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1.
《中南林业调查规划》2017,(4)
利用各240株的杉木和马尾松立木材积实测数据,以及100个杉木和80个马尾松样地的调查数据,对基于单木和林分水平一元与二元模型的预估误差进行了对比分析。结果表明:不论是单木水平还是林分水平模型,基于一元模型得到的估计值,其相对误差基本位于-40%~+60%之间,最大极差可以达到2.5倍以上;一元材积估计方法的精度要显著低于二元材积估计方法,国家森林资源连续清查中基于一元材积公式计算的样地蓄积数据,不宜用于森林质量和森林生产力等方面的评估。建议逐步建立各主要树种的二元林分蓄积模型,不断完善森林调查计量体系。 相似文献
2.
基于湖南省主要树种模型研建项目中153株马尾松的胸径、树高和材积实测数据，拟合6种树高曲线模型及常规一元、二元材积模型，对所有树高曲线模型进行对比分析后，选取拟合效果最好的树高曲线模型代入二元材积模型，构建新一元材积模型，并对常规一元、二元、新一元3种材积模型进行对比评价。结果表明：所有树高曲线模型的决定系数均在0.66以上，总相对误差均低于5%,模型拟合精度较高；综合对比分析6种树高曲线模型，选择模型5作为最优树高曲线模型；3种材积模型的决定系数和预估精度均较高，分别超过0.89和95%,模型拟合效果良好；较常规一元模型，新一元材积模型的各项指标均更好，且能满足林业行业标准的精度要求。 相似文献
3.
基于广西森林资源年度监测评价项目中25块杉木样地和25块桉树样地的每木胸径和树高实测数据，从7个传统树高-胸径曲线中筛选出拟合精度最优模型作为基础模型，引入林分优势高和气候因子构建广义非线性模型，通过10折交叉验证法进行检验，并对一元材积公式的估计误差进行评价。结果显示：1)各传统树高-胸径曲线模型中，Richards模型为杉木和桉树最优的基础模型；2)引入了林分优势高和气候因子的杉木和桉树树高-胸径广义非线性模型，拟合精度相对基础模型更高，杉木的R2,MPE和MPSE的值分别为0.797 6,0.58%和13.91%,桉树的R2,MPE和MPSE值分别为0.720 7,0.62%和11.58%;3)采用一元材积公式得到的杉木和桉树总体蓄积与实测蓄积相差较大，其中桉树相对误差为-13.51%,超过了林业行业标准要求范围，运用树高-胸径广义非线性模型和二元材积公式计算总体蓄积，与实测值相对误差不超过0.5%,构建的杉木和桉树树高-胸径广义非线性模型能运用于实践生产。 相似文献
4.
在广西马尾松Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类产区设置279块马尾松人工林标准样地,采集每木检尺数据,数据经预处理后选取理查德函数变形的可变参数式与固定参数式模型分别构建马尾松相对树高曲线模型,并以参数变动系数和综合修正决定系数(R2)、总相对误差(TRE)、平均系统误差(ASE)、平均百分标准误差(MPSE)及预估精度(P)等指标进行综合评价;同时,对该模型进行分区和分胸径、树高段及独立样本检验。结果显示:构建的最佳广西马尾松人工林理查德函数变形的固定参数相对树高曲线方程为■。其中c1取值为2.254 6、变动系数为3.902%,c2取值为1.198 2、变动系数为4.953%。该相对树高曲线模型的拟合效果佳,在通用性和适用性方面均表现良好,达到了编制林业数表模型的控制精度。 相似文献
5.
为准确利用形高表测算马尾松（Pinus massoniana）林分蓄积量，以马尾松人工林为研究对象，基于326块样地林分平均胸径、平均树高与形高值的关系，分别拟合得到一元形高模型[FH=■]和二元形高模型（FH=■）。结果表明，在不同产区及不同胸径、树高分段五折交叉检验中，一元、二元形高模型检验结果均理想；其中，一元形高模型总相对误差和平均系统误差均在±3%范围内，平均百分标准误差均小于4%，预估精度达98%以上；二元形高模型总相对误差和平均系统误差均在±1%范围内，平均百分标准误差均小于2%，预估精度达99%以上。以一元形高模型和二元形高模型为基础，分别编制马尾松人工林林分一元形高表和二元形高表，可为准确计算广西马尾松人工林蓄积量和评价人工林质量提供参考。 相似文献
6.
7.
广东省主要树种相对树高曲线模型的研建 总被引：2，自引：0，他引：2
在广东省范围内收集了254块样地资料,建立了广东省马尾松、杉木、湿地松、尾叶桉、藜蒴、软阔类、硬阔类等7个树种(组)的相对树高曲线模型。经检验,7个树种(组)的相对树高模型预估精度相当高, 用于材积估计的总相对误差和平均相对误差均在±1％以内,平均相对误差绝对值都在3％以内,最大误差也不超过±5％。用7个树种资料合并建立多树种混合相对树高曲线模型,分树种进行材积估计检验,效果也相当理想。所建模型可广泛应用于广东各类森林资源调查。 相似文献
8.
针对我国现行一元立木材积表对林分或样地材积估计偏差太大,本研究利用103块样地资料,建立了吉安市杉木、国外松、阔叶树等3个主要树类的相对树高曲线模型。经检验,3个树类的模型用于林分材积估计的总相对误差都在±1%以内,相对误差绝对值平均数小于3.6%。其估计精度可达到近似实测树高曲线法的水平而又不增加野外工作量。此外,还将杉木和国外松人工林合并进行了建模,效果也相当理想,仍能满足建模精度要求。 相似文献
9.
《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2015,(12)
为了精确拟合南京地区马尾松林木胸径、树高与材积的相关关系,基于28块20 m×20 m的方形样地的531株马尾松样木数据,分别采用山本式材积模型和多元非线性混合效应模型拟合了马尾松胸径、树高与材积的相关关系。结果显示:山本式材积模型的相关指数为0.964 92,估计值的标准误为0.004 0,总相对偏差、平均相对误差、平均预估误差和平均相对误差绝对值均小于3%,多元非线性混合效应模型的相关指数为0.99997,估计值的标准误为0.000 049 85,总相对偏差、平均相对误差、平均预估误差和平均相对误差绝对值均小于0.3%,表明两个材积模型有很高的拟合优度和精度,适应性检验结果显示,山本式二元材积模型和多元非线性混合效应材积模型的平均相对误差、总相对偏差、平均相对误差绝对值、绝对残差和标准偏差均小于3%,统计量F值小于临界值,表明两个材积模型的适应性较强;与山本式二元材积模型相比,多元非线性混合效应材积模型的拟合优度和精度更高,适应性更强。 相似文献
10.
可变参数相对树曲线模型及其应用研究 总被引：7，自引：0，他引：7
用我国现行一元立木材积表估计林分或样地的立木材积偏差很大，而直接利用二元木材积表，则野外实测树高的工作量又太大。本研究针对这一实际问题，提出了通过建立可变参数相对树高曲线模型，将二元立木材积表直接用于林分或样地立木材积估计的方法，其 估计精度可达到接近实测树高曲线法的水平。 相似文献
11.
相对树高曲线模型的研究和应用 总被引：13，自引：0，他引：13
本文针对我国现行一元立木材积表估计立木材积对林分或样地偏差太大，直接利用二元立木材积表野外测绘树高曲线工作量大等实际问题，研究提出了利用相对树高曲线模型将二元立木材积表用于林分和样地立林材积估计的方法，其估计精度可达到近似实测树高曲线法的水平而又不增加野外工作量。 相似文献
12.
二元材积生长率标准动态模型的研究 总被引：5，自引：1，他引：4
利用湖南省连清复查所取得的杉木(Cunningahamia lanceolata)和马尾松(Pinus massoiana)固定样地资料,深入探讨了以直径和年龄为解释变量的材积生长率模型,提出了二元材积生长率标准动态模型及其建立方法。该模型能充分利用样本信息,具有稳定的统计性能和明显高于只有一套固定参数的常规模型的预估精度。 相似文献
13.
马尾松人工林相对树高曲线模型及其应用研究 总被引：1，自引：1，他引：0
利用标准地调查数据 ,建立马尾松人工林相对树高曲线模型 ,结合二元材积表测算标准地蓄积量。误差分析表明 :应用相对树高曲线模型测定林分蓄积量 ,精度高于一元材积表 ,可达到接近用二元材积表的测算水平 ,且不增加野外调查工作量 ,在实践上有一定应用价值。 相似文献
14.
为提高森林单木材积估测精度和效率,选取贵州省织金县城郊典型马尾松林为研究对象,基于机载激光雷达点云和样地调查数据,以提取的树高、冠幅、树冠投影面积和树冠体积等单木结构参数为变量,构建基于机载激光雷达点云数据的马尾松单木材积估测模型。结果表明：1)基于点云数据提取的马尾松单木树高和冠幅因子与实际调查数据之间存在良好的相关性,决定系数R2在0.7以上,精度相对较高,可用于构建马尾松单木材积模型。2)在经典非线性CAR模型基础上,利用枚举法对树高、冠幅、树冠投影面积、树冠体积等4个变量组合构建的11个模型中,包含树高、冠幅及树冠体积三个林分因子的模型表现最佳,R2为0.774 1。3)树高、冠幅及树冠体积被确定为马尾松单木材积估测的关键因子,其中,树高的贡献最大且与单木材积呈极显著正相关关系(P<0.001)。利用机载激光雷达点云数据提取单木结构参数,并基于非线性CAR模型构建单木材积模型估测马尾松单木材积的方法是可行的,该方法不仅能满足森林资源调查的精度要求,且能有效提高调查效率。 相似文献
15.
海南省主要人工林树种最优树高曲线研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《中南林业调查规划》2019,(4)
树高曲线是建立林分生长与收获模型的基础,采用海南省主要人工林树种桉树、马占相思、木麻黄、加勒比松和橡胶树的标准木实测数据,选用11个常用的树高曲线模型进行拟合,以确定系数和均方根误差作为模型评价指标,最终选取各树种的最优树高曲线模型,同时结合各树种二元材积模型对推导的一元材积模型进行检验。结果表明:各树种最优树高曲线模型预估精度较高,均达到了97%以上,新推导的一元材积模型预估精度达到95%以上,完全满足相关行业标准要求,可应用于实际生产;同时各树种最优树高曲线模型也可为海南省主要人工林可持续经营提供技术支撑。 相似文献
16.
相对树高曲线模型的建立与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
利用标准地调查资料建立相对树高曲线模型，将此模型与二元立木材积表相结合，用于林分和样地立木材积的估计。其估计精度可达到近似实测树高曲线法的水平，又不增加野外工作量，避免了利用一元立木材积表估计林分或样地立木材积偏差太大的问题。 相似文献
17.
为减轻森林资源调查的工作量，满足蓄积量调查的精度要求，利用广西276块杉木(Cunninghamia lanceolata)林标准地资料，选用理查德函数变型的固定参数式和可变参数式建立杉木林分相对树高曲线模型，综合考虑模型拟合决定系数(R2)、均方误差(MSE)、总相对误差(TRE)、平均相对误差(MRE)、平均百分比误差(MPE)和预估精度(P)等指标，选择表现较好的模型。结果表明，最佳的杉木林分相对树高曲线模型为理查德函数变型固定参数式模型。将利用模型估算的林分蓄积量与利用二元材积表估算的林分蓄积量形成成对数据，采用配对t检验法对二者均值差异进行检验；结果显示，二者无显著差异，精度达到99.46%。利用理查德函数变型固定参数式模型建立的杉木相对树高曲线方程预估精度高，可在广西区内应用，整体区域模型函数为■，中心产区模型函数为■，一般产区模型函数为■。 相似文献
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