用服务器，或包括前端组件，例如具有用户通过它来与本说明书中所述的主题的实现方式交互的图形用户界面或Web浏览器的客户计算机，或一个或多个这种后端、中间件或前端组件的任意组合的计算机系统中实现本说明书中所述的主题的实施例。系统的组件能通过任何形式或媒介的数字数据通信，例如通信网络互连。计算机网络的示例包括局域网（“LAN”）和广域网（“WAN”）、网间网络（例如互联网）和对等网络（例如自组对等网络）。
计算机系统能包括多个客户机和服务器。客户机和服务器通常彼此远离并且通常通过通信网络互连。客户机和服务器的关系根据在各自的计算机上运行并且具有客户机-服务器关系的计算机程序来产生。在一些实施例中，服务器将数据（例如HTML页）传送到客户机设备（例如为显示数据和从与客户机设备交互的用户接收用户输入的目的）。在服务器处，能从客户机设备接收在客户机设备产生的数据（例如用户交互的结果）。
从上文看，将意识到为示例目的，在此描述了本发明的特定实施例，但在不背离本发明的保护范围的情况下，可以做出各种改进。因此，除如由所附权利要求之外，本发明并不受到限制。
Claims (21)
1.一种计算机系统，包括：
存储器，用于存储程序指令的序列；
处理器电子装置，被配置为执行所述程序指令以识别出未按预期生长的林分，通过：
测量林分或其一部分的叶面积指数；
将所测量的叶面积指数与所述林分的预期的叶面积指数进行比较；以及
识别出所测量的叶面积指数不同于预期的叶面积指数的林分或其一部分。
2.如权利要求1所述的计算机系统，其中，所述处理器电子装置执行程序指令以生成指示所测量的叶面积指数高于预期的叶面积指数的一个或多个林分或其一部分的地图。
3.如权利要求1所述的计算机系统，其中，所述处理器电子装置执行程序指令以生成指示所测量的叶面积指数低于预期的叶面积指数的一个或多个林分或其一部分的地图。
4.如权利要求1所述的计算机系统，其中，所述处理器电子装置执行程序指令以根据LiDAR数据来测量林分的叶面积指数。
5.如权利要求1所述的计算机系统，其中，所述处理器电子装置执行程序指令以根据卫星图像数据来测量林分的叶面积指数。
6.如权利要求1所述的计算机系统，其中，所述处理器电子装置执行程序指令以根据空中多频谱数据来测量林分的叶面积指数。
7.如权利要求1所述的计算机系统，其中，所述处理器电子装置执行程序指令以根据空中高光谱数据来测量林分的叶面积指数。
8.如权利要求1所述的计算机系统，其中，所述处理器电子装置基于所测量的叶面积指数和预期的叶面积指数的比较结果，生成列示出将要应用于林分的一项或多项造林治理的报告。
9.一种非瞬时计算机可读介质，其上带有能由处理器电子装置执行以便识别出未按预期生长的林分的指令，通过：
测量林分或其一部分的叶面积指数；
将所测量的叶面积指数与所述林分的预期的叶面积指数进行比较；以及
识别出所测量的叶面积指数不同于预期的叶面积指数的林分或其一部分。
10.如权利要求9所述的非瞬时计算机可读介质，进一步包括：能由所述处理器电子装置执行以生成指示所确定的叶面积指数高于预期的叶面积指数的一个或多个林分或其一部分的地图的指令。
11.如权利要求9所述的非瞬时计算机可读介质，进一步包括：能由所述处理器电子装置执行以产生指示所测量的叶面积指数低于预期的叶面积指数的一个或多个林分或其一部分的地图的指令。
12.如权利要求9所述的非瞬时计算机可读介质，进一步包括：能由所述处理器电子装置执行以根据LiDAR数据测量林分的叶面积指数的指令。
13.如权利要求9所述的非瞬时计算机可读介质，进一步包括：能由所述处理器电子装置执行以根据卫星图像数据确定林分的叶面积指数的指令。
14.如权利要求9所述的非瞬时计算机可读介质，进一步包括：能由所述处理器电子装置执行以根据空中多频谱数据测量林分的叶面积指数的指令。
15.如权利要求9所述的非瞬时计算机可读介质，进一步包括：能由所述处理器电子装置执行以根据空中高光谱数据测量林分的叶面积指数的指令。
16.如权利要求9所述的非瞬时计算机可读介质，进一步包括：能由所述处理器电子装置执行以基于所测量的叶面积指数和预期的叶面积指数的比较结果生成列示出将要应用于林分的一项或多项造林治理的报告的指令。
17.一种计算机系统，包括：
存储器，用于存储程序指令的序列；
处理器电子装置，被配置为执行所述程序指令以便管理下层林木作物的生长，通过：
接收土地面积的VI指数测量结果；
计算所述VI指数测量的多少是由于下层林木作物引起的；
以及
基于所计算出的VI指数测量结果，生成将要应用于管理所述下层林木作物的一项或多项建议的造林术的指示。
18.如权利要求17所述的计算机系统，其中，所述处理器电子装置被配置成执行编程指令以计算所述VI指数测量结果的多少是由于下层林木作物引起的，通过：
接收生长季期间的土地面积的第一VI指数测量结果；
接收非生长季期间的所述土地面积的第二VI指数测量结果；以及
将所述第一VI指数测量结果和所述第二VI指数测量结果之间的差确定为所述下层林木作物的VI指数值的测量。
19.如权利要求17所述的计算机系统，其中，所述处理器电子装置被配置成执行编程指令以便：
接收同一生长季期间的所述土地面积的LiDAR数据；以及
将在指示所述下层林木作物的预期高度的预定高度处或以下反射的LiDAR数据点的百分比确定为所述下层林木作物的VI指数的估计。
20.如权利要求17所述的计算机系统，其中，所述处理器电子装置被配置成执行分析所述下层林木作物的VI指数值的趋势以生成如何管理所述下层林木作物的建议的指令。
21.如权利要求17所述的计算机系统，其中，所述处理器电子装置被配置成执行指令以生成应当应用于管理所述下层林木作物的造林技术的打印报告。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| AD01 | Patent right deemed abandoned | ||
| AD01 | Patent right deemed abandoned |
Effective date of abandoning: 20180608 |