一、地理信息系统在广东林业中的应用（论文文献综述）
王颖[1]（2019）在《森林资源测计及经营管理系统设计与实现》文中指出森林资源是陆地上重要自然资源,不仅为人类的生产生活提供重要的经济支撑,而且对于保护生态环境及维持生物多样性也具有积极意义。随着无人机、摄影测量以及3S技术的发展,森林资源的调查及经营管理方法在不断改进,并形成了一系列的林业GIS平台。国内建立的平台大多针对特定区域的某个需求进行开发,虽然计算精度较高,但功能模块相对单一、系统与外业森林资源调查方法衔接较差、平台普适性较弱。本研究选用Visual Studio 2015为开发平台,以ArcGIS Engine组件式GIS为开发工具,利用Geodatabase和SQL server组织管理数据库,建立森林资源测计及经营管理系统。该系统包括用户管理、GIS基础操作、UAV森林资源测计、地面摄影测量森林资源测计、地面常规森林资源测计、森林资源管理、林木生长预测、林木经营决策和显示与输出等模块,功能模块相对较全;针对多种森林资源调查方法,系统提供对应的参数提取方法,最大化地实现系统对森林资源内业处理与外业调查的无缝结合;用全国数据拟合林分生物量模型、极限生长模型、对数生长模型、相对生长模型和林分生长模型,不仅可以对全国各地林分生物量、碳储量进行预测,也可以预测单木胸径、树高随年龄的变化和立木胸径变化与立地环境之间的关系,普适性强,便于林业管理者把握森林动态变化规律,为林木抚育、间伐、轮伐等经营活动提供依据;二维、三维展示实现森林资源的直观显示,对森林资源经营决策具有辅助作用,天然针阔混交林择伐经营和最佳轮发期计算等森林经营决策,有助于最大程度发挥林木经济价值、生态效益和社会效益,利于森林生态系统可持续发展。为了验证UAV森林资源测计模块和森林资源管理模块的可行性,将门头沟航飞影像区划为27个小班,提取每个小班的地形因子和单木参数,计测每个小班树木的平均胸径、平均高、株树密度、蓄积量、林分生物量和林分碳储量,掌握该区域树木生长情况,为森林经营决策提供依据;对地面摄影测量森林资源测计模块的林分信息提取精度进行验证,与每木检尺法相比,平均胸径绝对误差为0.3cm,相对误差为1.83%,株树密度绝对误差为-14株/hm2,相对误差为-1.51%,蓄积量绝对误差为8.39m3,相对误差为7.52%。
顾峻峰[2]（2019）在《基于北斗高精度定位的智能林业终端的设计与实现》文中研究指明近年来,为适应“精准林业”的发展需求,卫星导航定位技术在林业中的应用不断拓展,传统移动终端设备集成的普通GPS芯片,其定位精度范围在几米到十几米之间,这远远达不到林业高精度定位的需求。中国作为世界上最大的移动手机消费市场之一,移动手机已经渗透到生活的每一个部分。基于上述发展趋势,本文以Android平台为基础,采用移动端差分定位技术,通过利用多普勒平滑伪距算法对卫星信号预处理,并结合千寻位置服务,构建一套完整的智能林业移动终端系统。首先,结合Android7.0以上系统支持输出卫星定位数据原始信息这一发展趋势,针对智能手机所接受的卫星信号质量较差的问题,本文利用多普勒效应的原理对卫星观测伪距进行平滑研究,根据伪距观测方程与载波相位观测方程推导出基于多普勒频移值的多普勒平滑伪距方程,在此基础上利用伪距观测方程解算出初始位置信息,并通过实验仿真进行精度评定。其次,将初始位置信息与千寻差分位置服务相结合,实现Android终端差分定位,以获取高精度的位置信息,并进行仿真实验以进行移动端差分定位精度分析。在此基础上,通过集成千寻差分SDK与差分信号解析SDK,根据精准林业发展的业务需求,研发可实时得到高精度位置信息的智能林业移动终端。移动端采用MVP设计模式,利用Google提供的依赖注入框架,降低Android组件之间的耦合性。以高德地图作为底图,对林业系统中森林伐区的界定和测量、林区态势标绘与野外调绘及调绘轨迹存储等功能进行研发。最后,搭建移动端软件平台后端。采用MySQL数据库作为移动端数据存储工具,利用Spring Boot框架配置后端项目,并将其布设至阿里云弹性可伸缩的云服务器ESC中,以提高数据交互稳定性与数据存储的安全性。
史洁青[3]（2018）在《无人机影像森林资源调查系统设计及试验研究》文中进行了进一步梳理无人机技术、GIS、RS、物联网、云计算、大数据等新型科学技术的飞速发展为林业资源调查技术的革新带来了前所未有的发展机遇。传统森林调查往往运作周期长,使得森林信息的更新不能紧随当今时代发展的需求,与此同时传统调查结果的精度更多地受到人为因素的影响。为满足当今林业资源调查中对信息更新的高效性、精确性等需求,本文在充分了解当今林业行业需求、阅读大量相关文献资料的基础上,搭建了一套适应当今时代发展要求的新型森林资源调查系统。系统可用于林业资源调查数据的及时获取与更新,极大地缩短了传统林业调查的调查周期,为更好地实现林业资源的可持续发展提供了技术支持。系统的开发模式采用组件式GIS与C/S开发模式相结合的方式;利用DevExpressComponents完成系统界面设计;在数据库设计方面采用图属信息分别存储的方式加速软件的运行速率,即利用Oracle与ArcSDE空间数据引擎进行无缝连接,完成系统数据库的管理工作;软件的开发平台则选用由美国微软公司开发设计的MicrosoftVisualStudio2010。软件实现了基于无人机影像的各级林场、林班、小班等的空间区划以及面积平差;基于DEM数据提取坡度、坡向、海拔信息等地形信息;基于外业调查数据与影像数据获取小班平均树高、平均胸径、株树密度、蓄积量、树种组成、生物量等森林参数;以及图属信息查询、要素编辑、地图浏览、出图制图等GIS基础功能。为对软件的精度进行验证,本次研究将内蒙古赤峰市喀喇沁旗西南部的旺业甸实验林场作为试验区,利用固定翼无人机和外业样地调查分别获取研究区的无人机航拍数据和地面调查数据。结果表明,系统在地形信息的提取中,小班高程信息和坡度信息的偏差（Bias）分别为3.28m（0.28%）和-0.03°（-0.14%）,其中高程信息的均方根误差（Root Mean Squared Error,RMSE）为 3.02m（6.23%）,坡度信息的 RMSE 为 1.53°（6.27%）;在植被信息的提取中,小班平均胸径的Bias为0.04cm（0.25%）,RMSE为 0.65cm（4.46%）;小班平均树高的 Bias 为-0.17m（-1.37%）,RMSE 为 0.64m（5.11%）;株树密度的 Bias 为 8.88 株·hm-2（0.87%）,RMSE 为 4.75 株·hm-2（4.16%）;而蓄积量的 Bias 为 1.73 m3·hm-2（1.61%）,RMSE 为 6.36 m3·hm-2（5.93%）。
温小荣[4]（2017）在《森林资源二类调查关键技术与方法的研究》文中研究表明论文主要针对南方集体林区的森林资源调查与监测的关键技术与方法问题开展研究,选取了试验区1（浙江省建德市）、试验区2（江西省吉水白沙林场）、试验区3（江苏省东台林场）作为试验区。这些区域都处于南方集体林区的亚热带常绿阔叶林和针阔混交林经营区,南方集体林区具有较好的森林生长自然条件,森林资源集约化监测与管理对提升森林质量具有重要的意义。森林资源二类调查成果是指导和规范科学经营森林的重要依据,是森林质量精准提升的基础。森林资源监测的高新技术不断涌现,无人机遥感技术、地基激光雷达、机载激光雷达技术开始在森林资源二类调查中应用。现代化森林调查监测技术广泛应用了航天遥感、航空遥感、全球定位系统、数据库技术及计算机网络技术等高新技术,由此引发新形势下对高时效、高精度、多层次的森林资源二类调查的新要求。论文主要研究内容如下:1、构建了一个提取有林地小班地类变化的综合相似度指数FSi计算公式综合相似度指数FSi描述发生变化小班与入样有林地小班对象因子特征值之间的相似程度,FSi值越大表示该小班地类有极大的可能性发生变化。综合相似度指数计算公式如下:FSi=（?）,Fzi=bzi-m1/σi式中,bzi为特征波段i中第z个小班波段值,m1、δ i分别为特征波段i中入样有林地小班对象波段均值和标准差,N为特征波段个数,FZi为构建的相似度指数统计量,FSi为综合相似度指数。试验区（建德市）2013-2014年landsat8 OLI遥感影像分析结果表明:2014年的各入样有林地小班对象的Band2影像特征值、Band3影像特征值、2013-2014的NDVI差值和其主成分分析第一主成分PC1差值的FZi,其趋势均呈现近似正态分布规律。利用该特征构建综合相似度指数FSi,实现试验区2013-2014年变化小班的提取,在不区分小班类型时正确率、漏检率、错检率分别为86.79%、13.21%、84.91%,区分小班不同的坡度和坡向类型时,其正确率都达到90%以上。该方法应用于同一地区2014-2015年小班变化信息的提取得到较好的效果,其正确率都达到80%以上。该方法为小班地类变化信息提取提供了一种改进的方法,为森林资源年度变更调查、森林资源二类调查的复查、小班空间数据获取提供支撑,具有较好的应用价值。2、研究了基于无人机遥感数据的森林蓄积量双重回归估计方法采用基于无人机遥感样地的模型预估蓄积量值作为双重回归估计中辅助因子,地面实测样地的蓄积量值作为双重回归估计中主因子（目标变量）,论文提出了双重回归估计中辅助因子的几种估测方案。结果表明:五种辅助因子获取方案其估计精度都在90%以上,方案一、方案三、方案五其R2都在0.68以上,有利于提高估计精度,5种方案其估计区间也较为一致,说明基于无人机遥感数据获取辅助因子并进行双重回归估计是可行的,方法的研究为无人机遥感技术在区域森林资源二类调查和监测开辟了新的途径。由方案一双重回归估计得到试验区（东台林场）杨树人工林公顷平均蓄积量为142.6m3,公顷平均蓄积量其估计区间为133.8～151.4m3,其蓄积量总量估计区间为94265.1m3～106628.1 m3。该方案的估计精度为93.85%。由方案五双重回归估计得到东台林场杨树人工林公顷平均蓄积量为143.0m3,该方案的估计精度为93.26%,试验区杨树人工林蓄积量总量估计区间为94031.8m3～107371.0 m3。3、探讨了基于无人机遥感数据的森林生物量双重回归估计方法根据论文研建的冠幅和树高模型W = 0.0039Cw1.1153h2.8713,对样地生物量进行测算,作为其辅助因子。该方案基于无人机遥感影像获取的样地平均冠幅和林分平均高,本次试验用模型预估值代替林分平均高。应用样地平均冠幅和林分平均高推算无人机遥感样地单株平均生物量,根据无人机遥感样地获取的株数乘以单株平均生物量,得到样地的生物量。根据双重回归估计得到试验区平均单位面积的公顷生物量为73098.5247 kg。试验区杨树人工林地上部分生物量其总量估计为5.1486×107kg,估计区间为（4.7985×107～5.4987×107kg）,估计精度为93.2%。4、提出了小班ΠPS抽样和分层ΠPS抽样的估计方法本文提出了小班ΠPS抽样总体总量的估计,并给出了小班ΠPS抽样的近似方差的估计量计算公式,并对试验区杨树人工林的蓄积量进行估计。论文研究结果可知,小班ΠPS抽样不分层的情况下,试验区杨树人工林总体总量的估计为98114.40 m3,估计区间为86348.08 m3～109880.72 m3,精度达到88.00%。对小班组合类型的分层ΠPS抽样估计得到较好的效果。小班分层ΠPS抽样对杨树人工林总体蓄积量的估计为99327.15 m3,其估计精度达到92.24%。在相同样本量的情况下,小班分层ΠPS抽样比不分层的小班Π PS抽样的精度要高。5、研究了小班Π PS抽样的森林生物量抽样估计方法对于试验区杨树人工林总体而言,小班分层Π PS抽样估计森林生物量其总量的估计为 51945846.68 Kg,估计区间为 47916655.21～55975038.16Kg。精度达到 92.24%。在相同样本量的情况下,小班分层Π PS抽样比不分层小班Π PS抽样估计森林生物量的精度要高。森林资源二类调查中各小班单元大小不等,应用不等概抽样效率高的优点进行森林资源二类调查中小班不等概抽样达到对调查总体提供可靠的估计,使得森林资源二类调查自成体系并有一定精度保证,是森林资源调查小班抽样需要解决的技术难题之一。本文研究的无放回小班不等概抽样（小班ΠPS抽样）在试验区杨树人工林蓄积量、生物量、林木总株数的估计中都取得了较好的效果,能达到森林资源二类调查规程规定的精度。论文研究有利于补充和完善小班不等概抽样理论与方法,形成小班ΠPS抽样的森林资源监测体系。总之,深入研究森林资源二类调查的关键技术与方法,将有助于推动地方森林资源监测技术进展。无论从森林资源监测的实际需要和该理论方法的解决等方面,该项研究都是有积极意义的。
王建明[5]（2017）在《华北落叶松人工林抚育作业决策技术研究》文中研究说明人工林资源是我国森林资源的重要内容,其在提供木材产品、改善生态环境等方面发挥着关键的、不可替代的作用。依据第八次全国森林资源清查统计,我国人工林面积6933万hm2,虽然位居世界首位,但每公顷蓄积量仅为52.76m3,平均胸径只有13.6cm,远低于世界平均水平（国家林业局,2014）。如何科学有效地经营好人工林资源是提高林地生产力的关键,而林业信息化是林业现代化可持续发展的重要手段,也是国家当前的信息化战略的重要组成内容。落叶松是我国重要的人工林树种,在我国内蒙、东北等地都有大量栽培,但目前利用信息技术针对落叶松的经营研究还不够深入和彻底,因此,如何利用信息技术科学高效的对落叶松人工林进行经营是值得重点研究的问题。本研究以华北落叶松为研究对象,利用林学、信息技术和统计学等方法技术,研究并实现基于小班的抚育作业经营方案编制辅助决策支持系统,从而为华北落叶松的经营提供决策支持。以赤峰地区克什克腾旗桦木沟林场的小班调查数据、桦木沟林场建立的临时标准地调查数据及固定标准地调查数据为基础,研究了华北落叶松人工林的竞争指数模型和冠幅模型,研究了需要抚育间伐的森林小班的智能选择理论与技术,并构建了基于小班的抚育间伐作业经营方案编制辅助决策支持系统。主要研究工作和结论如下:1.构建树冠竞争指数（Crown Competition Index）。树木间的竞争不仅来自于水平方向的挤压,还有垂直方向上的相互遮挡,本文选择了常用的几种与距离有关和与距离无关的竞争指数,并基于树冠重叠面积竞争指数AO-CIO,加入对象木与竞争木之间在树冠垂直方向上遮挡的影响因子——冠长,构造了树冠竞争指数,实现对树木间竞争的模拟研究。2.分别基于Voronoi图构成的空间竞争结构单元和基于4株木构成的空间竞争结构单元,研究了两种空间竞争结构单元的对象木和竞争木选择方式及选择算法,并提出了分象限边缘矫正法,该方法能有效提高标准地的林木利用率,特别对于小型标准地非常适用。并分别针对两种空间竞争结构单元,设计了基于R语言的竞争木选择算法和分象限边缘矫正算法。3.分别对以上两种空间竞争结构单元的10种竞争指数模型进行对比分析研究,通过使用线性式、指数式、对数式、幂函数、双曲线和二项式6种基本函数形式,分别对胸径与20种竞争指数组合进行拟合,结果发现:（1）拟合华北落叶松和竞争指数与胸径的相关关系时,二项式、指数式和幂函数结果较好;（2）基于Voronoi图空间竞争结构单元的竞争指数决定系数普遍高于4株木空间竞争结构单元竞争指数的决定系数,因此,相对来说,基于Voronoi图空间竞争结构单元比4株木空间竞争结构单元更适用于竞争指数;（3）增加树冠垂直方向上的影响因子的竞争指数模型,能明显提高竞争指数对胸径的影响。（4）与距离有关的竞争指数模型较与距离无关的竞争指数模型能更好地表达胸径与竞争指数的关系,也就是说能更好地反应树木间的竞争能力,但这种差异并不明显,和具体的竞争指数模型有关。4.在树木间竞争研究的基础上,从冠幅和空间的角度,进一步分析了林木树冠间的相互影响,分析林木和林分的间伐时间,为林分抚育间伐决策提供参考,并为后续的森林小班选择提供理论支持。假定华北落叶松人工林的株行距对应,冠幅投影为正圆,分三种情况分析了间伐的条件:（1）当两树树冠半径之和小于等于两树间距离时,不用进行抚育间伐;（2）当两树间距离等于树冠半径时,必须进行抚育间伐;（3）当两树间距离介于以上两者之间时,可通过其他方式判断是否进行抚育间伐。5.在华北落叶松树木间竞争研究的基础上,分别以两种空间结构单元的10种竞争指数参与构建冠幅模型,结果发现:对于竞争指数参与构建的冠幅模型,以Voronoi图确定竞争单元时,以反应树冠整体形态的树冠竞争指数CI10参与构建的冠幅模型效果最好;以4株木确定竞争单元时,以Sum Line Length竞争指数CI3参与构建的冠幅模型效果最好。同时,利用逐步回归分析方法建立冠幅模型,对自变量和因变量的几种处理方式进行了计算分析,对于自变量及其对数形式,两种情况均有可能同时出现在模型中,且两者同时出现时模型拟合效果较好。6.在前文研究的基础上,探索在森林抚育间伐任务目标控制下,基于空间分析和遗传算法的森林抚育间伐小班智能选择方法,为以小班为单位的抚育间伐作业经营方案编制等后续森林经营活动提供决策支持。主要有以下三个方面创新点:（1）提出并构建了森林抚育间伐小班选择的评价指数,该评价指数还可以扩展应用于其他森林小班的智能选择中;（2）优化了点缓冲区分析,设计了空间优化算法（Annulus Control Algorithm,ACA）,该算法能同时应用于其他空间分析需求中;（3）采用改进的贪婪策略以符号编码方式进行编码,结合改进的遗传算法的操作算子,对遗传算法进行了改进,形成新的遗传算法（Improved Greedy Strategy and Encoding for Genetic Algorithm,IGSEGA）,该遗传算法也能同时应用于其他应用需求中。7.以前文研究内容为基础,针对人工林抚育间伐小班选择和小班抚育间伐作业经营方案辅助编制问题,研究了需要编制抚育间伐作业经营方案的小班的智能选择、小班适宜性评价与小班抚育间伐作业经营方案推理生成方法,通过森林经营专家对森林抚育间伐作业经营方案的知识分析,构建了抚育间伐作业经营方案编制辅助决策支持系统的知识库和推理机,采用框架表示法和产生式规则表示法表示根据林分状态、立地条件和经营目标等条件确定经营类型的知识,研究了方案生成技术,设计了“智能设计”和“手动辅助设计”2种编案方式。8.通过对森林经营专家知识进行整理分析,根据立地条件、树种、森林经营作业法等森林经营知识和抚育采伐种类与方法、森林经营采伐规划设计、经营方案等森林经营知识构建了森林抚育间伐作业经营方案编制辅助决策支持系统知识库、模型库、方法库和数据库,研究了以.NET平台为基础,基于R语言的数据可视化技术。9.在上述研究的基础上,根据森林经营决策流程,设计了森林抚育间伐作业经营方案编制辅助决策支持系统架构和功能结构,并基于.NET平台、C#语言、R等语言,结合ArcGIS Engine组件开发包,实现了森林抚育间伐作业经营方案编制辅助决策支持系统原型,系统功能主要是对以小班为对象的、以抚育作业为主的森林抚育间伐作业经营方案编制提供辅助决策支持。
彭杰伟[6]（2015）在《视频会议系统在广西林业中的运用研究》文中进行了进一步梳理随着广西林业的快速发展,林业信息化的基础性、支柱性、先导性作用开始突显。视频会议系统运用作为林业信息化建设的重要组成部分,也逐步显示出它的先进性和优越性。但是,广西林业部门由于多方面的原因导致视频会议系统的运用困难重重,存在不少问题亟待研究解决。采用文献研究法,界定了视频会议系统的基本概念,介绍了研究需要用到或涉及的相关理论。通过实地调研及问卷调查,对现有会议方式进行了分析,探索了视频会议系统运用的需求为：会议召开、应急指挥和会商、远程培训等；指出运用视频会议系统可促进沟通交流、提高工作效率。把定量方法和定性方法相结合,对视频会议系统运用进行了效益分析,发现视频会议系统的运用可取得显着的经济效益、社会效益和生态效益,是一个完全可以接受的投资项目。在需求分析和效益分析的基础上,总结概括了近年来视频会议系统运用的进展情况。根据实地调研及问卷调查,对视频会议系统运用的基础设施、重视程度、机构设置及人员配置进行了数据分析,了解到存在的问题为缺乏统一规划、基础设施落后、运行机制不健全。针对存在问题进一步进行深入分析,发现造成问题的原因有认识不足,领导重视不够；投入不足,基础设施落后；人才缺乏,机构尚未落实；各自为政,标准建设缓慢。最后从多角度提出了解决对策：提高认识,构建责任分工体系,建立目标管理考核机制；加大投入,完善基础设施；培养人才,组建管理机构；资源整合,制定统一标准。
怒晓军[7]（2015）在《地理信息系统在林业现场勘验作业中的重要作用》文中研究表明指出了将地理信息系统融入到林业现场勘探作业,以通过科学的数据来加大林业相关刑事案件的侦破力度是地理信息系统在林业资源管理中的有益尝试,其在林权争议、森林火灾、林木偷盗的勘察中发挥着巨大的作用。从地理信息系统入手,重点探究了地理信息系统在林业现场勘验作业中的重要作用。
柳盈泉[8]（2015）在《浅析地理信息系统在我国林业中的应用进展》文中研究表明该文主要对地理信息系统在我国林业中的应用进行分析,总结了我国林业资源的运营现状和存在问题,详细阐述了地理信息系统的具体应用情况。工作人员可以规划林业配置,优化林业经营;制定林业专项图片,整合森林资源;监测林业资源,做好资源保护工作。通过这些方法更有效的进行林业资源管理。
孙兴兵[9]（2014）在《基于分布式的省级林权管理信息系统的设计与实现 ——以湖南省为例》文中研究指明随着信息技术的迅速发展和“数字林业”建设的大力推进，特别是集体林权主体制度改革的不断深入和林木林地流转业务日趋频繁，对于基于计算机技术的林权管理信息系统要求越发迫切。林权管理信息系统不但能提高工作效率，还可以为林业信息化和“数字林业”的建设奠定基础。现有的林权管理信息系统存在小班宗地界线不清、数据共享性差、图形编辑缺乏、系统兼容性差、系统维护成本高、不易扩展、产权无法明晰等问题，已无法满足新形势下森林资源信息管理的需求。当前，省级林业信息化水平在中国还比较低，随着林业信息化建设的快速发展，各省都加大了对信息化建设的支持力度，有些省厅单位已经积累了一定量的林业数据，急需对这些数据进行规范管理，并充分利用好这批数据，发挥出林业数据的潜在价值。同时，前几年开展的森林资源数据更新，对林业工作人员进行了较大规模的培训，使全省各级林业主管部门的工作人员具备了应用林业信息系统的基本操作技能。在此基础上，本文针对现有林权管理信息系统的需求，以及省级有关部门的指导意见，结合林权业务的流程和林业相关部门的制度进行系统分析。系统采用客户端/服务器的三层体系结构，结合组件式技术，基于.NET框架平台，以ArcGIS Engine9.3组件为开发工具，ArcSDE为空间数据引擎，Oracle为后台管理数据库系统研发的基于分布式的省级林权管理信息系统。本文以湖南省林权管理信息系统为例，结合林权改革成果，按照林权业务流程来设计省级林业地理信息系统的应用。由于林业数据是海量的，所以在数据结构设计过程中，基于空间数据模型，对林权权属数据和地理基础数据进行集中管理，详细分析了数据结构，数据处理流程，最后采用后台托管提交版本的方式解决版本冲突的问题，定期进行数据压缩分析，通过建立属性索引和空间索引的方法来优化数据库的性能。论文结合湖南省林权管理信息系统的建设，进行了林权信息管理的需求调研、可行性分析、数据库设计、功能开发、集成测试等过程。实现了基本的地图浏览查询、权属导入导出、林权证初始登记、统计报表输出、多用户同时在线图形编辑和属性数据录入等功能。解决了林权改革后，林权数据信息管理困难的问题，为深化林权改革服务，使林权数据以更直观、更方便的方式为林农所用。经过试用，该系统可以满足业务的要求，实现了林权数据的集中管理，同时保证了信息在网络中传输的安全性，能为省、市、县不同层次的林业相关部门提供实时准确的数据，达到了预期的目标。系统支持基层数据处理、中层管理控制和高层分析决策的要求，全面提升了湖南省林权管理水平和服务水平。本系统是组件式GIS技术在省级林业应用中的一个有益探索，最后对论文进行了总结和展望，并指出了基于分布式的湖南省林权管理信息系统以后要继续研究的方向和内容。
王祥[10]（2014）在《地理信息系统在森林资源管理中的应用》文中提出伴随着现代林业的建设与发展,越来越多的先进技术和管理手段在林业中得到应用,传统的森林资源管理逐渐暴露出它的不足之处。为了更好地管理好森林资源,地理信息系统的应用至关重要。地理信息系统是现代森林资源管理中不可缺少的工具,主要应用在资源档案管理、资源动态监测、森林防灾害、林业生产辅助决策等各方面,可以为森林资源管理带来崭新的局面,并使之更加科学化。概述了地理信息系统的概念、功能、应用领域,并探讨了地理信息系统在森林资源管理中的重要作用和应用前景。
二、地理信息系统在广东林业中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、地理信息系统在广东林业中的应用（论文提纲范文）
（1）森林资源测计及经营管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 绪论 |
| 1.1. 研究背景 |
| 1.2. 国内外研究概况 |
| 1.2.1. 地理信息系统发展现状 |
| 1.2.2. 森林资源调查现状 |
| 1.2.3. 森林资源经营管理现状 |
| 1.3. 研究目的及意义 |
| 1.3.1. 研究目的 |
| 1.3.2. 研究意义 |
| 1.4. 研究内容与方法 |
| 1.4.1. 研究内容 |
| 1.4.2. 研究方法 |
| 1.4.3. 技术路线 |
| 1.5. 主要创新点 |
| 1.6. 本章小结 |
| 2. 需求分析与概要设计 |
| 2.1. 系统需求分析 |
| 2.2. 关键技术介绍 |
| 2.2.1. 组件式GIS开发技术 |
| 2.2.2. B/S与C/S架构 |
| 2.2.3. 平台界面设计 |
| 2.3. 总体设计方案 |
| 2.3.1. 系统开发运行环境 |
| 2.3.2. 系统架构设计方案 |
| 2.3.3. 系统功能设计方案 |
| 2.3.4. 系统数据库设计方案 |
| 2.4. 本章小结 |
| 3. 森林资源测计方法 |
| 3.1. 无人机在森林资源调查中的应用 |
| 3.1.1. 森林区划 |
| 3.1.2. 地形信息提取 |
| 3.1.3. 单木信息获取 |
| 3.1.4. 林分信息提取 |
| 3.2. 地面摄影测量在森林资源调查中的应用 |
| 3.2.1. 摄影测量方式及原理 |
| 3.2.2. 五棵树法蓄积量计算原理 |
| 3.2.3. 外业采集流程 |
| 3.3. 地面常规森林资源调查方法 |
| 3.3.1. 3D角规法林分观测 |
| 3.3.2. 圆形样地观测 |
| 3.3.3. 多边形样地观测 |
| 3.3.4. N棵树样地观测 |
| 3.4. 本章小结 |
| 4. 森林资源经营管理基本原理 |
| 4.1. 材积模型 |
| 4.1.1. 分省一元材积模型 |
| 4.1.2. 二元材积计算 |
| 4.2. 生物量模型 |
| 4.2.1. 全国林分生物量模型 |
| 4.2.2. 生物量常见模型 |
| 4.3. 碳储量模型 |
| 4.3.1. 全国林分碳储量模型 |
| 4.3.2. 碳储量常见模型 |
| 4.4. 林木生长预测模型 |
| 4.4.1. 单木生长模型预测 |
| 4.4.2. 林分生长模型预测 |
| 4.5. 森林经营辅助决策模块 |
| 4.5.1. 天然针阔混交林择伐经营 |
| 4.5.2. 最大化轮伐期 |
| 4.6. 本章小结 |
| 5. 系统实现 |
| 5.1. 用户管理模块 |
| 5.1.1. 功能结构 |
| 5.1.2 软件实现 |
| 5.2. GIS基础操作模块功能实现 |
| 5.2.1. 功能结构 |
| 5.2.2. 数据加载与保存 |
| 5.2.3. 地图操作与属性操作 |
| 5.2.4. 图层编辑与图层管理 |
| 5.3. 无人机森林资源测计 |
| 5.3.1. 功能结构 |
| 5.3.2. 测试数据来源 |
| 5.3.3. 森林区划 |
| 5.3.4. 面积计算及平差 |
| 5.3.5. 地形信息转化提取 |
| 5.3.6. 单木信息提取计算 |
| 5.3.7. 林分信息计算 |
| 5.3.8. 无人机模块林分参数获取 |
| 5.4. 地面摄影测量森林资源测计 |
| 5.4.1. 功能结构 |
| 5.4.2. 测试数据来源 |
| 5.4.3. 数据载入 |
| 5.4.4. 空间比例恢复 |
| 5.4.5. 胸径和最远距离计算 |
| 5.4.6. 写入其它参数信息 |
| 5.4.7. 林分参数计算 |
| 5.4.8. 地面摄影测量模块林分参数提取精度分析 |
| 5.5. 地面常规森林资源测计 |
| 5.5.1. 功能结构 |
| 5.5.2. 全站仪数据导入及GPS数据转shape |
| 5.5.3. 其他地面常规样地观测运行界面 |
| 5.6. 森林资源管理 |
| 5.6.1. 功能结构 |
| 5.6.2. 材积模型 |
| 5.6.3. 生物量、碳储量计算 |
| 5.6.4. 样木径阶统计 |
| 5.7. 林木生长预测模型 |
| 5.7.1. 功能结构 |
| 5.7.2. 单木生长模型预测 |
| 5.7.3. 林分生长模型预测 |
| 5.8. 森林经营辅助决策模块功能实现 |
| 5.8.1. 功能结构 |
| 5.8.2. 天然针阔混交林择伐经营 |
| 5.8.3. 最大化轮伐期 |
| 5.9. 显示与输出 |
| 5.9.1. 功能结构 |
| 5.9.2. 二维制图与输出 |
| 5.9.3. 三维展示 |
| 5.10. 本章小结 |
| 6. 结论与展望 |
| 6.1. 结论 |
| 6.2. 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（2）基于北斗高精度定位的智能林业终端的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 卫星导航系统研究现状 |
| 1.2.2 GNSS在林业中的应用现状 |
| 1.2.3 高精度定位终端研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 1.4 论文技术路线 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第2章 卫星定位技术的基本理论 |
| 2.1 卫星定位原理 |
| 2.1.1 伪距测量原理 |
| 2.1.2 载波相位测量原理 |
| 2.1.3 差分定位原理 |
| 2.2 多普勒平滑伪距原理 |
| 2.3 移动端卫星原始观测量 |
| 2.4 通信协议及数据格式 |
| 2.4.1 NMEA协议 |
| 2.4.2 差分协议 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 系统总体设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 系统功能性需求 |
| 3.1.2 系统非功能性需求 |
| 3.2 系统技术架构 |
| 3.3 移动端APP设计 |
| 3.3.1 Android系统架构 |
| 3.3.2 移动端设计模式 |
| 3.3.3 移动端地图 |
| 3.3.4 千寻差分服务 |
| 3.4 后端设计 |
| 3.4.1 服务器设计 |
| 3.4.2 Spring Boot |
| 3.5 数据库设计 |
| 3.5.1 数据库的选取 |
| 3.5.2 数据库结构设计 |
| 3.6 北斗微盒 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 系统关键技术分析 |
| 4.1 多普勒平滑伪距技术分析 |
| 4.1.1 多普勒频移值精度分析 |
| 4.1.2 多普勒值精度分析 |
| 4.1.3 多普勒平滑伪距的比较 |
| 4.2 千寻差分集成技术分析 |
| 4.2.1 差分数据获取 |
| 4.2.2 差分SDK集成 |
| 4.2.3 终端差分精度分析与实践检测 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 移动终端系统实现与测试 |
| 5.1 系统的开发环境 |
| 5.2 系统功能模块实现 |
| 5.2.1 系统注册与登陆模块 |
| 5.2.2 差分定位模块 |
| 5.2.3 林权信息采集模块 |
| 5.2.4 轨迹记录模块 |
| 5.2.5 态势标绘模块 |
| 5.3 系统性能测试 |
| 5.3.1 系统单元测试 |
| 5.3.2 系统稳定性测试 |
| 5.3.3 系统的异常处理机制 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文研究工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 主界面设计 |
| 个人简历、申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 个人简历 |
| 攻读硕士期间参与的科研项目 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（3）无人机影像森林资源调查系统设计及试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究进展与现状 |
| 1.2.2 国内研究进展与现状 |
| 1.3 研究目的与内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 研究的理论基础与技术基础 |
| 2.1 单木参数关系模型 |
| 2.1.1 胸径-冠径模型 |
| 2.1.2 树高-胸径模型 |
| 2.2 二元立木材积模型 |
| 2.3 生物量模型 |
| 2.4 开发模式 |
| 2.4.1 组件式GIS开发 |
| 2.4.2 B/S与C/s模式 |
| 3 系统需求分析与系统设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.2 总体设计方案 |
| 3.2.1 系统开发运行环境 |
| 3.2.2 系统架构设计方案 |
| 3.2.3 系统功能设计方案 |
| 3.2.4 系统数据库设计方案 |
| 4 系统模型功能分析与实现 |
| 4.1 GIS基础模块 |
| 4.1.1 主要功能分析 |
| 4.1.2 GIS基础功能实现 |
| 4.2 空间区划与面积平差 |
| 4.2.1 主要功能分析 |
| 4.2.2 空间区划、面积平差模型 |
| 4.2.3 空间区划与面积平差功能实现 |
| 4.3 地形信息提取模块 |
| 4.3.1 主要功能分析 |
| 4.3.2 坡度、坡向、坡位提取模型 |
| 4.3.3 地形信息提取功能实现 |
| 4.4 植被信息提取模块 |
| 4.4.1 主要功能分析 |
| 4.4.2 冠径、胸径、树高提取模型 |
| 4.4.3 小班株树密度提取模型 |
| 4.4.4 小班蓄积量提取模型 |
| 4.4.5 生物量提取模型 |
| 4.4.6 树种组成提取模型 |
| 4.4.7 植被信息提取功能实现 |
| 5 系统试验 |
| 5.1 研究区概括 |
| 5.2 试验数据来源 |
| 5.2.1 无人机数据获取 |
| 5.2.2 地面数据获取 |
| 5.3 单木参数关系模型建立 |
| 5.3.1 胸径-冠径模型 |
| 5.3.2 树高-胸径模型 |
| 5.3.3 树高-冠径模型 |
| 5.4 二元材积模型 |
| 5.5 提取结果与分析 |
| 5.5.1 地形信息 |
| 5.5.2 植被信息 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（4）森林资源二类调查关键技术与方法的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 森林资源二类调查与我国的森林资源监测体系 |
| 1.3 国外森林资源调查与监测的发展概况 |
| 1.4 我国森林资源二类调查的发展历程 |
| 1.5 森林资源二类调查主要关键技术与方法进展概述 |
| 1.6 森林资源二类调查存在的问题 |
| 第二章 原理与方法 |
| 2.1 论文研究的技术路线 |
| 2.2 基于无人机遥感数据的双重回归估计方法 |
| 2.2.1 总体平均数的估计量及其方差 |
| 2.2.2 方差的估计量 |
| 2.3 小班πPS抽样估计原理与方法 |
| 2.3.1 总体总量Y的估计 |
| 2.3.2 估计量的方差 |
| 2.3.3 方差的估计量 |
| 2.3.4 小班πPS抽样估计量的近似方差 |
| 2.3.5 Hajek近似方差的估计量 |
| 2.4 小班分层πPS抽样估计方法 |
| 2.4.1 总体总量Y的估计 |
| 2.4.2 Hájek近似方差 |
| 2.4.3 近似方差估计量 |
| 2.5 森林小班变化信息的提取方法 |
| 2.5.1 入样有林地小班的选取 |
| 2.5.2 基于综合相似度指数有林地小班变化信息的提取方法 |
| 2.5.3 目视解译法提取有林地小班变化信息 |
| 第三章 研究区概况与数据来源 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.2 数据来源 |
| 第四章 数据处理 |
| 4.1 高分卫星数据(GF-1)的融合处理 |
| 4.1.1 数据准备 |
| 4.1.2 数据处理关键技术方法 |
| 4.1.3 融合影像在森林小班变化信息提取中的应用 |
| 4.1.4 小结 |
| 4.2 Landsat80LI数据预处理 |
| 4.3 无人机数据处理 |
| 4.4 基于无人机高分影像的小班边界区划 |
| 4.5 地基激光雷达点云数据处理 |
| 第五章 县级森林小班变化信息提取的研究 |
| 5.1 建德市森林资源现状 |
| 5.2 基于综合相似指数统计特征的有林地小班变化信息提取 |
| 5.2.1 数据准备与技术路线 |
| 5.2.2 基于伪不变特征的相对辐射校正 |
| 5.2.3 算法关键技术 |
| 5.2.4 结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于小班组合类型的森林生物量遥感估测方法 |
| 6.1 基于小班组合类型的森林生物量遥感估测 |
| 6.1.1 数据准备 |
| 6.1.2 蓄积量与生物量转换方法 |
| 6.1.3 立地质量评价方法 |
| 6.1.4 特征变量选取 |
| 6.1.5 结果与分析 |
| 6.1.6 小结 |
| 6.2 本章小结 |
| 第七章 基于小班组合类型的森林蓄积量估测方法及其应用 |
| 7.1 基于县级森林资源二类调查数据的地位级表编制 |
| 7.1.1 数据筛选与数据整理 |
| 7.1.2 地位级表的编制 |
| 7.1.3 其他树种组地位级表编制 |
| 7.2 基于小班组合类型的林场经营单位级森林蓄积量的估测模型 |
| 7.2.1 数据准备及预处理 |
| 7.2.2 关键技术 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 基于多源数据的测树因子相关性分析 |
| 8.1 数据准备与技术路线 |
| 8.2 树高胸径模型分析 |
| 8.2.1 数据整理及模型优选 |
| 8.2.2 模型检验 |
| 8.2.3 树高胸径改进模型 |
| 8.2.4 改进的树高胸径模型检验 |
| 8.3 平均高优势高模型分析 |
| 8.3.1 数据整理及建模样本的组织 |
| 8.3.2 模型建立 |
| 8.3.3 模型检验 |
| 8.4 单木冠幅胸径模型分析 |
| 8.4.1 数据整理及建模样本的组织 |
| 8.4.2 模型检验 |
| 8.5 基于样地平均冠幅的胸径回归模型 |
| 8.5.1 数据整理及建模样本的组织 |
| 8.5.2 模型检验 |
| 8.5.3 基于无人机遥感数据的平均胸径预测值和实测值相关分析 |
| 8.5.4 基于无人机遥感数据的平均冠幅与样地平均胸径相关分析 |
| 8.6 基于冠幅和年龄的胸径二元回归模型 |
| 8.6.1 数据整理及建模样本组织 |
| 8.6.2 模型检验 |
| 8.6.3 基于冠幅和年龄的平均胸径预测值与实测值相关性分析 |
| 8.7 年龄胸径预估模型分析 |
| 8.7.1 数据整理及建模样本的组织 |
| 8.7.2 模型检验 |
| 8.8 基于林分优势高与株数的直径预估模型 |
| 8.8.1 数据整理及样本组织 |
| 8.8.2 优势高模型的优选 |
| 8.8.3 优势高模型检验 |
| 8.8.4 杨树林分平均胸径预估模型 |
| 8.9 材积相关模型分析 |
| 8.9.1 数据准备及整理 |
| 8.9.2 基于冠幅树高的材积模型分析 |
| 8.9.3 模型检验 |
| 8.10 本章小结 |
| 第九章 基于无人机遥感影像的森林蓄积量生物量抽样估计 |
| 9.1 数据准备 |
| 9.2 蓄积量的双重回归估计 |
| 9.2.1 辅助因子估算模型的选择 |
| 9.2.2 双重回归估计结果 |
| 9.3 森林地上部分生物量的双重回归估计 |
| 9.3.1 与材积兼容的生物量模型 |
| 9.3.2 数据来源与建模分析 |
| 9.3.3 模型检验 |
| 9.3.4 森林生物量的双重回归估计 |
| 9.4 本章小结 |
| 第十章 小班πPS抽样估计及应用 |
| 10.1 小班πPS抽样的样本数量的确定和抽取方法 |
| 10.2 小班πPS抽样的森林蓄积量抽样估计 |
| 1、总量的估计 |
| 2、方差估计量 |
| 10.3 小班分层πPS抽样估计蓄积量 |
| 10.3.1 层的划分 |
| 10.3.2 各层的总量估计 |
| 10.3.3 其方差估计量 |
| 10.4 小班分层πPS抽样估计森林生物量 |
| 10.4.1 层的划分 |
| 10.4.2 各层的生物量总量估计 |
| 10.5 小班分层πPS抽样估计林木株数 |
| 10.5.1 层的划分 |
| 10.5.2 总体株数的估计及其方差估计量 |
| 10.6 本章小结 |
| 第十一章 结论与讨论 |
| 11.1 主要结论 |
| 11.2 本文创新点、展望与不足之处 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 主要参考文献 |
（5）华北落叶松人工林抚育作业决策技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的目的意义 |
| 1.1.3 项目来源与经费支持 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 林木竞争的研究概述 |
| 1.2.2 冠幅模型研究概述 |
| 1.2.3 抚育间伐研究概况 |
| 1.2.4 森林资源管理信息系统与决策支持系统研究概况 |
| 1.3 研究的内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究的主要内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.3.4 研究方法 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 数据来源与研究方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 地理位置与地貌概况 |
| 2.1.2 气候与土壤 |
| 2.1.3 森林植被 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 桦木沟林场小班调查数据 |
| 2.2.2 标准地调查数据 |
| 2.2.3 林场小班数据 |
| 2.3 数据的处理 |
| 2.4 数据分析方法 |
| 2.4.1 异常数据处理 |
| 2.4.2 回归分析法 |
| 2.4.3 模型检验指标 |
| 2.5 系统实现的关键技术 |
| 2.5.1 软件体系结构 |
| 2.5.2 遗传算法 |
| 2.5.3 专家系统与决策支持系统 |
| 2.5.4 信息系统开发平台 |
| 2.5.5 R与C#混合编程技术 |
| 2.6 小结 |
| 3 树木间竞争研究 |
| 3.1 竞争指数选择 |
| 3.2 树冠重叠面积计算 |
| 3.3 竞争木和对象木的选择 |
| 3.3.1 Voronoi图竞争单元 |
| 3.3.2 竞争木的确定 |
| 3.3.3 对象木的确定 |
| 3.3.4 四株木竞争单元 |
| 3.4 竞争指数选择结果分析 |
| 3.4.1 模型性能分析 |
| 3.4.2 竞争指数分析比较 |
| 3.4.3 竞争指数分析结果 |
| 3.5 基于林木空间竞争的间伐条件研究 |
| 3.6 小结 |
| 4 华北落叶松冠幅模型研究 |
| 4.1 模型自变量的选择 |
| 4.2 华北落叶松冠幅模型的建立 |
| 4.2.1 基于竞争指数的冠幅模型 |
| 4.2.2 基于逐步回归法的华北落叶松单木冠幅模型 |
| 4.3 小结 |
| 5 基于遗传算法的森林抚育间伐小班智能选择研究 |
| 5.1 森林小班数据的选择 |
| 5.1.1 森林小班数据的特点 |
| 5.1.2 森林小班数据的选择概述 |
| 5.1.3 小班选择的内涵 |
| 5.1.4 查询选择条件的形式化表达 |
| 5.2 小班选择问题的数学模型构建 |
| 5.2.1 选择规则 |
| 5.2.2 属性因子 |
| 5.2.3 数学模型表达 |
| 5.3 遗传算法选择小班 |
| 5.3.1 满足抚育间伐要求的初始小班集合生成 |
| 5.3.2 基于遗传算法的智能选择算法 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.5 结论与讨论 |
| 5.6 小结 |
| 6 森林小班抚育间伐作业经营方案编制辅助决策支持技术研究 |
| 6.1 小班查询选择关键技术 |
| 6.2 小班适宜性评价技术 |
| 6.3 小班抚育间伐作业经营方案编制辅助决策技术 |
| 6.3.1 推理规则知识库设计 |
| 6.3.2 推理机 |
| 6.3.3 方案生成技术 |
| 6.4 小结 |
| 7 小班抚育间伐作业方案编制辅助决策支持系统的设计与实现 |
| 7.1 需求分析 |
| 7.2 系统设计 |
| 7.2.1 系统架构设计 |
| 7.2.2 系统功能设计 |
| 7.3 系统实现的关键技术 |
| 7.3.1 知识库、模型库和方法库构建 |
| 7.3.2 数据可视化技术 |
| 7.4 数据库结构设计 |
| 7.5 系统运行实例 |
| 7.6 小结 |
| 8 结论与讨论 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 特色与创新 |
| 8.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（6）视频会议系统在广西林业中的运用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景、研究目的和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 视频会议系统运用的基础条件研究 |
| 1.2.2 视频会议系统的行业运用研究 |
| 1.2.3 对现有研究成果的概括及评价 |
| 1.3 研究方案 |
| 1.3.1 研究的主要内容 |
| 1.3.2 研究的重点 |
| 1.3.3 研究的创新之处 |
| 1.3.4 采取的研究方法 |
| 1.3.5 研究的技术路线 |
| 2 相关概念与理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 视频会议系统 |
| 2.1.2 标清和高清视频会议系统 |
| 2.1.3 视频会议系统构成 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 林业信息化理论 |
| 2.2.2 需求分析理论 |
| 2.2.3 效益分析理论 |
| 3 视频会议系统运用的需求分析和效益分析 |
| 3.1 现有会议方式分析 |
| 3.1.1 组织结构和职能职责简介 |
| 3.1.2 现有会议会商方式分析 |
| 3.2 视频会议系统运用需求分析 |
| 3.2.1 林业会议召开 |
| 3.2.2 林业应急指挥和会商 |
| 3.2.3 林业远程培训 |
| 3.2.4 需求分析结论 |
| 3.3 视频会议系统运用效益分析 |
| 3.3.1 预期效益定性分析 |
| 3.3.2 经济效益分析 |
| 3.3.3 社会效益分析 |
| 3.3.4 生态效益分析 |
| 4 视频会议系统运用现状及存在问题分析 |
| 4.1 视频会议系统运用进展情况 |
| 4.1.1 规划方案的提出 |
| 4.1.2 基础设施的完善 |
| 4.1.3 专业人才的培养 |
| 4.2 视频会议系统运用现状的数据分析 |
| 4.2.1 视频会议系统运用的基础设施状况 |
| 4.2.2 视频会议系统运用的重视程度 |
| 4.2.3 机构设置与人员配置 |
| 4.3 视频会议系统运用存在问题分析 |
| 4.3.1 缺乏统一规划 |
| 4.3.2 基础设施落后 |
| 4.3.3 运行机制不健全 |
| 5 视频会议系统运用存在问题的原因分析 |
| 5.1 认识不足,领导重视不够 |
| 5.2 投入不足,资金保障缺乏 |
| 5.3 人才缺乏,机构尚未落实 |
| 5.4 各自为政,标准建设缓慢 |
| 6 视频会议系统运用存在问题的解决对策 |
| 6.1 提高认识,纳入绩效考核 |
| 6.1.1 提高信息化意识 |
| 6.1.2 构建责任分工体系 |
| 6.1.3 建立目标管理考核机制 |
| 6.2 加大投入,完善基础设施 |
| 6.2.1 多渠道筹集资金 |
| 6.2.2 完善基础设施 |
| 6.3 培养人才,组建管理机构 |
| 6.3.1 组建管理机构 |
| 6.3.2 培养专业人才 |
| 6.4 资源整合,制定统一标准 |
| 6.4.1 制定统一规划方案 |
| 6.4.2 制定统一标准规范 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A：调查问卷 |
| 附录B：攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（7）地理信息系统在林业现场勘验作业中的重要作用（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 地理信息系统 |
| 2.1 地理信息系统的组成 |
| 2.1.1 硬件设备 |
| 2.1.2 软件系统 |
| 2.1.3 地理信息系统的原则与要求 |
| 2.2 数字林业 |
| 3 地理信息系统在林业现场勘验作业中的重要作用 |
| 3.1 林业现场勘验作业 |
| 3.2 地理信息系统在林业现场勘验作业中的具体应用 |
| 3.2.1 利用地理信息系统直观地收集各种属性的数据 |
| 3.2.2 利用地理信息系统实现数据同步服务 |
| 3.2.3 地理信息系统的绘图与拍照体系可以较为精确地还原案发现场 |
| 3.2.4 地理信息系统对森林火灾现场勘验作用 |
| 3.2.5 地理信息系统对林权争议现场勘验 |
| 4 结语 |
（8）浅析地理信息系统在我国林业中的应用进展（论文提纲范文）
| 1 规划林业配置, 优化林业经营 |
| 2 制定林业专项图片, 整合森林资源 |
| 3 监测林业资源, 做好资源保护工作 |
| 4 结束语 |
（9）基于分布式的省级林权管理信息系统的设计与实现 ——以湖南省为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 集体林权制度改革概述 |
| 1.2.1 林权 |
| 1.2.2 林权变更 |
| 1.2.3 林权管理 |
| 1.2.4 集体林权制度改革 |
| 1.2.5 林权证 |
| 1.3 国内外林权管理信息系统研究概况及发展趋势 |
| 1.3.1 国外主要林业管理信息系统 |
| 1.3.2 国内林权管理信息系统研究概况 |
| 1.3.3 地理信息系统在林业的发展趋势 |
| 1.3.3.1 数字林业 |
| 1.3.3.2 林权信息管理 |
| 1.3.3.3 数据标准化，规范化 |
| 1.3.3.4 精准林业 |
| 1.3.3.5 网络 GIS |
| 1.3.4 国内林权管理信息系统存在问题分析 |
| 1.3.4.1 技术原因 |
| 1.3.4.2 主观原因 |
| 1.4 研究目标和研究内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.4.2.1 林权管理信息系统架构 |
| 1.4.2.2 林权管理信息系统数据库的设计 |
| 1.4.2.3 林权管理信息系统的开发实现 |
| 1.4.3 研究特色和创新之处 |
| 第二章 选题依据 |
| 2.1 研究理论基础 |
| 2.1.1 林业信息化理论 |
| 2.1.2 数字林业理论 |
| 2.1.3 地理信息系统在林业中的应用理论 |
| 2.2 关键技术 |
| 2.2.1 空间数据库 |
| 2.2.2 Oracle 概述 |
| 2.2.3 ArcSDE 概述 |
| 2.2.4 ArcGIS Engine 概述 |
| 2.2.5 .NET 框架及 Visual C#语言介绍 |
| 2.2.5.1. NET 框架介绍 |
| 2.2.5.2 Visual C#语言概述 |
| 2.2.5.3 DevExpress 控件概述 |
| 2.3 系统技术路线与时间进度 |
| 2.3.1 系统技术路线 |
| 2.3.2 进度时间安排 |
| 第三章 系统分析与设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 可行性分析 |
| 3.2.1 技术方面 |
| 3.2.2 经济方面 |
| 3.2.3 数据方面 |
| 3.3 数据库设计 |
| 3.3.1 数据库设计 |
| 3.3.2 数据库构成 |
| 3.4 系统软硬件环境 |
| 3.4.1 客户端的硬件环境 |
| 3.4.2 服务器端的硬件环境 |
| 3.4.3 系统的网络环境 |
| 3.4.4 系统开发的软件运行环境 |
| 3.5 系统总体设计 |
| 3.5.1 系统总体设计目标 |
| 3.5.2 系统总体架构 |
| 3.5.3 系统建设原则 |
| 3.5.3.1 规范化原则 |
| 3.5.3.2 先进性原则 |
| 3.5.3.3 适用性原则 |
| 3.5.3.4 经济性原则 |
| 3.5.3.5 安全性原则 |
| 3.5.3.6 面向用户的原则 |
| 3.5.4 系统功能模块设计 |
| 3.5.4.1 GIS 基本功能模块 |
| 3.5.4.2 林权业务处理模块 |
| 3.5.4.3 林权数据查询模块 |
| 3.5.4.4 林权数据管理模块 |
| 3.5.4.5 林权数据质检模块 |
| 3.5.4.6 林权统计报表模块 |
| 3.5.5 系统的安全性设计 |
| 3.5.5.1 数据库的安全性 |
| 3.5.5.2 用户角色和功能模块的访问权限控制 |
| 3.5.5.3 系统日志 |
| 第四章 系统功能集成与实现 |
| 4.1 系统功能集成 |
| 4.2 系统功能实现 |
| 4.2.1 系统界面 |
| 4.2.2 系统登录 |
| 4.2.3 林权管理 |
| 4.2.3.1 林权初始登记 |
| 4.2.3.2 林权流转 |
| 4.2.3.3 林权抵押 |
| 4.2.3.4 林权解押 |
| 4.2.3.5 林权注销 |
| 4.2.4 林权查询 |
| 4.2.4.1 林权证打印查询 |
| 4.2.4.2 林权小班查询 |
| 4.2.4.3 林权变更历史信息查询 |
| 4.2.5 林权数据处理 |
| 4.2.5.1 林权小班附图批量处理 |
| 4.2.5.2 林权调查因子批量输出 |
| 4.2.5.3 林权调查因子批量导入 |
| 4.2.5.4 属性数据批量更新 |
| 4.2.6 林权数据质检 |
| 4.2.6.1 重复小班号检查 |
| 4.2.6.2 小班面积检查 |
| 4.2.6.3 林权证发证检查 |
| 4.2.6.4 逻辑规则检查 |
| 4.2.7 林权报表管理 |
| 4.2.7.1 林权报表生成 |
| 4.2.7.2 林权报表查询 |
| 4.2.7.3 林权报表统计汇总 |
| 4.2.7.4 林权报表统计汇总 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 系统总结 |
| 5.2 系统展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）地理信息系统在森林资源管理中的应用（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 地理信息系统概述 |
| 2 地理信息系统在森林资源管理中的应用 |
| 2.1 GIS在森林资源档案管理方面的应用 |
| 2.2 GIS在结构调整方面的应用 |
| 2.2.1 林种和树种结构调整 |
| 2.2.2 年龄结构调整 |
| 2.3 GIS在森林资源政策管理方面的应用 |
| 2.4 GIS森林资源经营管理方面的应用 |
| 2.4.1 限制采伐 |
| 2.4.2 造林规划 |
| 2.4.3 封山育林 |
| 2.5 森林资源动态监测 |
| 2.6 森林资源管理防灾害应用方面 |
| 3 结束语 |
四、地理信息系统在广东林业中的应用（论文参考文献）
- [1]森林资源测计及经营管理系统设计与实现[D]. 王颖. 北京林业大学, 2019(04)
- [2]基于北斗高精度定位的智能林业终端的设计与实现[D]. 顾峻峰. 桂林理工大学, 2019(05)
- [3]无人机影像森林资源调查系统设计及试验研究[D]. 史洁青. 北京林业大学, 2018(04)
- [4]森林资源二类调查关键技术与方法的研究[D]. 温小荣. 南京林业大学, 2017(05)
- [5]华北落叶松人工林抚育作业决策技术研究[D]. 王建明. 北京林业大学, 2017(04)
- [6]视频会议系统在广西林业中的运用研究[D]. 彭杰伟. 中南林业科技大学, 2015(03)
- [7]地理信息系统在林业现场勘验作业中的重要作用[J]. 怒晓军. 绿色科技, 2015(03)
- [8]浅析地理信息系统在我国林业中的应用进展[J]. 柳盈泉. 河北林业科技, 2015(01)
- [9]基于分布式的省级林权管理信息系统的设计与实现 ——以湖南省为例[D]. 孙兴兵. 西北农林科技大学, 2014(03)
- [10]地理信息系统在森林资源管理中的应用[J]. 王祥. 广东科技, 2014(08)