13、连续覆盖森林采伐:规划与实践

连续覆盖森林采伐规划与实践

连续覆盖森林采伐:规划与实践

1. 引言

在芬诺斯坎迪亚地区,采伐作业以高效、全机械化的采伐 - 集材系统为特点,采用了原条采伐(CTL)方法。除了挪威偶尔的缆索集材作业外,该地区商业林业中,全机械化的 CTL 系统已基本取代了人工手动伐木和加工,在芬兰、瑞典和挪威,其采伐量占比高达 95%。这种转变使该行业从劳动密集型转向资本密集型,高机器利用率和高产量降低了采伐成本,提高了工作安全性。

向连续覆盖森林经营(CCF)的转变将显著影响当前的采伐作业,对规划和操作员技能提出了更高要求。同时,机械和其他设备的技术进步也有助于实现更精确、高效的采伐作业,支持 CCF 的实施。例如,配备卫星定位系统(GNSS)和先进动臂控制的现代采伐机和集材机,可以准确砍伐和提取选定的树木,同时最大限度地减少对剩余树木的损害。

在芬诺斯坎迪亚的 CCF 中,采伐机操作员不仅要负责选择和采伐单株树木,还要为未来的森林活动维护最佳的森林健康状况。这要求操作员具备高水平的技能和精准度,在采伐过程中评估单株树木的质量、大小、位置和生长潜力,以确定要移除的特定树木。由于工作环境差异较大,从芬兰和瑞典承载力较差的泥炭地土壤到挪威的陡峭岩石地形,操作员必须能够适应各种条件,因此他们在 CCF 采伐的成功执行中起着关键作用。目前,有多个国家和国际的研究与开发项目正在进行,旨在通过改进工作方法或使用决策支持工具来提高 CCF 采伐的森林作业效率。

2. 采伐规划

当森林所有者决定在选定的林分中采用 CCF 采伐时,运营规划便开始了。采伐规划通常由林业专业人员进行,他们可能代表林业行业、当地森林所有者协会或林业服务提供商。在规划阶段,森林所有者需要选择合适的采伐方法,如选择性采伐、渐伐或群状

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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