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为森林规划和保护可视化、解释空间数据的在线应用程序

为森林规划和保护可视化、解释空间数据的在线应用程序

缅因州大学可持续森林研究中心(CRSF)的智能地理解决方案(IGS)团队发布了一个免费的交互式绘图工具,森林生态系统状态a …趋势(森林)应用,为私人和公共森林管理者、自然资源机构、保护组织和其他利益相关者提供在线决策支持。

随着目前东部云杉budworm疫情从魁北克向南蔓延,需要有关资源状况和近期风险的最新信息来协调缓解行动,以应对疫情和相关市场状况。

这款森林应用程序是IGS团队与UMaine的高级计算小组合作三年研究和软件开发的成果。该跨学科项目支持了计算和信息科学学院的两名研究生,他们分别担任主开发人员,以及作为团队程序员的计算机科学本科生。交互式web界面的设计目的是提供关于云杉budworm爆发和持续管理所导致的森林景观条件变化的近乎实时的信息。

当前地图层包括全国范围内的位置,年云杉蚜虫蛾信息素陷阱陷阱捕捉,和地图的森林脆弱性食心虫、香脂冷杉百分比(主云杉蚜虫寄主种类),和加拿大地区的高概率猞猁发生,所有使用陆地卫星图像和情节数据来自usf森林库存和分析程序。地图上的面积(目前约有400万英亩林地)将在未来几个月扩大到全州范围。

ForEST利用IGS开发的半自动图像处理和机器学习软件系统,称为监督自适应多目标映射器(Supervised Adaptive Multi-objective Mapper, SAMM)。SAMM将多目标机器学习算法集成到在云上执行的半自动图像处理和地图制作工作流中。SAMM能够高效、高通量地将原始图像数据处理成高质量的输出产品,从而实现对森林和生境条件的高分辨率地图的可视化和解释。

教授亚伦Weiskittel森林生物识别技术和建模和CRSF主任强调,“利益相关者可以动态和交互式地利用森林首次将最先进的森林状况来源于卫星图像的地图,探索区域蚜虫种群监测数据,评价森林风险在感兴趣的领域,并确定自然资源管理权衡。”该应用程序还提供了下载吉奥普多夫的能力,允许数据离线用于该领域。

森林应用程序创意团队包括森林景观建模助理研究教授Erin simon - legaard;Kasey Legaard,地理空间分析和机器学习的助理研究教授;Torsten Hahmann,空间信息学副教授;和Weiskittel。缅因森林应用程序的开发得到了缅因大学研究再投资基金、美国农业部农业研究服务和可持续森林研究中心的支持。

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