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利用削度方程编制材种出材率表是目前出材率表编制的发展趋势,分析当前计算机理论造材在编制材种出材率表时存在通用性低、灵活性差、交互性弱的问题。为了满足林农灵活造材需要,提出了通用理论造材技术并进行研究。对计算机理论造材进行需求分析,设计了系统的功能结构、理论造材技术流程、各区分段造材流程和相应的数据库结构,采用Arc Engine技术和C#编程技术实现了相应功能并进行应用。结果表明,通用理论造材技术效率高、成本低、使用灵活,林农可以针对不同树种、不同造材方案灵活造材并预估相应收益。计算机应理论造材技术为各基层森林经营单位快速编制材种出材率表提供技术支撑,对单株活立木造材动态监测和收益预测更加直观、准确。 相似文献
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【目的】红松是我国重要的经济树种和生态树种,预测红松的潜在分布范围和分析影响其生长的重要环境因子很有必要。在现有的建模工具中,最大熵(MaxEnt)模型是应用最为广泛的模拟物种分布模型。在建模过程中,大多数研究人员常使用默认参数来进行计算,然而,最近研究表明,基于默认参数构建的模型结果并非最优,这些参数的设置仍有待讨论。【方法】利用红松分布数据和环境变量,在不同随机测试百分比下计算训练数据和测试数据的建模精度,用最适宜的比例模拟了红松的潜在分布。【结果】训练数据的AUC在不同百分比下的范围为0.890~0.898,而测试数据的AUC在不同百分比下的范围为0.854~0.884。当百分比为5%时,两组数据的准确率都比较准确。在此比例下,Bio12(年平均降水),Bio14(最干月降水量)和Bio15(降水量变异系数)对红松分布最为重要。【结论】研究结果表明在不同随机测试百分比下,模型的精度有所差异,默认值25%不是最合理的百分比,而在5%时训练数据和测试数据的结果更准确。降水和温度是影响红松潜在分布的气象要素,但是在东北地区,由于温度空间差异较小,影响红松潜在分布的主要为降水。红松主要分布范围在东北地区的东北和西南地区,特别是在辽宁省和吉林省交界处。研究的结果表明模型参数的设置对于模型的精度十分重要,调整参数可以更合理地反映物种对环境因素的反应,准确地模拟物种的潜在分布。 相似文献
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【目的】在分析国内外森林资源调查现状的基础上,结合我国森林资源监测中存在的问题,对森林经营单位级群团系统抽样设计不同方式进行分析比较,为森林资源调查和样地复查时样地的布设提供技术指导。【方法】以森林经营单位级监测群团样地(1km×1km样地布设)的实际调查数据为基础,设计模拟了1km×1km、1km×2km、2km×1km和2km×2km 4种抽样样地布设模式,对4种抽样设计方案的模拟数据,从调查成本、蓄积、地类面积、方差和标准差等方面进行比较分析。【结果】在模拟的4种样地布设方式中,调查成本由大到小的顺序是1km×1km、2km×1km、1km×2km、2km×2km;总蓄积量标准差由小到大的顺序是1km×1km、2km×1km、1km×2km、2km×2km;各地类面积标准差由小到大的顺序是1km×1km、1km×2km、2km×1km、2km×2km。【结论】在一类和二类资源调查体系耦合以及调查经费充足时,选择1km×1km布设样地;经费不充足或样地复查时,选择2km×1km或1km×2km样地布设方案。 相似文献
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利用东北三省气候、土壤和地形等数据和红松分布样点,分别在MaxEnt软件和R语言中输出建模精度、因子重要性和分布范围,对比最大熵模型和随机森林模型对预测物种潜在分布结果的差异。结果表明:(1)最大熵模型训练数据AUC为0.927,检测数据AUC为0.865,随机森林模型的AUC为0.902,两个模型精度接近;(2)两个模型的输出结果有所差异,最大熵模型结果显示影响红松潜在分布的主要因子顺序是气候、地形和土壤,随机森林模型显示的结果是土壤、气候和地形;(3)两个模型模拟的红松潜在分布结果有着很大的重合度,主要集中于东北地区的中东部,说明东北地区的中东部最适合红松的生长。最大熵模型和随机森林模型精度相似,但是输出结果具有一定差异,原因是输入的训练样本不同,在构建物种分布模型时,需要考虑输入样本的合理性,分析样本对预测物种分布造成的影响。 相似文献