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为了提高森林调查的精度和效率我们于1978年设计了“定角样地调查法”,並进行了一些试验,从试验结果看,用该法所测定的森林蓄积量、株数、平均直径等项因子的精度稳定可靠。该法的特点是:外业操作方便,内业计算简便,工效较常规样地提高四倍,便于使用和推广。现将试验结果简介于后,谨供参考,业望指正。一、定角扇形样地的原理 (一)扇形样地定角的导算扇形的形状和大小是由扇形的中心角Q和扇形半径R两个因子确定,其面积公式为:M ha=i=1 R乞式中Mha为每公顷蓄积 相似文献
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南方人工林小班蓄积量调查方法比较研究 总被引：2，自引：0，他引：2
森林小班蓄积量调查是森林资源管理的基础,小班蓄积量调查在长期森林经营中已经形成角规法、中心样圆法、样圆群法、六株木法、垂直样带法及典型样地法等。这6种不同的调查方法通过实验比较认为:在山地地形条件下的杉木人工林中,6种方法间无显著差异,精度以垂直于等高线的样带法为最高,若综合考虑精度和工效,以角规法为好。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2019,(8)
森林蓄积量是评价森林资源数量的一个重要指标。结合遥感影像和地面调查数据估测森林蓄积量受遥感影像、遥感因子、预处理方法、估测方法等多方面的影响。为研究国产GF-1遥感影像估测森林蓄积量的最佳遥感因子组合方式和较优估测方法,并绘制森林蓄积量空间分布图,为我国森林蓄积量的研究提供理论基础和科学依据。为研究GF-1遥感影像估测森林蓄积量的遥感因子和估测方法,以湖南省醴陵市为研究对象,以国产GF-1遥感影像为数据源,通过对遥感图像预处理,获取光谱信息、纹理因子、植被指数作为特征变量,结合同时期的二类调查样地数据,从GF-1遥感影像像元与样地不匹配角度出发,应用移动窗口的方法解决像元与样地的对应关系,采用多元逐步回归、偏最小二乘回归和随机森林模型对研究区森林蓄积量进行估测,采用建模精度和估测精度进行分析评价。实验结果表明:1)3个模型选择的因子都包含了NDVI、 Band2、DI3、CO1和DVI等5个遥感因子,说明其对森林蓄积量的估测比较敏感;2)随机森林模型优于偏最小二乘回归和多元逐步回归,其决定系数R2为0.73、估测精度为83.69%。利用GF-1遥感影像结合随机森林模型应用于森林蓄积量的估测结果趋于真实分布,效果较理想;采用移动窗口法,利用国产GF-1遥感影像并结合随机森林进行森林蓄积量估测具有较好的应用前景。 相似文献
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几种常用森林蓄积量调查方法对比分析 总被引：1，自引：0，他引：1
在云南省澜沧县糯福乡面积为4.0 hm2的试验林分中,采用机械角规样地调查法、全林每木检尺法、带状样地调查法、样圆调查法和角规辅助典型选样调查法进行了林分蓄积量调查,对所得结果进行分析,认为不同精度要求条件下应采用适宜的调查方法. 相似文献
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基于RS的闽江流域马尾松林分蓄积量估测模型研究 总被引：10，自引：0，他引：10
从福建省第5次森林资源一类调查落在闽江流域的样地中抽取马尾松林样地130个,以RS可提取因子及样地林分立地条件因子为可选变量,利用3倍标准差法进行异常数据的筛选,对林分立地条件定性因子进行数量化处理,通过逐步回归构建闽江流域马尾松林分蓄积量估测模型,研究结果所构建的蓄积量估测模型的相关系数为0.735。经模外抽取30个样地对估测模型适用性检验和精度验证表明,在可靠性α=0.01条件下模型估测值与外业实测值无显著差异,模型的林分蓄积量估测精度达85.03%,为此,本研究的蓄积量估测模型对森林经营管理具有现实意义。 相似文献
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调查林分蓄积量的方法很多,其中以实测调查精度最高,但费工较多。近代采用以数理统计为原理的森林抽样调查,使森林调查达到了多快好省。在山区,以哪种抽样调查较为实用?笔者于一九七九年六月在井冈山大坝里林区对角规抽样法、六株木抽样法,中距模拟样地抽样法和实测调查进行了对比试验,现将试验情况简述如下: 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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基于六株木法的杉木蓄积量估测研究 总被引：2，自引：0，他引：2
蓄积量是森林资源调查和监测的重要指标。本研究以湖南省攸县黄丰桥林场杉木树种为研究对象,采用随机抽样方法布点,共布设样地110块,其中杉木有效观测样地97块。样地内调查以距离样地中心位置最近的6株木为对象,观测每株杉木的胸径、树高及最远杉木到样地中心的距离,并计算这6株杉木样圆的覆盖面积,来估测样地蓄积量。结果表明：在95%的可靠性下,平均胸径估测精度为90%,平均树高估测精度为88%,蓄积量估测精度达89%,说明利用六株木法估测杉木蓄积量具有较好的效果。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2017,(4)
提出一种九棵树多边形样地调查方法来建立林分调查因子模型,利用固定翼无人机拍摄北京松山影像数据,处理并区划后,根据九棵树法多边形样地算法估测各林分调查因子,再通过随机抽取18块样地作为检测数据,人工野外根据传统每木检尺方法计算平均胸径、平均高、林分密度以及林分蓄积量模型,然后通过经纬度、坡度、坡向、海拔等信息在影像中定位并利用九棵树法测得各林分因子调查数据,将测得数据与传统方法进行精度验证。经过精度分析,各林分调查因子相对误差介于8.80%~12.57%,相关系数介于0.624~0.927,满足森林资源二类调查需求,该方法可以替代传统每木检尺方法获取森林调查因子,将无人机融入九棵树多边形样地算法,弥补了利用传统方法耗材耗力浪费资源而用遥感影像测量精度有限制的局限性,适用于小尺度精准林业作业,既保证精度有可以极大程度减少野外人工作业量,为指定森林经营方案提供了新的方向。 相似文献
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利用2021年国家林草生态综合监测评价北京市样地数据及相关资料,基于“1/5+4/5”联合估计方案,提出回归抽样估计和回归模型预测2种基本估计方法;同时还针对部分省份存在多个副总体和加密样地等特殊情况,提出了采用分层抽样和联合估计方法产出年度数据,并以北京市森林蓄积量估计为例,以4套方案开展计算。结果显示,基于老样地估计的2套方案,全市森林蓄积量估计精度均在92%以上,其中方案2(基于回归模型预测)的总体抽样精度从方案1(基于回归抽样估计)的92.87%提高到93.87%;采用加密新样地和老样地联合估计的2套方案,全市森林蓄积量估计精度均在94%以上,其中方案4的总体抽样精度从方案3的94.24%提高到94.65%。研究表明：采用回归抽样估计和回归模型预测2种基本方法对当年未调查样地进行数据更新的方法,在实践中是完全可行的;综合利用回归抽样估计、回归模型预测、分层抽样方法和联合估计方法,可以解决存在副总体和加密样地等不同情况下的年度数据产出问题。 相似文献
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伐前调查是森林经营单位一项重要的基础性工作,为寻求一种简便、快速、高精度的伐前蓄积量估测方法,以广西斯道拉恩索林业有限公司(SEGX)的一个作业小班为例,把采伐机自动记录的带皮数据作为真值,采用样带实测法、样圆实测法、角规样地和每木检尺4种方法估测小班蓄积量,对比分析各方法的估测精度.结果表明:样带法、样圆法和每木检尺3种方法的估测精度均在90％以上,满足抽样控制的精度要求.每木检尺虽然精度最高,但工作量也最大,对于公司日常的伐前调查,建议使用样带或样圆实测法.角规样地的精度稍低,为87.2％,原因在于仪器自身缺口误差、样点位移、观测误差以及坡度等因素的影响.对于公司许多面积大、地势复杂的作业单元,样地调查不容易开展,仍建议按技术要求采用角规测量,这样会比样地调查效率更高.最后,利用销售数据算出材种出材量为170.3 m3,出材率高达88.3％,这是由于称质量消除了人为测量误差和木材堆放空隙的影响. 相似文献
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基于机载激光雷达点云数据提取的嵩县测区森林资源数据，结合样地调查数据，采用多元线性回归模型，重点分析无人机载激光雷达获取的点云数据在森林蓄积量模型反演方面的精度分析，为河南省森林蓄积量的测算提供参考依据。结果显示：山区栎类蓄积量调整决定系数AdjR2=0.890m3·hm-2，平均相对误差MSE=0.237 m3·hm-2，均方根误差RMSE=0.478 m3·hm-2，结合分层地面样地调查数据对山区栎类蓄积量数据进行多元线性回归模型反演，模型精度为96.01%。无人机机载激光雷达能够自动获取大面积栎类标准地的激光点云数据，可以提取森林的垂直结构信息(高度参数)和水平结构信息(郁闭度)具备三维结构参数提取能力，通过全覆盖的激光雷达数据反演结果以及地面验证两个部分的数据验证，得到的精度测算结果较好，为计算森林蓄积量提供新的方法。 相似文献
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根据分层抽样设计理论,结合卫星像片的分辩能力,将调查地区现实林分出若干种森林类型,利用ＴＭ卫星影像图判读求算出该地区各森林类型（层）的面积,面积权重,并逐层布设样地,实测样地蓄积,并用层抽样蓄积估测核该层蓄积量,汇总各层估测蓄积量即为该调查地区活立木的总蓄积量。 相似文献
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为提高森林蓄积量的估测精度,选择多重相关性小的遥感因子组合,运用残差平方和法,对湖南省新化县曹家镇20个一类调查样地对应的SPOT5影像的9个遥感因子组合进行了多重相关性研究。结果表明:除遥感因子FSP2外,其余因子对森林蓄积量的估测都有重要作用。通过方差扩大因子对各遥感因子的多重相关性诊断表明:剔除FSP2后,各遥感因子间的多重相关性大幅减小。 相似文献
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【目的】森林蓄积量是衡量森林质量和生长状况的重要指标。利用遥感技术进行森林蓄积量反演相比传统的森林调查能显著提高森林资源调查效率,对快速获取区域范围森林生长状况,进行高效的资源利用和森林经营管理具有重要意义。【方法】以陕西韩城市为研究区,利用森林资源二类调查数据库提取森林蓄积量实测数据,结合Sentinel-2遥感影像进行森林蓄积量反演。通过线性逐步回归法和重要性评价法分别进行变量筛选,构建多元线性回归模型、支持向量机模型、随机森林模型和基于欧式距离、曼哈顿距离和马氏距离构建的kNN模型进行森林蓄积量估测,通过精度评价比较最终选择估测精度最高的模型进行研究区森林蓄积量反演。【结果】1）马氏距离是最适合构建kNN模型的距离度量。基于马氏距离构建的kNN模型在所有模型中实现了最高的估测精度,决定系数R2为0.66,均方根误差RMSE为10.02 m3/hm2,均方根误差相比随机森林模型、支持向量机模型和多元线性回归分别下降了3.9%、7.8%和29.9%;2）非参数模型在森林蓄积量估测中的精度显著优于参数模型。基于马氏距离构建的kNN模型、随机森林模型、支持向量机模型均方根误差相比多元线性... 相似文献