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加格达奇3种森林类型树高-胸径的曲线拟合 总被引：1，自引：0，他引：1
基于加格达奇落叶松、樟子松、红松落叶松混合林共400个样本的树高、胸径实测数据,选用11个曲线模型,对模型参数求解,分析树高-胸径的相关性;并采用总误差、平均相对误差、误差及均方根误差这4项值验证拟合精度,探求3种树种的最优拟合模型。结果表明:树高和胸径相关性显著,基于11个模型的树高-胸径曲线拟合参数表明,幂函数模型为最优拟合模型,树高-胸径的关系符合异速生长规律。数据拟合精度的4项误差指标值表明,总体拟合效果理想,精度较高。 相似文献
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《西南农业学报》2018,(12)
【目的】研究广东琼楠树高(H)、胸径(DBH)、材积(V)与树龄(T)间的回归关系及最优生长模型,以期掌握广东琼楠的生长规律,为林木快速生长期的科学抚育及森林质量和产量的提高提供参考。【方法】以广西南宁树木园内33年生广东琼楠人工林为研究对象,采用树干解析的方法对广东琼楠人工林测树因子各年间变化动态进行测定。【结果】33年生广东琼楠人工林的平均胸径、树高和材积分别为23. 6 cm、19. 7 m和0. 37471 m~3;树高和胸径的平均生长量曲线和连年生长量曲线出现多个交叉点,变化幅度较大,但其单株材积生长曲线在33年间不断攀升,表现良好的生长趋势。各生长曲线表明6～12年为广东琼楠的速生期,所拟合回归模型R~2均达到0. 99以上,检验精度较高。【结论】广东琼楠树高最优生长模型为苏马克(Schumacher)模型,胸径生长最优模型为理查德(Richards)模型,材积生长最优模型为坎派兹(Compertz)模型; 30～32年之间材积生长达到数量成熟;拟合模型精度较高,可运用于生产实践中的预测。 相似文献
3.
【目的】选择7种模型拟合同一立地条件下马尾松和杉木人工林与天然林的树高生长曲线,并从中选出最优模型,为福建省马尾松和杉木人工林与天然林的合理经营奠定基础。【方法】基于福建省第7次森林资源一类清查数据,以同一立地条件下639株(人工林326株、天然林313株)马尾松标准木及687株(人工林498株、天然林189株)杉木标准木为研究对象,利用二次项方程、幂函数方程、对数方程、S曲线方程4种经验方程及Richards模型、Logistic模型、单分子式模型3种理论方程,拟合马尾松人工林和天然林、杉木人工林和天然林4种林分类型的树高曲线,并以调整决定系数、均方根误差、总相对误差和预估精度为评价指标,选择4种林分类型的最优树高模型。【结果】马尾松人工林与天然林分别以幂函数方程、二次项方程拟合效果较好,预估精度分别达到96.812%和96.474%;杉木人工林和天然林用Richards模型拟合效果最好,预估精度分别达到96.742%和96.495%。【结论】通过比较分析,获得了最适合模拟马尾松和杉木人工林与天然林的树高生长曲线模型。 相似文献
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【目的】建立尾叶桉地径与胸径、树高、材积的数学模型,为利用地径测算林木立木材积提供测算方法。【方法】实测148株尾叶桉立木的地径、胸径和树高,运用SPSS软件建立尾叶桉地径与胸径、树高、材积的回归模型,进行选优和适应性检验。【结果】研究区尾叶桉地径—胸径、地径—树高、地径—材积最优模型分别为D1.3=0.857D0-0.539、H=0.966D01.048、V=0.0000481D02.749,尾叶桉地径与胸径、树高、材积均显著相关。地径—胸径模型适应性检验的总相对误差为-1.14%、平均相对误差为1.29%,精度为98.46%;地径—树高模型适应性检验的总相对误差为13.07%、平均相对误差为-14.32%,精度为94.88%;地径—材积模型适应性检验的总相对误差、平均相对误差分别为-3.87%、1.69%,精度为94.70%。【结论】选出尾叶桉地径与胸径、树高、材积的3个最优回归模型,其中地径—树高模型总相对误差和平均相对误差过大,不提倡以尾叶桉地径直接估算树高;地径—胸径、地径—材积模型预测误差均在±5%以内,方程预测精度较高,可以用于估算立木材积。 相似文献
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【目的】建立尾叶桉地径与胸径、树高、材积的数学模型,为利用地径测算林木立木材积提供测算方法。【方法】实测148株尾叶桉立木的地径、胸径和树高,运用SPSS软件建立尾叶桉地径与胸径、树高、材积的回归模型,进行选优和适应性检验。【结果】研究区尾叶桉地径—胸径、地径—树高、地径—材积最优模型分别为D1.3=0.857D0-0.539、H=0.966D01.048、V=0.0000481D02.749,尾叶桉地径与胸径、树高、材积均显著相关。地径—胸径模型适应性检验的总相对误差为-1.14%、平均相对误差为1.29%,精度为98.46%;地径—树高模型适应性检验的总相对误差为13.07%、平均相对误差为-14.32%,精度为94.88%;地径—材积模型适应性检验的总相对误差、平均相对误差分别为-3.87%、1.69%,精度为94.70%。【结论】选出尾叶桉地径与胸径、树高、材积的3个最优回归模型,其中地径—树高模型总相对误差和平均相对误差过大,不提倡以尾叶桉地径直接估算树高;地径—胸径、地径—材积模型预测误差均在±5%以内,方程预测精度较高,可以用于估算立木材积。 相似文献
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基于无人机影像的天山云杉林树高提取及蓄积量的反演 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】提取影像高程数据建立模型反演天山云杉林分蓄积量,为天然林保护工程实施后天山云杉生态恢复与科学管理提供参考依据。【方法】以新疆天山西部巩留县恰西森林公园的天山云杉(Picea Schrenkiana var. tianshanica)为研究对象,无人机航拍影像与样地每木检尺为数据源,使用点云分类与克里金插值法提取无人机影像高程数据得到天山云杉树高,根据样地实测数据建立胸径树高模型,最终根据胸径树高模型反演天山云杉林林分蓄积量。【结果】利用无人机影像提取树高与实测树高存在显著正相关关系,提取平均精度为88.42%,建立天山云杉胸径-冠幅模型的相关系数为0.696,而胸径-树高模型的相关系数为0.730;验证胸径-树高模型,计算RMSE值为12.386,拟合效果显著。基于胸径-树高模型反演林分蓄积量精度为87.66%,与实测值比对,残差值大部分落在(-2,+2)残差区间。【结论】采用局部最大值算法对天山云杉林树高信息的提取效果较好,建立胸径-树高模型弥补了无人机不能对胸径直接测量的缺陷,进而反演天山云杉林林分蓄积量。 相似文献
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【目的】研究提取影像高程数据建立模型反演天山云杉林分蓄积量,获得便捷、快速提取森林蓄积信息的技术方法,为研究山地天然林精准监测与评价提供技术途径。【方法】以新疆天山中部北坡天格尔森林公园天山云杉(Picea Schrenkiana var.tianshanica)为研究对象,机载激光雷达航拍影像与样地每木检尺为数据源,使用点云分类与克里金插值法对激光雷达影像高程数据进行提取获得天山云杉树高,根据样地实测数据构建胸径-树高模型,并根据胸径-树高模型天山云杉林林分蓄积量进行反演。【结果】激光雷达影像分辨率较高,经过点云分类后,采用克里金插值法提取的树高平均精度可达89.64%,幂函数曲线模型拟合度最高,R2为0.908,结合二元材积公式,基于激光雷达影像估测蓄积量与样地实测蓄积量对比,精度达到87.43%。【结论】采用克里金插值法对天山云杉林树高信息的提取效果较好,建立胸径-树高模型弥补了激光雷达不能对胸径直接测量的缺陷,反演天山云杉林林分蓄积量,该模型可满足对新疆山地天然林数字经营管理的标准。 相似文献
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六盘山林区华北落叶松林测树因子相关性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的]对宁夏林区华北落叶松人工林树高-胸径等林分特征结构进行相关性分析.[方法]采用野外观测的方法,得到华北落叶松人工林树高、胸径、冠幅等林分结构特征指标.[结果]冠幅-胸径存在极弱相关,树高-胸径最优曲线模型为H=2.411+1.425D-0.039D2+0.000427D3(H为树高,D为胸径),树高-冠幅最优曲线模型为H=0.299G0.814(H为树高,G为冠幅),材积-胸径最优曲线模型为V=0.000204D2.406(V为材积,D为胸径).[结论]幂函数曲线模型能够很好地拟合胸径-材积相关性(R2=0.957),所选最优曲线模型V=0.000204D2.406可用来估算华北落叶松人工林胸径、材积的值,从而提高模型预测能力. 相似文献
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行道树是城市园林植物的重要组成部分,研究其科学合理的种植密度对于城市园林植物的规划设计和管理养护具有重要意义。以海口市建成区椰子等10种行道树为研究对象,分别进行“树高?胸径”和“冠幅?胸径”相关性分析,并通过SPSS软件对调查数据进行回归分析,比较决定系数R2,P值等相关数据后,通过拟合精度检验值（总误差、平均误差、平均相对误差）检验拟合效果,最终从8个预选模型中选出各树种的“树高?胸径”和“冠幅?胸径”最优生长模型。结果表明,10种行道树的“树高?胸径”和“冠幅?胸径”相关性显著,各自的“树高?胸径”和“冠幅?胸径”最优生长模型准确度较高,20个最优模型中,幂函数模型和S模型居多。 相似文献
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基于交角的林木竞争指数应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】基于交角的林木竞争指数(CI)简洁,能同时表达出竞争木上方的遮盖和侧翼的挤压。探讨不同林分用胸径(D)或通过胸径-树高(D-H)曲线预估树高后替代实测树高计算该竞争指数的可行性,以期给出基于交角的林木竞争指数的最优经验计算途径。【方法】以3个地区共6块样地的天然林和人工林为研究对象,利用全站仪测定并记录林木坐标、树种、胸径、树高、冠幅和健康状况,并计算和分析各样地林木通过胸径得到的竞争指数(CID),通过胸径-树高曲线预估树高后得到的竞争指数(CI_(D-H))与通过实测树高得到的竞争指数(CIH)间的关系。【结果】不同森林类型林分通过胸径和胸径-树高曲线预估树高后计算得到林木竞争指数的2个经验计算途径都是可行的,且都能表达出通过实测树高计算得到林木竞争指数(CIH)结果的95%以上。2个经验计算途径的效果与胸径-树高曲线模型精度呈显著正相关,当胸径-树高曲线模型精度低(R20.53)时,CI_(D-H)效果略差。【结论】由于CI_(D-H)计算过程较复杂,且当林分胸径-树高曲线模型精度较低时,竞争指数CI_(D-H)的应用效果比竞争指数CI_D略差,因此以胸径替代实测树高可作为该竞争指数的最佳经验计算途径。 相似文献
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【目的】通过构建栎属Quercus单木生长模型,分析栎树生长特征,为栎属植物质量精准提升、结构优化与合理经营提供依据。【方法】汇总整理栎属3个树种(槲栎Q. aliena、麻栎Q. acutissima、栓皮栎Q. variabilis)解析木各阶段生长量信息,分析栎树单木树高、材积、胸径生长特征;选取4个理论生长方程、1个经验方程及3个胸径处树皮厚度方程拟合并检验栎树单木的树高、材积、胸径与树皮厚度,优选出适应性最强、稳定性最高的模型。【结果】(1)各栎树单木生长过程符合一般林木生长规律：在前40～50 a树高与胸径生长速度较快,之后随着平均生长量和连年生长量的降低逐渐减小;材积各生长量始终保持随树龄的增大而增加的趋势。(2)栎树模型拟合结果为：树高拟合最优模型多为逻辑斯蒂(Logistic)模型,材积拟合最优模型多为坎派兹(Compertz)模型,胸径拟合最优模型多为修正威布尔(Weibull modified)模型。(3)气候对栎树生长影响的结果表明：气候差异导致山西省和河南省槲栎生长发生明显差异。(4)树皮厚度拟合最优模型为双对数模型和二元一次线性模型。【结论】树高模型对栎树生... 相似文献
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【目的】研究北京市蒙古栎天然林的林分树高生长规律,为林分的科学、合理经营管理提供参考。【方法】根据北京市蒙古栎一类清查数据,以Richards方程为基础,采用度量误差模型方法建立林分相容性平均树高曲线方程组。【结果】经检验,所建模型在置信水平α=0.05时显著,对林分树高、胸径的预估精度分别为96.39%和97.23%。随着蒙古栎林分林龄的增长,胸径生长速生期滞后于树高生长速生期,大约在15年时,林分树高生长速度最快,大约在23年时,林分胸径生长速度最快;而林分树高随其胸径的生长变化则是在林分胸径为10cm左右时生长最快,此后逐渐减缓。【结论】所建立的林分树高曲线联立方程组比较合理,既使得林分树高曲线与林分胸径、树高生长过程曲线之间具有相容性和一致性,也考虑了模型中自变量的度量误差。 相似文献
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【目的】预测和研究蒙古栎天然林的生长与发展规律,以更好地经营蒙古栎天然林。【方法】以蒙古栎天然林为研究对象,基于吉林省汪清林业局195块蒙古栎林固定样地的2期复测数据,通过分析已有的16个普通树高曲线模型和16个标准树高曲线模型并对比2种模型的拟合结果,建立蒙古栎林的单木树高曲线模型。【结果】最终确定的蒙古栎林最优普通树高曲线模型的决定系数R2为0.728,调整决定系数Radj2为0.721,均方根误差为 2.291 m,相对均方根误差为0.158,平均误差为0.118 m,平均绝对误差为1.794 m。最优标准树高曲线模型的决定系数R2为0.907,调整决定系数Radj2为0.901,均方根误差为1.479 m,相对均方根误差为0.114,平均误差为0.094 m,平均绝对误差为1.381 m。【结论】增加了树木和林分因子的标准树高曲线模型,其精度较普通树高曲线模型有大幅提高。最优的蒙古栎单木标准树高曲线模型自变量包括胸径、林分每公顷株数、林分每公顷断面积、优势木平均高。建立的单木标准树高曲线模型有较好的生物学意义,可为吉林省汪清地区蒙古栎天然林的生长预测提供依据。 相似文献
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沙地樟子松不同树高-胸径模型比较分析 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】比较不同树高(H)–胸径(D)模型精度,确定适合章古台地区樟子松Pinus sylvestris var. mongolica的H-D模型。【方法】以Sibbesen模型为基础模型,将优势木平均高(HT)、胸高断面积(AB)和平方平均胸径(DQM)3个林分变量以不同组合加入基础模型中,分别建立了H-D的基础模型(1个)和广义模型(3个)及对应的基础混合模型(1个)和广义混合模型(3个)。对固定效应模型平均水平预测(FPA)、混合模型的总体平均响应预测(MPA)和主体响应预测(MPS)的精度进行比较。对混合模型在使用随机抽取样本木和抽取平均木(胸径接近平均值的样本)2种抽样方案计算随机参数时分析MPS精度与样本数量的关系。【结果】表征樟子松H-D关系的4种固定效应模型中,含HT和AB的广义模型拟合精度最高,Akaike信息量准则(AIC)=2 167.7,Bayesian信息量准则(BIC)=2 196.3。相同预测变量的各模型预测精度均表现为:MPSFPAMPA,仅含预测变量D的模型的3种预测精度差异最大。广义模型、广义混合模型、基础混合模型预测精度差异不大。使用验证数据检验模型精度时,每块标准地中随机抽取3株样本木计算基础混合模型随机参数时,该模型精度提升最为明显,MAE和RMSE分别降低了57.97%和57.63%;而广义混合模型精度随抽取样本木数量的增多未出现大的变化。【结论】含有林分变量优势木平均高、胸高断面积的广义模型和基础混合模型均能较好地预测沙地樟子松人工林的单木树高。此外,利用混合模型预测树高时,推荐在标准地中随机抽取3株林木测量其树高,并依此来计算随机参数。 相似文献
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【目的】无人机遥感的迅速发展为胸径预估提供了新方向，本研究适用于通过无人机遥感技术提取样地单木树冠因子后，估算胸径及林分每公顷断面积等指标，实现精准高效的森林资源监测与管理。【方法】根据福建省将乐国有林场33块杉木人工林地面调查数据，利用10种传统模型与2种机器学习方法分别对单木胸径进行估测，并基于不同的自变量组合形式来分析不同因子对胸径估测的影响。【结果】根据传统模型参数拟合结果可以看出，树冠半径与胸径呈显著正相关，林分密度、偏冠因子及竞争指数与胸径均呈显著负相关。传统模型建模过程中所引入最优竞争指数为树冠重叠内角相关的CI2，模型逻辑斯蒂模型拟合结果最优，幂函数(有截距)模型次之。而在使用检验数据进行估测时，幂函数(有截距)有着最好的估测效果。随机森林模型均具有较好的拟合效果，使用检验数据进行估测，不同竞争指数对模型拟合提升程度不同，与树冠重叠面积相关的竞争指数CI3取得了最好的效果。支持向量回归模型拟合优度小于随机森林，略大于传统模型。对胸径进行估测时，包含与竞争木大小相关的竞争指数CI4的模型为最优模型。【结论】传统模型和机器学习模型在拟合与估测单木胸径上均取得了一定的效果，利... 相似文献
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【目的】利用线性混合效应模型分析杉木树高与胸径的关系,为杉木树高测量提供支持。【方法】收集688组有效杉木研究数据,利用最小二乘法构建树高(H)和胸径(DBH)的线性基础模型,同时考虑林分密度效应和海拔效应,在R 3.2.2软件中拟合混合模型,比较基础模型和2种混合模型的赤池信息规则(AIC)、贝叶斯信息规则(BIC)和-2倍对数似然值(-2log lik),在此基础上,引入误差效应方差协方差矩阵及指数函数、幂函数和恒等式函数,筛选较好的混合模型;基于独立验证数据对模型进行验证,选取R~2、|E|、RMSE3个评价指标对模型精度进行评价。【结果】固定模型的AIC=2 089.731,BIC=2 102.151,-2log lik=2 083.732,均大于混合模型,即混合效应模型拟合效果优于固定模型;考虑模型误差效应方差协方差矩阵,加入恒等式异方差函数能够显著提高模型的精度,且含有不同随机参数的混合模型精度不同,引入海拔随机效应的混合模型拟合精度(R~2=0.804 4,|E|=1.553 9,RMSE=2.143 0)高于含有林分密度效应的混合模型(R~2=0.797 0,|E|=1.576 6,RMSE=2.183 0)。【结论】考虑随机效应的混合模型既能反映杉木树高的总体变化趋势,还能体现不同组分间的差异,在估测精度和通用性上均优于固定模型。 相似文献
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【目的】研究北亚热带高山区和暖温带中山区日本落叶松的生长过程,并建立其生长模型,为精确掌握日本落叶松生长过程、科学经营日本落叶松人工林提供参考。【方法】应用北亚热带高山区和暖温带中山区96株日本落叶松解析木数据,根据区域特征引入哑变量的概念,综合运用Excel 2003、ForStat 2.1及SPSS 16.0等软件进行数据处理和生长模型的拟合,分别建立含有哑变量的日本落叶松胸径、树高和材积生长模型。【结果】2个区域日本落叶松的胸径、树高和材积生长情况没有明显差异。含有哑变量的Richards方程对日本落叶松胸径、树高生长拟合效果最好,R2分别达到了0.996 6和0.995 5,均方误差为0.163 2和0.207 7,平均绝对残差为0.349 1和0.436 7;材积生长模型的拟合结果以含有哑变量的二次函数最为理想,R2为0.997 979,均方误差为0.000 018,平均绝对残差为0.003 276。通过对模型的独立性检验,胸径、树高和材积生长模型预估精度均在90%以上。【结论】建立了日本落叶松胸径、树高和材积的哑变量生长模型,该模型可以用来描述北亚热带高山区和暖温带中山区日本落叶松的生长规律,预测其生长指标,解决了不同区域单独建模模型不相容的问题。 相似文献
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以三峡库区马尾松天然林生长规律为研究对象,依据库区第五、六、七次连续3期全国森林资源清查固定样地及样木数据,划分地位级,对库区马尾松天然林生长规律进行探索。采用幂函数、S曲线、单分子(Mitscherlich)式、理查德(Richard)模型分别对库区马尾松天然林胸径、树高、材积、蓄积生长规律进行拟合,模型通过检验,得到了理想的结果,为三峡库区森林资源监测以及经营决策提供理论依据。 相似文献
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湖南省杉木林分相容性树高曲线方程组研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《浙江农林大学学报》2017,(6)
为了掌握杉木Cunninghamia lanceolata天然林与人工林的树高、胸径生长规律,改进杉木的营林生产模式,利用湖南省杉木一类清查数据,选择了6种常用经验方程拟合杉木树高曲线和胸径生长曲线,从中选出最优模型。在此基础上,考虑林分起源的差异,采用引入哑变量的度量误差模型方法建立不同起源林分相容性树高曲线方程组,并分析比较林分各阶段的生长状况。结果表明:引入哑变量后所建立的树高曲线方程组效果更好,在含哑变量的树高曲线方程组中杉木林分平均胸径生长过程曲线、平均树高曲线的拟合决定系数分别为0.820 5,0.758 0,预估精度分别达到了98.30%和98.01%,且其他各项评价指标均优于不含哑变量的树高曲线方程组;通过对比分析各林分不同林龄段的生长状况知:杉木人工林和天然林的总体趋势一致,但在中幼龄阶段,人工林的树高和胸径生长率高于天然林,且人工林的树高与胸径均比天然林先达到最大值。利用引入哑变量的度量误差模型方法建立树高生长模型,不仅考虑度量误差提高了模型精度,还解决了模型间不相容的问题。 相似文献