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本文应用数量化理论Ⅰ对四川凉山州飞播云南松林分的生物量、蓄积量和生产力进行了系统的分析,并建立了相应的预测预报模型。结果表明影响林分生产力的主导因子是林分结构,其次是土壤条件;地形因子(海拔、坡向、坡位,坡度)的影响较小。通过分析认为,在经营森林生态系统时,为了提高生产力,重要的工作应放在提高林分叶面积指数和合理密植方面。预测预报模型的复相关指数皆在0.84以上,精度高于多无线性回归模型,在说明变量(自变量)既含定性又含定量因素时,数量化理论Ⅰ能更好地拟合多元的说明变量与基准变量(因变量)之间的相关关系。 相似文献
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用林分年龄——公顷蓄积量序列,建立多种回归曲线模型进行公顷蓄积量预测,然后利用多项复合模型对多种回归曲线模型预测值进行加权平均,得到新的预测值,这样既充分利用各种回归曲线模型预测值的有用信息,又减小了预测误差,提高了预测精度。 相似文献
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用林分年龄－公顷蓄积量序列，建立多种回归曲线模型进行公顷蓄积量预测，然后利用多项复合模型对多种回归曲线模型预测进行回权平均，得到新的预测值，这样既充分利用各种回归曲线模型预测值的有用信息，又减小了预测误差，提高了预测精度。 相似文献
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回归分析是最常用的林业试验统计方法,林业试验统计中的数学模型构造和模型外推通常采用回归分析方法解决。在多元回归分析应用中,如何选择合适的自变量(解释变量)确定最佳变量子集合,是建立回归模型的关键。选择合适的变量来建立回归方程数学模型,不是一件很容易的事。因为在多元回归模型中,有p个变量X_1,X_2,…,X_p来解释变量Y,而变量X_1,X_2,…,X_p之间存在着相关关系,即线性关系或近似线性关系,会给回归系数估计值带来不合理的解释。由此可见,要得到一个稳定的,可靠的回归模型,变量子集合的选择十分重要。 相似文献
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《林业资源管理》2021,(4)
基于广西壮族自治区森林资源年度监测评价成果数据,采用逐步回归选择机载激光雷达特征变量,建立多元线性回归、Logistic回归和随机森林模型,预测南方集体林区桉树、杉木和天然阔叶林样地的蓄积量。结果表明:1)桉树和杉木样地的逐步回归特征变量多为高度和强度变量,而天然阔叶林样地则是间隙率、覆盖度、叶面积指数等综合变量;2)桉树和天然阔叶林样地,随机森林模型的蓄积量估测精度(桉树R~2=0.97,RMSE=12.60m~3/hm~2;天然阔叶林:R~2=0.90,RMSE=18.45m~3/hm~2)高于多元线性回归和Logistic回归模型,而杉木样地在多元线性回归模型中得到了最优的蓄积量估测结果(R~2=0.91,RMSE=24.30m~3/hm~2);3)在3种模型估测精度中,人工桉树和杉木样地均优于天然阔叶林样地。可见,高密度的激光雷达点云可以获取更优的特征变量,针对复杂的样地条件需要灵活选择估测模型实现蓄积量调查,以便为林草部门进行森林资源调查、监测和经营管理提供科学依据。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2016,(5)
以Worldview-2遥感影像作为数据源,对东洞庭湖湿地核心区域进行了LAI估算研究。首先对典型的植被指数与叶面积指数(VI-LAI)的相关性进行了分析;然后选择了7个与LAI之间存在显著相关性的植被指数(NDVI、RVI、DVI、SAVI、MSAVI、EVI、RDVI)作为VI-LAI的模型因子,采用多回归模型与LAI实测数据进行拟合分析,筛选出这回归模型的最优因子;然后利用实测数据作为检验样本,最终确立了以NDVI为模型变量的指数模型是用于LAI估测的最优模型,精度达到了74.34%。结果表明:本研究采用的多植被指数比较建立的湿地植被VI-LAI反演模型,是可以比较准确获取湿地区域叶面积指数特征的方法。 相似文献
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我们研究情报的有用性与动态性绝不可采取形而上学的态度,辩证地认识有用性与动态性是情报科学理论研究中的一个关节点。问题的重要性在于:有用性与动态性是不是情报的基本属性,应不应该作为情报定义限定词?什么是有用,对谁而言有用?是对人类社会全体还是对个别人?是指所有的知识,还是对知识的基本单位?显然,从情报的个别基本单元来看,可能对于某些主体有用而对另一些主体无用;从具体的人出发,可能某些部份情报内容对其有用,另一部分对其无用。有用与无用是相对的辩证统一。即使考虑一次具体的情报传递过程,我们也不能以有用与否作为情报的判据。假令存在这样两次典型化的具体传递:在第一次的传递中,对某用户来说是传递中的确定的 相似文献
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冻害问题一直是制约石榴发展的重要因素，分为初春冻害与秋末冻害两种典型的冻害模式。Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究观察结果与其影响因素之间关系的一种多变量分析方法。本文对山东枣庄35年的气象资料进行统计分析，研究了石榴秋末冻害与最低气温、降温幅度、<0℃持续时间、稳定通过11℃日期这4个气象因子之间的关系，采用Logistic回归建立了各气象因素与石榴秋末冻害的相关预测模型。结果表明：对于1981—2015这35年中发生冻害的16年进行模型判别，只有其中2年被模型预测为无冻害，正确率为87.5%；对于不发生冻害的19年中，利用上述模型判断，其中有3年预测为发生冻害，则对于不发生冻害预判正确率为84.2%，总体判断正确率为85.97%。对2016—2019年预测结果正确率86.7%，为枣庄地区石榴秋末冻害预测与防治提供了重要依据。 相似文献
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基于机载激光雷达数据估计林分蓄积量及平均高和断面积 总被引：1，自引：1，他引：0
基于东北林区191个红松林(Pinus koraiensis)样地的机载激光雷达数据和地面实测数据,首先,通过多元线性回归和非线性回归估计方法,确定林分蓄积量及平均高、断面积的基础回归模型;然后,利用误差变量联立方程组方法,建立基于激光雷达变量的林分蓄积量与平均高、断面积的模型系统。结果显示:建立的多元线性、多元和二元非线性林分蓄积量回归模型,其确定系数R~2分别为0.858,0.846和0.821,平均预估误差MPE分别为2.57%,2.66%和2.85%,平均百分标准误差MPSE分别为26.35%,16.35%和17.88%;利用模型系统对林分平均高、断面积和蓄积量进行估计,其R~2分别为0.597,0.750和0.822,MPE分别为1.90%,2.52%和2.84%,MPSE分别为10.85%,15.28%和17.73%。结果表明:基于机载激光雷达数据估计林分蓄积量、平均高等主要森林参数,非线性模型优于线性模型,而且基于点云高度变量(中位数)和强度变量(75%分位数)的二元非线性模型就能达到比较理想的预估效果;误差变量联立方程组方法,是建立林分蓄积量与平均高、断面积回归模型系统的一种可行方法;所建立的东北红松林平均高、断面积和蓄积量联立模型,其预估精度达到森林资源调查相关技术规定要求,可以在实践中推广应用。 相似文献
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利用东北林区云冷杉林、落叶松林、樟子松林、红松林、栎树林、桦树林、杨树林、榆树林、椴树林和水胡黄林10种森林类型的1947个样地的激光雷达数据和地面实测蓄积量数据,首先通过多元线性回归和非线性回归方法,分别建立基于机载激光雷达数据的森林蓄积量回归估计模型,并通过对比分析,确定统一形式的基础回归模型;然后利用哑变量建模方法,建立基于不同森林类型参数和相同激光雷达变量的蓄积量模型。结果表明,研究建立的10种森林类型的线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2~7之间,确定系数在0.460~0.858之间;非线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2~4之间,确定系数在0.461~0.846之间。基于点云平均高度和平均强度建立的10种森林类型的二元蓄积量模型(研究称之为标准模型),其确定系数在0.440~0.815之间,平均预估误差在2.88%~4.42%之间,平均百分标准误差在16.76%~25.52%之间,预估精度基本达到森林资源规划设计调查技术规定要求。依据研究建立的10种森林类型的蓄积量模型,可以编制基于激光雷达数据的航空林分材积表,在森林资源调查实践中推广应用。 相似文献
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《林业科学》2021,57(2)
【目的】建立变量相同、结构稳定、具有普适性的基于机载激光雷达数据的森林蓄积量预估模型,为规范森林蓄积量建模与评价提供科学参考,为森林资源调查提供计量依据。【方法】利用东北林区落叶松林、红松林、杨树林和桦树林4种森林类型790块样地的激光雷达数据和地面实测蓄积量数据,首先采用多元线性回归和非线性回归方法,分别建立基于机载激光雷达数据的森林蓄积量回归模型,通过对比分析,确定具有相同变量和统一结构形成的普适性模型;然后采用哑变量建模方法,建立基于相同激光雷达变量的不同森林类型蓄积量模型。【结果】4种森林类型线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2～6之间,确定系数(R~2)在0.701～0.827之间;非线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2～4之间,R2在0.707～0.818之间。基于点云平均高度和平均强度的落叶松林、红松林、杨树林、桦树林非线性二元蓄积量模型,其R~2分别为0.679、0.814、0.698和0.703,平均预估误差分别为4.26%、2.90%、3.68%和3.83%,平均百分标准误差分别为24.44%、18.23%、21.47%和23.26%。【结论】基于机载激光雷达数据估计森林蓄积量,非线性模型优于线性模型;基于点云平均高度和平均强度的二元蓄积量模型具有普适性,可作为森林蓄积量估计的标准模型;本研究建立的4种森林类型蓄积量模型,其预估精度均达到森林资源调查相关技术规定要求,可在实践中推广应用。 相似文献
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林地变化驱动力研究旨在揭示林地变化背后的驱动因素及其作用机制,是动态模拟、预测林地利用变化的前提工作。逻辑回归模型是研究林地变化驱动力的常见方法,但目前还没有学者对此进行系统的梳理。文中对逻辑回归模型在国内外林地变化驱动力研究中的应用进行综述,并提出对未来相关研究的建议; 通过文献分析法、归纳法等研究发现,相较于其他方法逻辑回归模型具有适用于因变量是分类变量的案例、重视空间机制等优势; 提出未来通过逻辑回归模型进行林地变化驱动力研究需要考虑数据的空间自相关性,选用恰当的研究单元、尺度以及变量。 相似文献
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《林业科学》2021,(10)
【目的】基于东北地区落叶松人工林森林资源连续清查固定样地数据,探讨生物量转换与扩展因子(BCEF)的最优模型形式,建立落叶松人工林BCEF空间自回归模型,为生物量精准估算提供模型支撑和依据。【方法】选择多种模型形式建立BCEF普通回归模型,从中选择拟合效果最好的模型,运用空间误差模型(SEM)和空间滞后模型(SLM) 2种空间自回归方法重新拟合模型,采用决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(rRMSE)对模型进行评价,使用莫兰指数(MI)检验各变量和BCEF模型残差的空间自相关性。【结果】1) BCEF存在明显的空间自相关性,空间距离较小时,同一省内的落叶松人工林BCEF属性相似,随着空间距离增大,各省之间的BCEF属性差异逐渐体现出来,最终趋向随机分布; 2)在普通回归模型中,异速生长模型、对数模型和双曲线模型拟合效果较好,不同自变量对应的最优模型形式不同;林分平方平均直径(Dg)是解释能力最高的变量,以Dg为自变量的有效模型的R~2在0.945～0.958之间;其次是林分平均高和蓄积量,其有效模型的R~2在0.60以上;林分平均年龄的解释能力略低,其有效模型的R~2仅0.50左右;林分断面积(BA)和密度(N)对BCEF的解释能力较差,R~2均不超过0.50;以Dg为自变量的普通回归模型的残差存在明显空间自相关性; 3)以Dg为自变量的双曲线空间自回归模型最优,且SEM优于SLM,与对应普通回归模型相比,SEM的R~2提高3%,RMSE和rRMSE分别降低33%和35%,模型残差的MI不超过0.02,可较好消除空间自相关性。【结论】双曲线是BCEF最稳定的模型形式,Dg是解释BCEF的最优变量,建议采用以Dg为预测变量的双曲线函数空间误差模型估算BCEF。 相似文献
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基于气象因子的随机森林算法在塔河地区林火预测中的应用 总被引：7，自引：0，他引：7
《林业科学》2016,(1)
[目的]应用逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法建立大兴安岭塔河地区林火发生的预测模型并对比模型预测精度,判断随机森林算法在该地区林火预测中的适应性,为该地区林火管理工作提供技术支持。[方法]利用1974—2008年大兴安岭塔河地区森林火灾发生数据,分别运用二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法,对塔河地区林火发生与气象因子之间的关系进行实证分析。为减少训练样本分布对试验结果的影响,将全样本数据随机分成60%的训练样本和40%的测试样本,并且进行5次重复,建立5个中间模型(样本组)。选择在5个中间模型中的3个及以上的显著变量(因子)对全样本数据进行分析并分别比较2种模型算法在5个中间模型和全样本模型中的预测准确率。此外,还设计了变量交互试验进一步验证相同变量下2种模型的预测精度。[结果]日最小相对湿度、细小可燃物湿度码和干旱码3个因子在二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法中均与林火发生呈显著相关。模型拟合的预测结果显示:在对5个中间模型的预测中,随机森林算法对训练样本(60%)和测试样本(40%)的预测准确率分别高于二项逻辑斯蒂回归模型8%和10%左右;在全样本模型的预测中,随机森林算法拟合的准确率为85.0%,而二项逻辑斯蒂回归模型拟合的准确率为76.2%,二者相差10%左右,与之前5个中间模型的预测结果一致;在变量交互试验中,随机森林算法拟合的准确率为86.0%,而二项逻辑斯蒂回归模型拟合的准确率为72.8%,随机森林算法的预测准确率提高了18.1%左右。[结论]日最小相对湿度、细小可燃物湿度码和干旱码是影响林火发生的主要气象因子。在基于气象因子的塔河地区林火发生预测模型研究中,随机森林算法的预测准确率高于传统二项逻辑斯蒂回归模型10%左右,具有一定的预测优势和应用价值,可为大兴安岭塔河地区林火预测和决策提供参考。 相似文献
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《林业资源管理》2015,(6):71-76
基于150株样木的生物量数据,采用常规回归方法和哑变量模型方法,构建了黑龙江、吉林两省云杉地上总生物量与各分项生物量的一元、二元以及三元模型。结果表明:2种方法建立的模型中,地上总生物量模型预估精度最高,在96%以上;树叶生物量最低,仍达87%以上;其他生物量预估精度均在91%以上;总相对误差均控制在±5%的范围内。通过对一元、二元和三元模型对比分析,发现随着解释变量增加,2种方法生物量模型的预估精度和确定系数都有所提高。引入地域哑变量后,一元、二元和三元模型的预估精度和确定系数都比常规模型有所提高,估计值的标准误差和总相对误差有一定下降,哑变量可以提高模型的拟合优度和预测效果。 相似文献
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利用近红外光谱结合多变量回归分析中常用的主成分回归(PCR)和偏最小二乘法回归(PLSR)分析预测法来判别木材的生物腐朽,并与前期采用的SIMCA和PLS-DA 2种判别方法进行对比分析.结果表明:1)应用近红外光谱结合多变量回归分析方法对校正集样本建立的判别模型,其校正及验证结果与标准值的相关性很高,相关系数均大于0.95,SEC和SEP都很低(0.07 ～0.20),利用模型对未参与建模的样本进行检测,发现2个模型对未腐朽、白腐和褐腐3种类型样本的判别准确率均为100％(偏差都小于0.27);2)对于相同样本集的判别效果,PLSR法比PCR法的判别效果好,且二者都比采用SIMCA法的效果好,并都与PLS-DA法的判别结果相近,说明利用近红外光谱结合回归分析预测法能有效地检测木材的生物腐朽,并对生物腐朽的类型进行准确判别. 相似文献
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基于Landsat 8影像的乔木林地上生物量估算 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业资源管理》2018,(6)
以浙江省内的一景Landsat 8影像和96块野外调查数据为数据源,提取出植被指数、纹理特征、地形因子并进行优选,对优选后的变量因子进行分组,生成植被指数、植被指数+纹理特征相结合的2种自变量集,采用偏最小二乘回归法构建乔木林地上生物量估算模型,并对估算结果进行对比分析。结果显示:在构建的模型中,植被指数+纹理特征集构建的模型精度均要优于植被指数集构建的模型,说明多光谱波段的纹理特征具有改善模型估算效果的作用。采用的变量筛选方法较好地考虑了变量间的相关性及共线性问题,可以提高所构建模型的稳定性。 相似文献