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1.
《林业资源管理》2021,(2)
随着激光雷达和立体影像航天航空遥感技术的快速发展,目前,我国虽然具备了快速获得林分平均高、郁闭度等相关信息的能力,但缺少利用林分平均高和郁闭度来准确估测森林生物量和蓄积量的模型,这严重影响了激光雷达和立体影像航天航空遥感技术的推广应用。为了对模型的构建进行探研,利用湖南湘西地区地面调查数据中52块杉木样地的林分平均高、郁闭度、株数等数据,通过因子变量组合不同的自变量形式,并分别构建多个不同函数形式的杉木地上生物量、蓄积量反演模型,用决定系数R~2对模型进行评价。结果表明,基于杉木林分平均高、郁闭度构建的因子变量组合与地上生物量、蓄积量之间有紧密的联系。其中:以e为底数的对数形式变量ln(C×HH~2)作为解释变量的杉木地上生物量模型、蓄积量模型拟合效果最佳;指数函数模型能够精确地表达自变量与地上生物量、蓄积量之间的关系;与一次函数模型、幂函数模型、对数函数模型相比,指数函数模型的拟合效果更佳。对杉木林分平均高、林分郁闭度与地上生物量、蓄积量之间的关系进行了有效探究,构建了杉木地上生物量模型、蓄积量模型,以期为建立林分平均高和郁闭度因子估测其它树种的地上生物量和蓄积量模型提供参考依据。 相似文献
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采用林分平均高和密度估计人工林蓄积量 总被引：1，自引：0，他引：1
采用2015年广西森林资源连续清查第9次复查中人工林样地调查数据,按树种组(杉木、松树、桉树)建立林分每公顷蓄积量与林分平均高、林分密度(郁闭度、每公顷林木株数)二元非线性模型(不变参数和可变参数),用确定系数(R~2)和平均预估误差(MPE)等6个指标对模型进行评价和检验。结果显示:全部12个模型的总相对误差(TRE)、平均系统误差(MSE)均小于15%,MPE均小于10%,表明采用林分平均高和密度估计林分单位面积蓄积量可取得较好的效果,但可变参数模型的参数的变动系数太大,不宜采用;3个树种组中,不论是不变参数模型还是可变参数模型,以平均高和每公顷林木株数构建的模型的R~2均大于由平均高和郁闭度构建的相应模型的R~2,而剩余标准差(SEE)、MPE则相反,说明每公顷林木株数对林分每公顷蓄积量变动的解释能力优于郁闭度。综合考虑6个统计指标和参数的稳定性,3个树种组的每公顷蓄积量的最优估计模型均为由每公顷林木株数、平均高构建的不变参数模型。 相似文献
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刘君然 《中南林业调查规划》1991,(2):30-32,8
文中以杉木人工林标准地为材料,用多变量逐步回归方法,求解出杉木人工林各地位指数、疏密度级、密度株数级之林分平均直径。结果表明:经理论分析证明,不论林分疏密度之高低,当林分疏密度及密度株数相同时,其林分平均直径在各立地奈件下较接近或趋于一致。此规律将为森林抚育间伐,林分直径生长量预测、预报,确定林分工艺成熟以及森林调查设计等,提供理论依据及一些重要参数。 相似文献
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《内蒙古林业调查设计》2015,(3)
文章论述了林分平均高和优势平均高与平均胸径的测算方法,林分平均高同胸径之间的关系,林分平均高与平均胸径在森林调查中的重要作用。只有正确的测算林分平均高与平均胸径,才能更好地利用和发挥森林资源的生态作用,促进人与自然和谐发展。 相似文献
5.
基于广东省59 块针阔混交异龄林一类固定样地实测数据,采用7 种方法计算林分优势高,对7 种计算方法获取的林分优势高进行相关性分析和差异分析,并建立了林分优势高和林分平均高的线性模型。结果表明,针阔混交异龄林的7 种林分优势高间的相关系数均超过0.9;根据差异性分析结果和调查、计算简单的原则,确定不分树种取最大3 株优势高的算术平均作为针阔混交异龄林的林分优势高;林分优势高与林分平均高之间的关系方程为Y= 0.948 9X+4.133 7, 决定系数R2 为0.656 3,具有良好的线性关系。 相似文献
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利用非线性混合模型模拟杉木林优势木平均高 总被引：11，自引：2，他引：9
介绍国内外利用非线性混合效应模型方法模拟林分优势木平均高的研究进展情况。以江西省大岗山实验局不同初植密度的人工杉木为研究对象,考虑初植密度的随机效应,选择常用的Richards和Logistic形式,通过变换混合效应参数个数来构造优势木平均高和林龄关系的非线性混合效应模型。采用确定系数、均方误差和平均绝对残差等模型评价指标对不同模型的精度进行比较分析。结果表明:无论是Richards形式还是Logistic形式的优势木平均高与林龄关系的非线性混合效应模型,其估计精度比传统的回归模型估计精度明显提高;但是增加随机效应参数个数并不一定绝对提高模型的估计精度,相反估计精度有可能下降。以(4)式为基础的Logistic方程中,3个参数都作为混合模型的模拟精度最高。 相似文献
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以湖南省国营黄丰桥林场的杉木人工林为对象，以分析林木间的生长差异和模拟杉木人工林平均直径、平均树高的生长过程为基础，提出以林分平均直径和平均树高为指标。分别地位指数、林分年龄编制出国营黄丰桥林场杉木人工林的速生标准，为杉木人工林的科学经营服务。 相似文献
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随着激光雷达获取的点云密度不断增加,提取样地尺度的林分平均高成为可能。但样地尺度林分平均高的提取精度与树种之间的关系尚不明确,急需一种能适应各种树种的林分平均高提取方法。以广西国有高峰林场为例,采用机载LiDAR点云数据生成的冠层高度模型(Canopy height model,CHM),结合地面实测的201个样地数据,提出了一种结合自适应阈值与峰值的林分平均高提取算法,并分析了树种对提取精度的影响。结果表明:1)不同树种的林分平均高提取精度存在差异,杉木精度最高,而桉树和其他阔叶树种精度次之;2)自适应阈值结合峰值的算法能够较好提取林分平均高(R2=0.75,RMSE=3.11m,rRMSE=22.07%),并且对于不同的树种都有较强的稳健性;3)阔叶树种和针叶树种对不同的提取方法存在敏感性差异。研究提取的林分平均高可为森林蓄积量与生物量反演研究提供依据和参考。 相似文献
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基于混合效应模型的杉木人工林蓄积联立方程系统 总被引：1，自引：0，他引：1
建立江西杉木人工林基于非线性混合效应方法的林分优势木平均高和断面积模型以及基于对数形式线性混合效应蓄积模型的联立方程组,利用验证数据与传统模型回归方法的模拟结果进行比较分析。结果表明,优势木平均高是联立方程组最基本的组成部分。通过考虑优势木平均高和林分断面积模型中参数的随机效应以及3个因变量间的相关性,则蓄积模型中参数的随机效应可以忽略。优势木平均高决定着林分断面积预测的准确性,而优势木平均高和林分断面积又是预测蓄积的主要误差来源。基于混合效应模型方法的模拟结果明显好于传统回归估计方法。进行预测时,通过解释联立方程组中因变量相互间的相关性,利用已被观测的变量能够提高未观测变量的估计精度。 相似文献
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探索林分形高模型的构建与评价方法,可为湖南省青冈栎林分蓄积量的精准测定提供理论依据。以芦头林场和青羊湖林场的青冈栎次生林为研究对象,基于35个样地的1 055株单木实测数据,建立青冈栎次生林一元、二元林分形高模型。由孔兹干曲线推导出青冈栎树高曲线以计算林分条件平均高,基于林分形高与林分平均胸径、林分条件平均高的一元、二元相关关系,选取6个一元模型和8个二元模型,以决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、解释方差(EA)、平均绝对误差(MAE)和模型预估精度(P1)作为评价指标。经过评估和比较,选定一元林分形高模型为f(D)=2.870 7×D0.261 8、f(H)=2.022 4+0.339 5×H和二元林分形高模型为f(D,H)=0.590 6×exp(-0.008 3×D)×H、f(D,H)=(0.710 2-0.070 1×logD)H和f(D,H)=2.479 9×(D2×H)0.109 2。通过留一交叉验证和配对T检验对模型进行检验,结果显示一元、二元林分形高模型... 相似文献
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采用林分平均胸径和株数推算亩蓄积量的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
通过建立杉木标准地，实测标准地内每株树木胸径，查一元材积表求算亩蓄积量，并算出标准地的平均胸径和林木株数．选择林分平均胸径和株数为辅助变量，林分蓄积量为因变量，采用最小二乘法，建立林分蓄积量预估模型，该模型经检验适用．调查取得杉木平均胸径和亩株数后，利用林分蓄积量预估模型，即可推算亩蓄积量，在林业生产上有推广应用价值． 相似文献
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[目的 ]以2016年9月广西壮族自治区高峰林场实验区获取的机载LiDAR点云数据为基础,通过提取30 m×30 m空间林分尺度下的LiDAR点云特征变量实现对林分平均高的估测。[方法 ]首先将105块实测林分平均高度的样地数据按照3:1的比例随机划分为训练样本(79)和检验样本(26),采用随机森林回归(RFR)和支持向量回归(SVR)两种机器学习算法对79个训练样本与对应的林分LiDAR点云特征变量回归建模。建模方案包括随机森林模型、支持向量机模型及随机森林+支持向量机组合模型。其次利用26个检验样本数据评价模型预测精度。最后统计3个模型中训练样本和检验样本对应的精度评价指标,以一个预测精度高、泛化能力强的模型作为最终模型进行林分平均高制图。[结果 ]表明:随机森林模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.886 1和0.837 5,均方根误差(RMSE)分别为1.22和1.56;支持向量机模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.886 4和0.840 9,均方根误差(RMSE)分别为1.21和1.54;组合模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.859 8和0.853 2,均方根误差(RMSE)分别为1.35和1.48;[结论 ]组合模型的泛化能力及预测精度最好,支持向量机次之,最后为随机森林。利用组合模型可有效完成研究区林分平均高制图。 相似文献
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<正>在森林三类调查(即作业设计调查)中,常常需要测定林分平均高,而林分平均高通常采用依径阶分布,实测15～25株样树,绘制树高～胸径曲线法测得。既浪费人力,又浪费物力(必要时需伐木),由于样树的代表性问题而影响调查设计精度。而林分优势木平均高是林分中最稳定的调查因子之一,受生产作业及林分密度影响较小。事实上,优势木 相似文献
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用回归方法求得杉木人工林林分平均胞径与密度之间的相关关系理论值，从而预测林分密度相对应的林分平均胞径，为间伐设计提供依据。 相似文献
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《内蒙古林业调查设计》2015,(6)
森林蓄积量是森林资源调查和监测的重要指标。针对目前贵州省森林资源调查所采用的标准表没有数式(模型),应用不便的问题,提出利用标准表导算林分平均形高,建立贵州省6个树种组平均树高——平均形高回归模型,为森林资源二类调查及连续清查林分蓄积估算提供参考。 相似文献
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为准确利用形高表测算马尾松（Pinus massoniana）林分蓄积量，以马尾松人工林为研究对象，基于326块样地林分平均胸径、平均树高与形高值的关系，分别拟合得到一元形高模型[FH=■]和二元形高模型（FH=■）。结果表明，在不同产区及不同胸径、树高分段五折交叉检验中，一元、二元形高模型检验结果均理想；其中，一元形高模型总相对误差和平均系统误差均在±3%范围内，平均百分标准误差均小于4%，预估精度达98%以上；二元形高模型总相对误差和平均系统误差均在±1%范围内，平均百分标准误差均小于2%，预估精度达99%以上。以一元形高模型和二元形高模型为基础，分别编制马尾松人工林林分一元形高表和二元形高表，可为准确计算广西马尾松人工林蓄积量和评价人工林质量提供参考。 相似文献