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立木材积表是林业调查和森林经营中材积计量最重要的依据。现行广西森林资源调查使用的一元立木材积表是广西林业勘测设计院于1977年依据《全国立木材积表》相应树种的二元材积式导算而得,随时间推移及森林经营水平提升,有必要对其适用性进行评价。收集广西第九次森林资源连续清查样地平均木调查的树种实测胸径与树高资料,分树种建立林分总体平均高模型,并由一元材积和二元材积方程式导算出编表初期（1977年）的理论树高-胸径曲线,定量分析1977年与2015年相应树种的树高变化;建立不同树种的一元材积与二元材积回归模型,采用F检验和总相对误差作为材积表适用性评价指标。结果表明,不同树种林分总体平均高均变化明显,实际平均高均高于理论平均高10%以上,桉树的差异最大;F检验和总相对误差的结果表明,一元材积模型均没有通过检验,总相对误差均超过±5%的范围,桉树的总相对误差最大。现行一元立木材积表计算的材积明显偏低,建议广西尽快开展数表修编工作。 相似文献
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基于背包式激光雷达的天山云杉林单木因子估测 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业资源管理》2021,(2)
单木因子高精度无损快速估测对森林资源监测和评估至关重要,背包式激光雷达在获取森林三维结构参数方面具有良好的应用潜力。以天山云杉林为研究对象,利用背包式激光雷达扫描样地获取点云数据进行单木分割识别和单木胸径、树高及冠幅面积等因子估测,以地面实测结合目视解译数据作为参照,进行精度评价及相关性检验。结果表明:利用背包式激光雷达数据进行单木分割的单木分割精度F值均大于0.9,精确率和召回率均值分别为0.96和0.90,识别率平均值为86.61%;单木胸径和树高估测结果决定系数R~2均大于0.90,胸径均方根误差RMSE均值为1.11,树高的为1.05;单木冠幅面积估测结果决定系数R~2均大于0.80,均方根误差RMSE均值为3.21。可见,使用背包式激光雷达能够实现对单木胸径、树高参数的高精度提取。 相似文献
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《林业资源管理》2018,(5)
我国现行的二元立木材积表行业标准已经颁布实施了整整40年,它们是否还适用于目前的森林资源状况,已经成为日益关注的问题。基于近年来采集的16个树种(组) 41个建模总体范围的5 055株样木的立木材积实测数据,利用统计检验和误差检验方法,对相应部颁标准的43个二元立木材积表进行了适用性检验。结果表明:43个材积表中目前仍然适用或基本适用的材积表不到10个,其它材积表均超出了规定的±3%的误差限;大约一半的材积表超出了±5%的误差限,少量的材积表其估计误差已经达到了10%以上。利用检验样本建立的41个相容性二元立木材积模型,有23个达到了预定的精度要求,只有5个材积模型的平均预估误差超过了5%,完全可供实践中参考使用。建议对现行的二元立木材积表进行更新、修订和补充,逐步完善我国的立木材积计量体系。 相似文献
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[目的 ]为将单木位置匹配至更精确的树干中心处,本研究发展了一种基于地基激光雷达提取胸径中心位置的空间校正方法。[方法 ]对高密度地基激光雷达点云数据,使用霍夫变换的方法提取单木胸径及圆心点,以外业调查的胸径数据作为精度控制基础,再用空间点校正方法将外业测量的样地单木相对空间位置匹配至提取的单木胸径中心点处,最后通过数字冠层高度模型特征分析实现单木位置的地理位置匹配。[结果 ]以黑龙江佳木斯孟家岗林场为研究区,对比分析3种不同株数密度的落叶松样地,提取胸径误差在1 cm之内,高、中、低株数密度样地单木位置在空间点校正时胸径误差2 cm误差范围内位置正确匹配率分别为91%、92.5%、98.6%。全部匹配的外业调查单木相对空间位置误差控制在1 m之内,且与机载激光雷达数字冠层模型影像地理位置匹配误差在0.5 m内。[结论 ]基于地基激光雷达提取胸径匹配单木空间位置的方法,极大地提高了单木空间位置测量精度。此方法的发展,不仅为局部样地单木分割等提供精确位置信息,也为大范围遥感数据提供可靠地面基础位置验证数据,是可靠的单木位置测量和多源数据匹配方法。 相似文献
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为提高森林单木材积估测精度和效率,选取贵州省织金县城郊典型马尾松林为研究对象,基于机载激光雷达点云和样地调查数据,以提取的树高、冠幅、树冠投影面积和树冠体积等单木结构参数为变量,构建基于机载激光雷达点云数据的马尾松单木材积估测模型。结果表明：1)基于点云数据提取的马尾松单木树高和冠幅因子与实际调查数据之间存在良好的相关性,决定系数R2在0.7以上,精度相对较高,可用于构建马尾松单木材积模型。2)在经典非线性CAR模型基础上,利用枚举法对树高、冠幅、树冠投影面积、树冠体积等4个变量组合构建的11个模型中,包含树高、冠幅及树冠体积三个林分因子的模型表现最佳,R2为0.774 1。3)树高、冠幅及树冠体积被确定为马尾松单木材积估测的关键因子,其中,树高的贡献最大且与单木材积呈极显著正相关关系(P<0.001)。利用机载激光雷达点云数据提取单木结构参数,并基于非线性CAR模型构建单木材积模型估测马尾松单木材积的方法是可行的,该方法不仅能满足森林资源调查的精度要求,且能有效提高调查效率。 相似文献
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【目的】以人工落叶松为例,探索基于无人机激光雷达（Unmanned aerial vehicle LiDAR, UAVLiDAR）点云的单木探测提取树高的误差对胸径反演的影响并校准,实现单木参数（胸径、树高）的准确度量,为大尺度高效便捷估测单木参数提供新的思路。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场13块4个龄组（幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林）的落叶松人工林样地UAV-LiDAR数据及野外调查数据为数据源,基于UAVLiDAR点云的单木探测提取的树高,分别以普通最小二乘法（Ordinary least squares, OLS）和3种误差变量回归（标准主轴（Standard major axis, SMA）、远程主轴（Ranged major axis, RMA）和极大似然估计（Maximum likelihood estimate, MLE））构建胸径-树高模型,研究探测误差对各龄组人工落叶松胸径反演的影响并校准。【结果】利用UAV-LiDAR点云的单木探测提取4个龄组树高的相对均方根误差（rRMSE）,误差范围为3.41%～5.14%;在胸径-树高模型预测方面,3种误差变量回归均优... 相似文献
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以海南省五指山市4块人工桉树林共计157株桉树为例,融合背包激光雷达和机载激光雷达点云数据对桉树单木因子进行了估测,探究融合数据在森林资源调查中的适用性。估测结果与实际样地数据对比表明,融合点云数据在胸径的估测上,R2=0.982,RMSE=0.868cm;在树高的估测上,R2=0.895,RMSE=2.005m,优于只使用背包激光雷达数据获取树高精度(R2=0.835,RMSE=2.458m)。基于背包激光雷达点云数据获取的单木胸径精度较高,融合点云数据可改善单一背包点云数据对树高上的估测。 相似文献
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《林业资源管理》2021,(2)
针对无人机在森林资源监测中的便携性特点,利用无人机RGB三波段影像进行森林计测参数(株数、树高及蓄积量)的提取及精度验证。以华山松人工林为研究对象,以无人机RGB影像为主要信息源,在前期进行5块0.08hm~2华山松人工林标准地单木定位的基础上,采用冠层高度模型(CHM)最大值法和点云分割方法,提取华山松人工林计测参数,建立无人机RGB影像的华山松人工林单木二元材积模型。研究结果表明:1)采用CHM最大值分割法较点云分割方法精度高,单木株数分割精度分别为87.17%和80.79%;提取得到的树高与其地面实测所得树高的R~2相比较,使用CHM方法,R~2为0.71;而使用点云算法,R~2为0.69。2)基于CHM最大值法提取的单株冠幅和树高所建立的二元材积模型,其决定系数(R~2)为0.94,均方根误差(RMSE)为0.033 8m~3;与基于云南省华山松人工林二元材积表的标准地实测蓄积量调查结果相比,基于无人机RGB数据的5块标准地蓄积量监测精度分别为79.72%,81.64%,83.57%,82.49%,80.28%,平均精度达81.54%。基于无人机RGB影像的华山松人工林在森林计测参数提取中,CHM最大值分割法优于点云分割,所建立的树高和冠幅二元材积模型,可为华山松单层人工林无人机遥感监测提供参考。 相似文献
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《林业科学》2021,57(3)
【目的】基于双向选择判断原理,提出一种将激光雷达(LiDAR)点云数据提取到的单木信息与地面实测单木信息进行匹配的方法,以得到更为合理的信息匹配结果。【方法】采用机载LiDAR点云数据分割单木,提取单木位置、数量、树高和冠幅等信息,从LiDAR提取单木位置出发,依据树高和距离正向确定候选地面实测单木,再根据候选地面实测单木位置和距离信息逆向确认LiDAR提取单木是否为最合适的匹配对象木。【结果】以匹配精度、匹配后的单木树高和冠幅精度为判断指标,与邻域最高匹配法、最邻近匹配法和双因素匹配法相比,在匹配精度一致的情况下,双向选择判断法匹配的单木树高精度可从75.21%提升至91.01%,冠幅精度从60.50%提升至68.64%;在保证匹配信息精度一致的情况下,双向选择判断法可将匹配精度从传统方法的33.52%提升至61.11%。【结论】点云数据双向选择单木提取与地面数据匹配方法可快速、高效地将激光雷达点云数据提取到的单木信息与地面实测单木信息进行匹配,与传统方法相比,能够在高密度、多林层林分中发挥更高优势。 相似文献
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对全站仪测树原理进行了研究分析,应用全站仪与PC-E500袖珍计算机或PDA连接,可自动测算伐区或样地内每一株立木的树高、胸径或树干任意高度处直径,进而可自动而精准地计算出单木材积和伐区立木蓄积.理论上,树高的量测精度可达1/1 400.直径的量测精度可达1/200.实测结果表明:全站仪重复测量数据比较稳定,直径的量测误差在毫米级以内,树高的量测误差控制在厘米级,材积测定精度可优于1%,均高于测树的需要精度.全站仪测树技术实现了实时、快速、精准测定立木材积,不用材积表推求蓄积量,克服了传统测树方法的缺陷,其实测数据可作为伐区设计立木蓄积的测算依据. 相似文献
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《林业资源管理》2021,(3)
利用北京市14 074株测高样木数据,以二元立木材积估计值为基础,研建北京市13个树种组的树高胸径回归模型,建立新的一元立木材积表,并对新老2套一元材积表的估计误差进行检验和评价。结果显示:现行13个树种组的一元立木材积表对总体蓄积量的估计误差为-1.14%,对各个树种组的蓄积量估计误差在-36.59%～47.76%之间,有11个树种组的一元材积表已超出±5%的允许误差范围;新建13个树种组的一元立木材积表,其平均预估误差(MPE)都在5%以内,总体相对误差(TRE)和平均系统误差(ASE)都在±1%以内。研究表明:北京市13个树种组的老一元立木材积表仅有2个尚能继续使用,其他11个需要修正或更新;新建13个树种组的一元立木材积表,能满足林业行业标准的精度要求。 相似文献
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为建立适用于甘肃省的立木材积模型,获取更为准确的材积表,以甘肃省山杏、山杨为研究对象,采用电子经纬仪进行无损立木精测获取数据,并通过误差变量联立方程组方法,建立了两个树种的二元立木材积方程、一元立木材积方程以及树高-胸径回归模型,为准确估计相应树种的森林蓄积量提供了科学依据。利用经典的二元材积模型山本和藏式及指数树高模型进行联立得到相容性立木材积方程,通过6项指标对所得模型进行综合评价,结果表明:二元材积模型、一元材积模型都能取得良好效果,其中山杏二元材积表、胸径一元材积表的平均预估误差分别为2.12%,2.58%;山杨二元材积表、胸径一元材积表的平均预估误差分别为1.57%,2.01%;所建相容性一二元材积模型可用于甘肃省山杏山杨蓄积量估计。 相似文献
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[目的]探索不同树种在样地和单木尺度上无人机激光雷达点云数据的单木分割效果,选取哈尔滨城市林业示范基地阔叶林(水曲柳)和针叶林(樟子松)两块样地为研究对象,对样地内树木点云进行单木分割并评价其分割效果,为后续单木结构参数的提取提供数据支持,同时丰富森林资源信息的调查手段.[方法]通过无人机激光雷达获得样地树木点云数据,... 相似文献
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刘文峰 《内蒙古林业调查设计》2019,(3):5-7,50
文章以五岔沟实测的393株天然落叶松解析木数据.利用最小二乘法拟合材积模型,采用相关指数、总相对误差、相对误差平均值、相对误差图等指标进行模型评价,得到最优材积模型,对模型进行适用性检验.检验指标包括F检验、相对误差图等,论证最优模型为可变参数山本模型,编制了最优五岔沟天然落叶松二元立木材积表。模型如下。V=0000055×D^1.691645-0.001211(D+2H)×H1.199743+0.001176(D+2H)采用材积模型,编制了五岔沟天然落叶松最优二元立木材积表。 相似文献
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针对现有的地基激光雷达(Terrestrial Laser Scanning,TLS)点云数据单木识别算法存在抗噪性差的问题,本文提出一种基于双尺度体元覆盖密度的TLS点云数据单木识别算法。首先选择内蒙古根河林场的兴安落叶松天然次生林为研究对象,利用徕卡C10三维激光扫描仪获取单测站点云数据;然后通过计算双尺度体元覆盖密度滤除非树干点;最后通过分析体元水平坐标(x,y)位置处的体元z值序列确定滤波后点云数据中的单木位置。研究结果表明:该算法二次滤波结果的平均噪声比为1.66%;滤波后保留的单木数量是实际单木数量的88.94%;滤波后点云数据的单木识别率98.3%,漏检率1.69%,过检率0.56%,实际点云数据的单木识别精度为87.43%。与已有的单测站点云数据单木识别的研究相比,本文提出的单木识别算法简单、抗噪性强且单木识别精度更高,这对于实现复杂密集林分样地单测站点云数据单木的准确识别具有重要意义。 相似文献
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福建桉树人工林材积表和蓄积量表编制的研究 总被引：5，自引：5，他引：5
通过对桉树人工林83块标准地和164株样木进行调查,选择V=aDbHc和V=aDb方程并进行多方程拟合对比,编制桉树人工林二元材积表和一元材积表,结果表明:该表可在森林调查中应用,且误差小,能满足林业生产上的精度要求。同时为提高林分蓄积量的测定效率,选择林分平均高和断面积为辅助变量,建立桉树人工林林分蓄积量预估模型,该模型经检验适用,可用于林业生产实践。 相似文献