刨花楠干形结构分析   总被引：2，自引：0，他引：2  

钟全林  黄志强  胡松竹  程建华  张春华 《江西农业大学学报》2002,24(2):232-236

依据天然林中的刨花楠解析木资料 ,利用削度方程对其各相对树高处的直径进行拟合 ,并对其干形结构的变化趋势进行分析。研究结果表明 :刨花楠树种的最优带皮削度方程为 :d =1.191170·(1-h/H) ( 0 .3 0 60 49 0 .43 763 4D/H) ·D0 .951175;各径级树木干形的变化规律为 :随着胸径和年龄的增加 ,各径阶树木从树干基部往上的相对形率的减少速度呈增加趋势 ,高径比呈下降趋势  相似文献   

利用混合模型模拟树冠特征对兴安落叶松树干干形的影响   总被引：2，自引：1，他引：1  

姜立春  蒋雨航 《北京林业大学学报》2014,36(2):10-14

以黑龙江省七台河市林业局金沙林场114 株人工兴安落叶松树干干形数据为例,利用非线性混合模型技术 拟合Max鄄Burkhart 分段削度方程。结果表明:当利用SAS 软件的PROC NLMIXED 模块对Max-Burkhart 模型进行拟 合时,引入随机参数b1 、b2 、b3 时模型拟合最好;随机参数b1 与冠长率和冠长呈负相关,与树冠高度呈正相关;随机 参数b2 与冠长率和冠长呈正相关,与树冠高度呈负相关;随机参数b3 与冠长率、冠长、树冠高度没有显示出相关 性。利用随机参数b1 、b2 、b3 与树冠特征的相关性构建了含有冠长率、冠长和树冠高度变量的3 个模型,并且所有 模型的参数估计值都是显著的,这充分说明冠长率、冠长和树冠高度对兴安落叶松干形的变化有显著影响。用含 有冠长率的削度模型模拟干曲线,结果表明:冠长率越大,树干削度变化越大, 干形质量越差。   相似文献   

依据机器学习算法的杉木干形模拟     

梁瑞婷  周来  谢运鸿  丁志丹  孙玉军 《东北林业大学学报》2021,49(10):21-26

利用福建省将乐国有林场46株杉木(Cunninghamia lanceolata)的793组干形数据,根据十折交叉验证,采用最近邻法(KNN)、随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)3种机器学习算法对杉木干形进行模拟,并与传统削度模型(TM)进行比较分析.采用决定系数(R2)、均方根误差(ERMS)、平均误差(EM)和平均绝对误差(EMA)4个评价指标对模型的拟合结果和预测结果进行排序,并结合残差图和相对偏差图等进行分析.研究表明:(1)4个模型的决定系数均大于0.95,最近邻法、传统削度模型和人工神经网络的均方根误差小于1 cm,能较好地描述杉木树干形状.(2)人工神经网络对绝大部分树干的估计最精确,R2分别在0.98以上.其检验集的绝大部分残差都在-2～1 cm,训练集的相对偏差在-50％～50％.(3)其次是最近邻法模型,其训练集的残差范围在4个模型间最小,但泛化预测能力不如人工神经网络模型.(4)随机森林模型精度最低,且其预测集残差分布有随直径(di)增大而增大的趋势.传统削度模型模型表现居中.结果表明:人工神经网络模型与最近邻法模型的拟合精度与预测精度均高于传统削度模型模型,能更精确地模拟杉木干形,且机器学习算法可以不满足传统回归的统计学假设前提.利用机器学习预测林木干形是一种可靠的方法,在生产经营中值得考虑.  相似文献   

用树干3个部位的直径建立立木干曲线方程   总被引：2，自引：0，他引：2  

郑小贤  刘东兰 《东北林业大学学报》1997,25(4):56-58

通常根据１０分法测定树干各部位直径、用最小二乘法拟合三次多项式干线曲线方程的参数。从数学的角度，只要知道树干任意３个部位的直径，就可以 小二乘法或联立方程式求解干曲线参数。为探讨用树干哪３个部位直径拟合的干曲线最接近实际干曲线，文章以樟子松人工林为例，采用实测直径与计算直径相比较，选择高精度的方法。所得结果表明６种直径组合的精度良好，其中含购径的３种组合是拟合木干曲线的有效方法。  相似文献   

基于分位数回归法的杉木可变指数削度方程构建     

梁瑞婷  孙玉军  周来 《北京林业大学学报》2021,43(7):70-78

  目的  采用非线性分位数回归法构建不同分位点的杉木可变指数削度方程,与非线性模型进行比较,以提高杉木干形的预测精度。  方法  利用福建省将乐国有林场的73 株（793组）杉木解析木数据,选取4个可变指数削度方程,基于5折交叉验证,分别采用非线性分位数回归与非线性回归构建削度方程。选用调整后决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、平均误差（ME）、相对误差（RE）和平均绝对误差（MAE）5个模型评价指标,结合图形对各模型的拟合结果和预测结果进行评价。  结果  （1）4个可变指数削度方程在5个分位点（t = 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9）处均能收敛,说明分位数回归可以建立不同分位点的估测模型,能更全面地描述杉木干形的变化。（2）4个削度方程在分位点为0.5处的精度最高,R2均在0.97左右。对于削度方程M1和M3,基于中位数回归（t = 0.5）的拟合精度与预测精度均高于非线性回归,且M1的预测值更加集中。（3）在不同分位点下,各模型对树干不同位置的预测精度不同,分位值为0.9和0.3的模型分别对梢头部分和树干基部的预测精度最高。  结论  基于分位数回归的可变指数削度方程不仅能精确预测平均条件下杉木的树干直径,而且能预测任意分位条件下杉木干形的变化趋势。不同分位点模型对树干不同位置的预测精度不同,基于M1削度方程,建立多分位点回归模型能进一步提高研究区杉木干形的预测精度。   相似文献   

2020-12期目录     

何培  辛士冬  姜立春 《北京林业大学学报》2020,42(12):1-2

  目的  基于广义加性模型理论，构建樟子松的广义加性树干削度方程，并和林业上精度较高的变指数削度方程曾伟生等（1997）、Bi（2000）以及Kozak（2004）进行预测精度比较。  方法  以大兴安岭樟子松为研究对象，使用胸径、树高和不同部位高度及该部位树干直径及其变形构建广义加性削度方程，利用R软件mgcv软件包gamm函数对广义加性模型进行拟合，拟合过程中采用6种样条函数:B样条函数（BS）、三次回归样条函数（CR）、Duchon样条函数（DS）、高斯过程平滑样条函数（GP）、P样条函数（PS）和薄板回归样条函数（TP）。使用留一交叉检验法对模型进行检验。  结果  （1）将相对直径作为因变量，将胸径的平方、相对树高的算术平方根和树高作为自变量构建了最优的广义加性削度方程结构。（2）拟合结果表明，除CR外，其他光滑样条函数表现了相似的拟合结果，且均优于变指数削度方程的统计指标。（3）交叉检验结果表明，除CR光滑样条函数外，广义加性模型（BS，DS，GP，PS，TP）总体与拟合结果基本一致，即预测精度都优于曾伟生等（1997）、Bi（2000）和Kozak（2004）模型，其中广义加性模型中BS模型的预测精度最高，变指数削度方程中Kozak（2004）预测精度最高。（4）通过对比BS和Kozak（2004）模型的干曲线模拟发现，Kozak（2004）在预测小树树干上部时误差较大，而BS在模拟小树和大树上都具有较高的精度。  结论  广义加性模型是构建削度方程的一种非参数方法，基于BS样条函数的广义加性削度方程预测精度最高，适合大兴安岭地区樟子松的干形预测。   相似文献   

人工杉木林单株径阶材种出材率表的编制     

李曙我  贺传峰  姚闻  伍亮亮  朱龙章  王武文  张俊  张小燕 《安徽农业科学》2018,46(27)

对树干开展削度方程的研究,既有利于基础性工作的需要,也是编制出材量和出材率表的需要。选择人工杉木林作为对象,用1 389株伐倒样木数据,通过干形分析和多指标比较,选定能拟合树干任意直径限处的材长、任意高度处的直径的最佳削度方程;通过计算机理论造材,编制出杉木单株径阶材种出材率表。该方法提高了材种数表的精度和可靠性。  相似文献   

正形率系列特性及其应用的研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

李悦黎  杜纪山 《西北林学院学报》1994,9(3):53-58

通过对3个树种正形率系列的分析,得出除相对高小于0.03的正形率值突然变大以外,其他97％的值变化规律,从树梢到树干基部呈幂函数型,树干正形率值的变化规律是:距相对高m=0.25(根颈为0)处越近则变动越小。由幂函数和用积分的方法,推导出求任一材种小头直径所对应高度的公式和估计出材率的公式,比较简便和精确地解决了立木材种高度和出材率的计算问题。  相似文献   

果树干周生长预测模型的研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

金开正  刘茂泉  唐俊泓 《安徽农业科学》2002,30(3):426-427,429

生长模型是定量研究果树干周生长过程的有效手段.果树干周生长规律常用Logistic方程、Mitscherlich方程、三参数和四参数的Richards方程、三角函数方程来模拟.笔者首次用拟Weibull方程模拟果树干周的生长规律,结果表明,Weibull方程达到了与果树干周最佳拟合的效果,同时,该方法可先给定由实际情况(如立地条件等)所确定的干周生长的最大值,这使得在研究中可以更好地预测果树将来的干周增长.另外,考虑到因实际情况差异所造成的初始干周不同这种普遍现象及其引起的生长过程的差异,笔者直接引入与单株树体有关的基准干周作为参数,建立了与实际生长情况相结合的干周生长模型,获得了满意的结果.  相似文献   

拟合闽北杉木干形曲线的三次样条函数的节点选择   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘健  郭建宏  郭进辉  郑淑娟 《浙江林学院学报》2003,20(2):219-223

收集闽北杉木解析木材料，运用统计学的知识并结合计算机技术，用三次样条函数拟合杉木干形曲线，以样本相关系数均值为主要评价指标，筛选出拟合杉木干形曲线的三次样条函数的节点，即从树干基部算起，依次为树高的0，10％，15％-20％，50％-60％，80％-85％和100％处。经3处方案的拟合比较和实例验证，结果表明所选节点的似合效果明显优于用传统经验节点的拟合效果；所选节点整体拟合精度高，适应性好，能够全面确切反映杉木完整形状。表4参8  相似文献   

兴安落叶松树干削度和材积相容模型   总被引：4，自引：1，他引：3  

姜立春  李凤日  刘瑞龙 《北京林业大学学报》2011,33(5):1-7

描述了相容性非线性联立方程组模型在树干削度和材积建模方面的应用及联立方程组模型参数估计的方法。以黑龙江省带岭林业局人工落叶松为研究对象,以Max和Burkhart分段削度模型作为基础模型,构建了3个具有不同拐点的树干削度和材积系统。削度和材积系统拥有一套参数。为了使内生变量（endogenous variables）误...  相似文献   

2020-02ml 目录   总被引：2，自引：2，他引：0  

辛士冬  姜立春 《北京林业大学学报》2020,42(2):1-2

目的采用非线性分位数回归方法构建樟子松树干削度方程，并对比分析9个分位数（τ = 0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9）模型和传统的非线性回归削度方程的预测精度。方法以七台河市林业局金沙林场154株人工樟子松干形数据为研究对象，选取简单削度方程、分段削度方程和可变指数削度方程，利用非线性回归和非线性分位数回归方法构建樟子松树干削度方程。采用确定系数（R2）、平均误差（MAB）、相对误差（MPB）、均方根误差（RMSE）为统计指标对构建的削度方程进行对比分析。结果（1）在9个分位点（τ = 0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9）下的各削度方程都可以收敛，分位数回归方法可以灵活预测各分位点树干曲线的变化。（2）与非线性回归相比，基于中位数（τ = 0.5）时的各削度方程在拟合过程中表现最好，其中以可变指数削度方程表现最优。（3）检验结果也表明:相对于非线性回归的各削度方程，基于中位数（τ = 0.5）的简单削度模型的MAB和MPB均下降26.7%，RMSE下降19.9%；基于中位数（τ = 0.5）的分段削度方程和可变指数方程预测能力较强。（4）中位数回归的各削度方程在树干大部分的预测能力都优于相应的非线性削度方程。结论分位数回归方法是一种稳健的建模方式，基于中位数（τ = 0.5）的可变指数削度方程的预测精度最高，适合该区域樟子松树干干形的预测。   相似文献   

适于FVS的长白落叶松树皮因子   总被引：1，自引：0，他引：1  

郭孝玉  孙玉军  马炜  王新杰  穆景森  何学凯 《东北林业大学学报》2011,(10):28-31

为估算长白落叶松的去皮直径及树皮厚度等,利用小兴安岭南部68株长白落叶松解析木与生物量数据,对带皮胸径与去皮胸径之间、树干材积与木材材积之间、树皮厚度与相对树高之间、树皮因子与树高之间等相关模型进行了研究.结果表明,长白落叶松胸径处去皮直径的最优模型为D1B=0.922DOB(R2=0.99),胸径处树皮因子和树皮调整...  相似文献   

天山云杉削度方程与材种出材率表的研究   总被引：2，自引：1，他引：2  

胥辉  孟宪宇 《北京林业大学学报》1996,18(3):21-30

以天山云杉为研究对象，在分析与描述天山云杉干形的基础上，提出了新的削度模型；并与其它削度模型进行分析、比较，评价了与商品材积估测有关的削度模型的优劣，结果表明：新建削度模型具有较好地满足各项预估目的的能力，在此削度模型的基础上，建立了精确的商品材积估测系统。该系统可估计树干上任意直径的干长、任意高度处直径、商品材积，并用该系统编制了天山云杉二元材种出材率表。  相似文献   

基于机器学习的落叶松树皮厚度预测     

张孟库  姜立春 《北京林业大学学报》2022,44(6):54-62

  目的  研究多个机器学习算法在树皮厚度预测中的应用,对比分析不同单木因子对树皮厚度预测的影响,为树皮厚度预测提供新的方法。  方法  以大兴安岭天然林落叶松为研究对象,基于树皮厚度数据,构建4个机器学习算法（神经网络ANN、支持向量回归SVR、决策树CART、随机森林RF）,并将其在预测树皮厚度方面的性能与6个传统树皮厚度模型比较。采用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和赤池信息准则（AIC）来评价不同模型和算法。  结果  （1）在6个基础模型中Model5预测效果较好。基础模型与机器学习模型比较中,除CART4模型,其他机器学习模型拟合精度均好于传统模型Model5;（2）机器学习模型中ANN4和SVR3拟合和预测精度相似,RF4拟合效果最好。（3）RF4的输入变量为胸径（DBH）、树高（H）、相对树高（H_r）。基于训练样本,与Model5相比,随机森林的R2从0.675 2提高到0.723 4,RMSE从0.575 5降低到0.531 0。随机森林检验结果与Model5相比R2从0.666 9调高到0.710 5,RMSE从0.616 9降低到0.544 6。  结论  相对于基础树皮厚度模型,机器学习算法中的随机森林,支持向量回归和人工神经网络都能提高树皮厚度的预测精度,其中随机森林的预测效果最好,适合该区域落叶松树皮厚度的预测。   相似文献   

基于地形与竞争因子的青冈栎次生林树高哑变量模型研究     

石振威  曾思齐  刘发林  龙时胜 《西北林学院学报》2020,35(1):196-202

考虑不同地形和林木竞争对青冈栎树高与胸径关系的影响，构建青冈栎树高与胸径的哑变量模型，为青冈栎次生林的树高预测和可持续经营提供理论依据。以16个青冈栎次生林固定样地为研究对象，通过确定系数（R²）、赤池信息量准则（AIC）、均方根误差（RMSE）和平均预估误差（MPE）4个评价指标，从11个基础模型中筛选出最优的基础模型。利用F统计检验分析了不同坡向和坡度对青冈栎树高与胸径关系的影响，同时对Hegyi简单竞争指标进行了改进。基于坡向、坡度和竞争强度3个哑变量，构建青冈栎树高与胸径的哑变量模型。结果表明，对数模型M2为最优基础模型，其确定系数（R²=0.686）最大，均方根误差（RMSE=1.380）和平均预估误差（MPE=1.242）最小；不同坡向和坡度下，模型的F统计值均大于F临界值；Hegyi改进指标与树高、胸径的相关系数达到-0.452、-0.418，相比Hegyi简单竞争指标有明显提高；基础模型中引入坡向、坡度和竞争强度哑变量后，模型的拟合精度均显著提高，R²提高了0.035，RMSE减少了0.077，MPE减少了0.070%。从林木的水平和垂直空间上构建青冈栎林木竞争指标更加准确，坡向、坡度和林木竞争对青冈栎树高与胸径关系存在显著影响。综合考虑地形与林木竞争的哑变量模型拟合精度更高，能为青冈栎树高生长的预测提供参考。  相似文献   

使用Weibull分布对人工油松林直径分布的研究   总被引：4，自引：0，他引：4  

孟宪宇 《北京林业大学学报》1985,(1)

使用三参数维泊尔函数拟合人工油松林直径分布,根据x~2—检验结果,三参数维泊尔分布与正态分布的拟合效果基本上一样。 在本文中,改进了Issos求解维泊尔直径分布的方法,并取得了等效的结果。另外,利用20块标准地资料,采用Issos方法所求得的参数值与林分特征因子建立回归方程,并建立了维泊尔分布参数的予估方程,即根据林分平均直径、直径变动系数、平均高、年龄以及单位面积林木株数(0.1公顷)予估维泊尔直径分布,但其效果并不太好。 对于拟合人工油松林分的直径分布,那个分布更适合,这个问题有待于进一步的研究。  相似文献   

湖北省马尾松人工林削度方程及材种出材率表的研究   总被引：6，自引：2，他引：6  

王鹏程  刘宗友 《华中农业大学学报》2001,20(1):67-72

以湖北省马尾松为研究对象，在分析其干形的基础上，提出削度模型，进行了分析、比较。结果表明：Sohmacher所建立的削度模型具有较好预估能力，在此削度模型的基础上，建立了精确的商品材出材率估测系统，该系统可估计马尾松树干上任意直径的干长，任意高度处直径，商品材积及不同材种出材率，并用该系统编制了湖北省马尾松二元材种出材率表。  相似文献