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1.
《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2019,(8)
为探索西藏高海拔地区高山松最优树高曲线,提高高原森林资源调查精度。以西藏自治区东南部尼洋河流域高山松天然林为对象,基于22块样地共计588株高山松实测树高—胸径数据分析高山松树高曲线变化规律。选取10个经典树高曲线模型,通过对模型参数的求解,采用决定系数R~2、均方根误差RMSE、残差和MD对模型的精度进行检验。结果表明模型(5)Logistic方程H=a/(1+be~(-cD))拟合高山松的树高曲线效果最好(R~2=0.900 3),可作为尼洋河流域高山松的最优树高生长曲线模型。 相似文献
2.
广东主要乡土阔叶树种单木生长模型构建 总被引：2，自引：0，他引：2
以广东主要乡土阔叶树种樟树(Cinnamomum camphora)、木荷(Schima superba)和枫香(Liquidambar formosana)不同径阶各90株伐倒木为研究对象,以年龄为自变量分起源进行建模,并对其生长规律进行研究。结果表明:(1)在现有立地水平下,广东省樟树、木荷、枫香人工起源的胸径自然生长极值依次为47.8、56.6和50.3 cm,天然起源的胸径自然生长极值依次为44.8、52.6和43.4 cm;人工起源的树高自然生长极值依次为17.0、21.5和20.3 m,天然起源的树高自然生长极值依次为13.3、20.1和18.1 m;人工起源的材积自然生长极值依次为1.437、2.161和3.308 m3,天然起源的材积自然生长极值依次为1.177、1.572和1.366 m3;人工起源的胸径、树高和材积自然生长极值均比天然的要高。(2)拟合出樟树人工林胸径、树高和材积的最优生长模型分别为Schumacher、Gompertz和Schumacher模型,樟树天然林胸径、树高和材积的最优生长模型分别为Gompertz、Richards和Logistic模型;木荷人工林胸径、树高和材积的最优生长模型分别为Schumacher、Richards和Logistic模型;木荷天然林胸径、树高和材积的最优生长模型分别为Gompertz、Schumacher和Logistic模型;枫香人工林胸径、树高和材积的最优生长模型分别为Gompertz、Logistic和Schumacher模型;枫香天然林胸径、树高和材积的最优生长模型均为Logistic模型。(3)模型检验采用樟树、木荷、枫香的胸径、树高和材积最优模型的理论值与实际值进行线性拟合,模型拟合效果都非常显著;胸径的R~2值在0.669 6~0.874 5之间,树高的R~2值在0.580 5~0.873 7之间,材积的R~2值在0.614 8~0.734 7之间。 相似文献
3.
基于无人机高分影像的冠幅提取与树高反演 总被引：3，自引：0，他引：3
《中南林业调查规划》2017,(1)
以湖南省攸县黄丰桥林场无人机(UAV)高分影像和地面样地调查数据为基础,利用Definiense Cognition 8.0软件,对影像进行多尺度分割,确定最佳的冠幅分割参数,同时进行平滑处理,利用平滑后的影像冠幅与实测树高,建立冠幅树高曲线估计模型和非线性联立方程组反演模型。建立的非线性联立方程组模型拟合效果最佳,决定系数R~2为0.854 2,最佳拟合曲线模型分别为CW=0.127+1.068*PCW和H=-1.910+4.861*CW-0.819*CW~2+0.049*CW~3;模型的CV和MPSE均在10%以内,是树高反演的一种有效手段。 相似文献
4.
为了研究四川盆地北缘马尾松人工林生长过程,在广元市利州区黑石坡林场采集3株平均木进行树干解析,结果表明:马尾松树高连年生长量速生期在6a~15a,连年生长量与年平均生长量均在10 a生时达到最大值,并于14 a生时相交;胸径连年生长量在第10 a和35 a时两次达到峰值,胸径的速生期出现两个阶段,分别在10 a~14a和30 a~45 a间;材积的连年生长量在40 a生时达到最大值0.024 00 m3,而平均生长量在48 a生时仍未达到最大值,表明材积生长仍未达到数量成熟;利用logistic方程拟合马尾松人工林的胸径、树高和单株材积与林龄的生长方程,分别为Y_H=19.169 36/(1+exp(-0.087 94×(x-24.549 44))、Y_D=34.831 04/(1+exp(-0.079 36×(x-33.776 92))、Y_V=0.636 36/(1+exp(-0.147 32×(x-40.061 83)),拟合精度均在0.98以上,拟合效果显著,预估模型较科学,有实用价值。 相似文献
5.
采用福建省将乐国有林场979组马尾松调查数据,利用R-软件的nls-模块对24种常见树高曲线拟合,并选取精度最高的作为基础模型,通过对基础模型添加变量改进模型,并用调整决定系数adj-R2、误差Bias、均方根误差RMSE对模型精度进行检验。结果表明,模型-13在添加了林分优势木高(Ht)、林分平均胸径(D)、地径(Dd)、林分平均树高(H)、林分每公顷断面积(SBA)林分变量之后,Bias、RMSE减小,adj-R2明显增大,因此,标准树高曲线H=1.3+(a1+a1Ht+a2SBA)+(b+b1 D+b2Dd)/D+(c+c1SBA)能较好地模拟当地马尾松的树高与胸径的关系。 相似文献
6.
沿坝地区华北落叶松胸径-树高生长模型的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业资源管理》2015,(1)
旨在研究沿坝地区华北落叶松胸径-树高的生长状况,以北沟林场不同林龄的华北落叶松纯林为研究对象,采用实地测量和解析的方法获取华北落叶松的胸径、树高实测数据,利用SPSS分别对不同模型进行拟合.经各项指标检验,初步筛选拟合精度较好的曲线模型H=1.929D0.734(R2=0.939)和H=1.462+1.025D-0.012D2(R2=0.927)。将检验样木代回两个模型回归检验,进行树高的残差分析,其散点分布均匀,证明了两个模型的可靠性。运用各项误差分析指标判断,最终确定华北落叶松在本地域最佳胸径-树高模型为:H=1.929D0.734。模型的建立为树高的测量提供了捷径,有利于森林资源的清查工作。 相似文献
7.
为构建适用于区域桉树人工林生物量异速生长方程,收集整理桉树林的生物量文献数据,拟合测树因子(胸径和树高)与地上、地下和单株生物量间的回归关系。结果表明:单自变量模型中,基于胸径因子的方程拟合优度高于树高因子。双自变量模型中,树高因子的添加仅对单株生物量拟合优度提高了0.7%～1.5%。模型的预测值与实测值的比较及相容性分析表明,方程lnW=-2.833+2.301ln D+0.352 1lnH对地上生物量预测效果最优,精度达94.6%;方程lnW=-5.175+0.939ln D~2H对地下生物量预测效果最优,精度达66.8%;方程lnW=-2.960+0.896ln DH~2对单株生物量预估效果最优,精度达95.5%。分量模型与单株模型相容性较好。桉树人工林BCEF和R的平均值分别为0.634 1(n=65,SD=0.132)和0.205 6(n=76,SD=0.089)。IPCC法对林分生物量估算精度高于异速生长方程,达到95.3%。因此,建议采用IPCC生物量估算参数法进行区域尺度桉树人工林生物量估算。 相似文献
8.
以太子河林场日本落叶松人工林为研究对象,采用Logistic、Richards、Gompertz、Mitscherlich、Schumacher、修正Weibull等6种理论生长方程,建立日本落叶松人工林树高、胸径、材积的生长模型。结果表明:日本落叶松胸径生长拟合方程为D=76. 084-77. 406exp(-0. 016A),树高生长拟合方程为H=25. 663exp[31. 488exp(-0. 088A)],材积生长拟合方程V=317. 355[1-exp(-0. 002A)^(2. 262),各方程拟合效果均显著。使用未进行建模的19株日本落叶松解析木对所建立的预测模型进行t检验,模型预测值与实测值之间无显著差异(P> 0. 05),能够较好地预测林分的生长动态变化过程。 相似文献
9.
《林业资源管理》2013,(5):67-71
旨在研究张家口坝上地区不同无性繁殖造林小黑杨胸径-树高状况。以张家口坝上张北、沽源的无性繁殖造林小黑杨为研究对象,采用树干解析的方法获取插条、断根和埋桩造林小黑杨的胸径-树高实测数据,利用SPSS 18.0拟合3种无性繁殖造林小黑杨的胸径-树高模型。建立了插条造林小黑杨树高的Logistic方程模型,H=1/(0.1+0.559×0.724D),R2=0.992;断根造林小黑杨树高的Logistic方程模型幂函数模型,H=1/(0.1+0.617×0.766D),R2=0.988;埋桩造林小黑杨树高的幂函数模型,H=2.458×D0.524,R2=0.964。结果表明3种非线性回归模型的判定系数R2都大于0.96,D1.3能够很好地解释各器官树高。 相似文献
10.
《浙江林业科技》2018,(6)
应用庆元县实验林场交溪门林区32年生青榨槭Acer davidii树干解析数据和野外调查数据研究其生长规律。结果表明:(1)树高和胸径早期和后期均生长较慢,其快速生长期集中在10～25 a之间,前10 a为最佳抚育期;(2)材积的连年生长量随年龄的增加不断增长,但平均生长量在32a中并没有达到最大值,因此不能确定青榨槭的数量成熟龄;(3)拟合的数学模型均具有较高的精度,青榨槭树高、胸径和材积生长过程的模型依次为:H=0.551-0.003 a+0.595 a~2(R2=0.989);DBH=-0.471+0.318 a+0.027 a~2-0.001 a~3(R2=1.000);V=0.005-0.002a+3.08×10~(-6) a~3(R~2=0.999)。研究结果为青榨槭的繁育推广提供基础性材料。 相似文献
11.
通过研究白皮松生长规律,探讨其生长指标的模型估算,旨在为白皮松的科学经营管理和生态效益评价提供参考。在甘肃小陇山白皮松林内设置4个标准地,采集21株解析木获得白皮松林木生长数据,建立胸径、树高和材积生长模型,并对其生长进行分析研究。比较4种常用的经验和理论函数,建立白皮松生长的最优模型,胸径的最优生长模型为三次曲线函数:D=-2.469+0.252×T+0.015 4×T~2+(-1.38×10~(-4))×T~3(R~2=0.98);树高和材积为幂函数:H=0.122×T~(1.251)(R~2=0.95)和V=(5.438 3×10~(-9))×T~(4.696 1)(R~2=0.94)。白皮松胸径和树高生长呈"慢-快-慢’的生长过程。胸径平均生长量在1~40 a快速增加,在40 a后增长趋于缓慢;树高平均生长量在1~35 a呈增长趋势,35 a后随着年龄的增加缓慢下降;1~20 a材积总生长量增长较缓慢,21 a开始材积总生长量增长迅速,60 a时达到0.620 m~3,材积平均生长量和连年生长量始终保持增长,未达到最大值,还有一定的生长空间。划分白皮松的生长过程为:幼龄林阶段(1~15 a);中龄林阶段(16~58 a);近熟林阶段(58 a)。白皮松胸径、树高和材积最优生长模型均通过检验,可为白皮松树木的生长进行较为精确的估算和预测,也为不同生长阶段白皮松的科学经营提供依据和数据支撑。 相似文献
12.
13.
应用孟家岗林场2011—2012年17块固定样地中85株解析木资料,根据经验方程选择单木树高曲线的基本模型,应用选定的模型对不同立地条件下的落叶松人工林进行树高曲线拟合,再用参数化的方法确定参数与各个林分调查因子之间的关系,从而建立单木树高曲线模型。结果表明:Richards理论模型可作为落叶松人工林单木树高曲线基本模型,其参数与林分的地位级指数(SCI)呈线性关系,而与年龄和密度的关系不明显;最终建立的树高曲线方程为H=(12.380 25+0.740 79 SCI)(1-e~(-0.05D))0.665 29+1.3,其优点是,当0≤H≤1.3时,D的取值可以为零,符合林木生长的生物学特性。 相似文献
14.
以木荷次生异龄林为研究对象，选取3种经验生长方程和3种理论生长方程拟合木荷单木的直径、树高以及材积的生长过程，然后利用连年生长量与平均生长量的关系分析木荷直径、树高以及材积的生长特征。结果表明，理论生长方程在模拟精度以及生物学解释上均优于经验生长方程，木荷的单木直径最优生长方程为Richards方程：D=37.21×〖(1-e^(-0.0493×A))〗^2.0102，树高最优生长方程为Gompertz方程：H=19.43×e^(-2.7091×e^(-0.0848×A) )，材积最优生长方程为Logistic方程：V=0.2734/(1+416.8914×e^(-0.2752×A) )。木荷单木生长模型的构建及生长特征的分析为木荷次生异龄林的质量精准提升提供一定的参考价值。 相似文献
15.
龙脑型阴香（Cinnamomum burmannii chvar. borneol）矮林经营中,企业和农户需预估可蒸
生物量,以便根据加工能力合理安排采收面积。研究以 3~5 年生龙脑型阴香矮林为对象,按照企业收
购标准,统一以 120 cm 为截顶高度、下部枝条全部保留的方法开展采收测定,在同一试验林中,分
别在 3.5 a 生林龄生长期为 1 a 时和 5.5 a 生林龄生长期为 2 a 时测定树高、胸径、冠幅、分枝数和可蒸
生物量 5 个性状。以线性和非线性的方法拟合单株可蒸生物量模型,用 R2、RMSE、AIC、BIC 等指
标评价并筛选出最佳模型,筛选结果是 2 a 生长期最优线性和非线性模型分别 DB=0.625H+0.076HDD,
DB=0.091HDD+0.000 017 8HDD2 ,1 a 生长期的分别是 DB=-1.646H-2.734D+4.134C+1.252HD,DB=-1.356
H+0.907H2。4 个模型在实际应用中估算的相对误差分别是 16.680%、14.107%、2.036% 和 20.543%。企业
可依模型估算可蒸生物量,合理安排采收面积。 相似文献
16.
为研究巨尾桉人工林林木根径、胸径与树高数学模型,在滇西南的双江县选取138株（其中建模样本103株,检验样本35株）树干健全、通直圆满、无分杈的巨尾桉人工林样木,采集其根径与树高、胸径与树高成对数据。利用SPSS 21.0回归分析,分别建立线性方程、对数曲线、指数曲线和Logistic曲线等11个数学模型,以决定系数（R2）、估计值的标准误（SEE）、均方差（RMSE）、平均绝对偏差(MAD)、相对误差（RS）、模型预估精度（P）、显著性(Sig)P值作为模型评价指标,对比11个模型的拟合效果。结果表明,11个根径—树高模型显著性（Sig）P<0.001,其中有9个模型的预估精度大于97%,回归方程达到极显著水平,拟合效果较好;11个胸径—树高模型显著性（Sig）P<0.001,其中9个模型的预估精度大于97%,回归方程达到极显著水平,拟合效果也较好。通过对各项评价指标进行比较分析,确定三次项曲线H=a0+a1DR+a2DR2+a3DR3是拟合效果最好的根径—树高数学模型,代入拟合参数后的根径—树高数学模型表达式为H=11.069901-0.729389DR+0.096782DR2-0.001984DR3;线性方程H=a0+a1D是拟合效果最好的胸径—树高数学模型,代入拟合参数的胸径—树高数学模型表达式为H=4.818702+0.891217D。 相似文献
17.
湖南栎类天然混交林优势木树高曲线哑变量模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《林业资源管理》2017,(4):22-29
使用13种具有代表性的树高-胸径模型对湖南栎类天然混交林优势木树高-胸径关系进行了拟合,从中筛选出拟合度较高的模型作为基础模型,以进一步构建含林分类型、立地类型哑变量的天然混交林优势木树高曲线模型。研究结果表明:平均优势木模型要优于最高优势木模型,利用哑变量模型拟合的效果要明显优于基础模型;n林分类型哑变量和立地类型哑变量平均优势木模型结构相同,都是H=1.3+(sun from n to i=1)a_i×Z_i×D_g/(D_g+1)+b×D_g,其确定系数分别为0.711 9和0.977 5,立地类型哑变量模型要优于林分类型哑变量模型。利用哑变量模型可提高模型精度及适用性,有助于建立区域性通用生物数学模型,并为全国栎类天然混交林立地质量评价的研究提供科学支撑和参考依据。 相似文献
18.
《林业资源管理》2018,(5)
基于广东省第八次森林资源连续清查样地的枫香分布情况,在广东省内选取90株不同径阶枫香伐倒木(其中40株树干解析木),开展不同立地等级的枫香生长模型研究。结果表明:1)枫香胸径、树高、材积未分级拟合的最优模型均为Gompertz模型,模型形式依次为D=43.100e~((-3.277e-0.067T)),H=19.404e~((-2.336e-0.111T)),V=1.244e~((-6.992e-0.069T))。2)采用Gompertz模型建立树高-年龄3个立地分级曲线,确定每株样木的立地分级,3个立地等级的胸径生长模型依次为D_1=61.724(1-e~(-0.049T))~(1.915),D_2=51.992/(1+12.946e~(-0.088T)),D_3=36.135e~((-3.090e-0.060T));树高的最优模型依次为H_1=26.704e~((-1.997e-0.099T)),H_2=20.035e~((-2.234e-0.099T)),H_3=15.031e~((-2.471e-0.099T));材积的最优模型依次为V_1=3.335(1-e~(-0.044T))~(3.798),V_2=1.629e~((-7.434e-0.060T)),V_3=1.087/(1+163.827e~(-0.127T))。3)使用分级方法构建的枫香胸径、树高、材积模型拟合效果灵敏度较好、精度较高,总体效果要优于未分级方法构建的模型。 相似文献
19.
四川桤木天然林和人工林的单木生长模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
预测和研究四川桤木天然林和人工林的生长与发展规律,以更好地经营四川桤木天然林。以四川桤木天然林和人工林为研究对象,基于实测的树高-胸径数据,通过比较分析9个树高曲线模型,建立四川桤木的单木树高曲线模型。结果显示,最终确定的四川桤木最优树高曲线模型的决定系数R~2为0.794,调整决定系数为0.792,均方根误差RMSE为0.886,相对均方根误差E_(RMSE)为0.045,平均误差ME为0.000,平均绝对误差MAE为2.641。最优的四川桤木单木树高曲线模型自变量为胸径,单木生长模型为H=1.3+27.176×(D/(1+D))~(11.856)。建立的单木树高曲线模型有较好的生物学意义,可为四川省四川桤木天然林和人工林的生长预测提供依据。 相似文献