基于TM影像的华安县桉树林生物量遥感估测

以华安县桉树林为研究对象,基于最近的2008年20块桉树林固定样地和同期Landsat5 TM影像,选用20个自变量,建立多元线性生物量遥感信息模型,并采用8个检验样本对模型进行检验,总体预估精度达到83.58%,均方误差为1.42t/hm~2,利用建立的多元线性模型反演生成华安县桉树林生物量分布图,估测华安县桉树林总生物量为404 765.316t,公顷生物量为32.344t/hm~2。     

马尾松生长和收获模型的研究

利用马尾松人工林标准地材料，选择林分年龄、地位指数和断面积为辅助变量，采用逐步回归技术建立林分材积收获模型。从生长和收获的一致性出发，由材积收获方程对年龄取微分导出材积生长模型，并建立断面积生长模型。从而为预估森林生长量和收获量提供科学依据。     

利用MODIS数据反演森林生物量的方法研究

以东北三省为试验区,利用MOD IS时间序列上的植被指数NDVI,结合森林资源清查样地数据测算的林分生物量,以及年均降水量、年均蒸散量、年均湿润度、年均积温、经度、纬度等地理环境因子,采用多元线性回归的方法构建森林生物量遥感估测模型。通过样本检验,该模型对东北三省的森林生物量密度估测精度较高,与检验样本的平均每公顷生物量平均相差1.30%;通过样本定位检验,平均相差21.87%。该模型适宜在宏观尺度上估测森林生物量。     

北京落叶松人工林全林分模型研建

以北京森林资源一类调查中侧柏的数据为基础,以Rechards方程为模版,通过spss统计建模工具进行拟合,建立了包括落叶松的树高模型、立地指数、林分密度、断面积指数、全林收获模型、林分生长模型在内的全林分模型。林分生长模型保持了与收获模型的相容性,在此基础上利用林分生长模型,可根据某一时期的林分收获量预知未来某一时期的林分蓄积。通过检验证明,此北京落叶松人工林全林分的林分生长模型有很强的适用性,为有关林业部门确定最优密度指数、立地指数等因子来改善落叶松的经营方式提供了依据。     

多元线性回归分析在经济林产品需求预测中的应用

详细分析了多元线性回归模型的基本原理,以5种水果为例,利用1991-2005年数据,论述多元线性回归在经济林产品需求预测的应用过程,最后依据所建模型对2006-2010年各水果需求进行预测及分析。     

黑龙江省小黑杨人工林分生长收获模型研究

基于黑龙江省5期一类调查数据中587个小黑杨人工林样地,建立了小黑杨人工林生长与收获联立方程组预估模型,采用三步最小二乘法估计模型参数。结果表明:模型拟合及检验结果良好,确定系数(R2)均在0.96以上,模型检验精度均在96%以上,可用于估计黑龙江省小黑杨人工林断面积和蓄积量。     

大岗山实验局杉木人工林可变密度收获表的编制

本文利用推广的 Richards 生长模型编制了大岗山实验局杉木人工林的可变密度收获表,在这模型中包括地位指数及密度指数。误差分析表明此表适用于该地区的杉木人工林,这种编表方法是一种较好的方法。     

辽东栎天然次生林枯损模型的初步建立

利用辽东地区一类清查30块固定样地的数据资料,利用Logistic型回归式初步建立了辽东栎天然次生林的枯损模型,并对模型拟合效果进行了检验,为辽东栎天然次生林生长动态模型的进一步研究与利用奠定了基础。     

基于Sentinel-2B的油松冠层可燃物含水率反演研究

森林火灾的发生与植被冠层可燃物含水率的大小有着密切联系。利用高精度、大尺度、高效率的遥感影像反演获取植被冠层可燃物含水率对于有效防治森林火灾具有重要意义。油松由于其自身理化性质成为引发森林火灾的主要树种之一，以张家口崇礼区的油松为研究对象，基于Sentinel-2B遥感影像和油松含水率实测数据，建立了多个油松冠层可燃物含水率反演模型：一元线性回归模型、一元非线性回归模型和多元非线性回归模型，并利用决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)进行模型精度评价。结果表明，非线性模型总体上要优于线性模型；通过多个自变量因子建立的多元非线性模型能够更好地反映油松冠层可燃物含水率情况，模型反演精度更高，可以为植被冠层可燃物含水率反演模型方法选择提供一定的理论依据。     

基于RS的闽江流域马尾松林分蓄积量估测模型研究

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。     

川西亚高山针叶林生物量遥感估算模型研究

利用野外实测68个样地的森林生物量数据、TM影像的单波段数据、植被指数数据以及地形数据在内的18个自变量建立了川西亚高山针叶林生物量的回归估算模型。研究表明:在建立的一元线性回归、一元非线性回归和多元线性回归生物量模型中,以多元线性回归模型在森林生物量估算中有较好的精度。     

基于哑变量的高山松蓄积量反演模型研究

基于Landsat TM和地面实测样地数据,采用传统线性回归和引入哑变量的线性回归两种建模方法构建香格里拉高山松蓄积量反演模型,并对模型进行验证。研究表明,传统一元和多元线性回归模型的相关系数分别为0.280和0.365,引入哑变量的线性回归模型相关系数为0.602;结合实测检验数据,传统一元、多元线性模型和引入哑变量的模型预测精度分别为61.1%,74.9%和80.3%,引入哑变量的高山松森林蓄积量模型反演精度明显提高,研究结果可为今后基于哑变量的遥感森林蓄积量反演提供一定的依据和参考。     

辽东栎单木生长模型的研究

收集了辽宁省林业调查规划院30块一类清查固定样地数据资料,采用与距离无关的单木竞争指标,通过逐步回归的方法,建立了辽东栎天然次生林单木生长模型,方程为：In(DGI)=1．422289 1．202448 InD0．052598DL-0．000366 SDI,经检验预估效果良好。     

基于对偶回归的杉木与马尾松地位指数互导模型

应用对偶回归分析法,结合相关系数分析,对雪峰山地区324块同时具有杉木和马尾松地位指数值数据的样地进行对偶回归分析,建立了不同地地貌类型的雪峰山杉木与马尾松地位指数互导模型,模拟效果较好。预测误差值分布稳定,建模的平均相对误差为1.95%,模型适用性检验的平均相对误差为3.18%。不仅解决了地位指数代换偏差较大,精度不够高的问题,而且简化了建模的过程,提高了模型的实用性。     

尤溪县杉木人工林收获模型的研究

以Schumacher方程为基础,引入断面积和地位指数,用多元回归技术建立杉木人工林多个林分收获模型,并对不同模型的拟合效果和适用性检验作分析对比,为林分收获模型的建模提供了科学依据.筛选建立的杉木人工林林分收获模型精度较高,可用于现实林分和未来林分的收获预估,在森林资源小班档案数据更新中有实用价值.     

基于机载LiDAR数据估测林分平均高

[目的 ]以2016年9月广西壮族自治区高峰林场实验区获取的机载LiDAR点云数据为基础,通过提取30 m×30 m空间林分尺度下的LiDAR点云特征变量实现对林分平均高的估测。[方法 ]首先将105块实测林分平均高度的样地数据按照3:1的比例随机划分为训练样本(79)和检验样本(26),采用随机森林回归(RFR)和支持向量回归(SVR)两种机器学习算法对79个训练样本与对应的林分LiDAR点云特征变量回归建模。建模方案包括随机森林模型、支持向量机模型及随机森林+支持向量机组合模型。其次利用26个检验样本数据评价模型预测精度。最后统计3个模型中训练样本和检验样本对应的精度评价指标,以一个预测精度高、泛化能力强的模型作为最终模型进行林分平均高制图。[结果 ]表明:随机森林模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.886 1和0.837 5,均方根误差(RMSE)分别为1.22和1.56;支持向量机模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.886 4和0.840 9,均方根误差(RMSE)分别为1.21和1.54;组合模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.859 8和0.853 2,均方根误差(RMSE)分别为1.35和1.48;[结论 ]组合模型的泛化能力及预测精度最好,支持向量机次之,最后为随机森林。利用组合模型可有效完成研究区林分平均高制图。     

利用遥感数据估测森林蓄积量

以吉林省柳河县为研究区,以Landsat-5 TM遥感影像为基础数据,提取相关因子,建立柳河县森林蓄积量遥感估测模型,经过精度检验,模型的预测精度达到82.36%。利用模型进行森林蓄积量反演,得出该县森林蓄积量为1 226×104m3,实际精度为80.00%。利用遥感技术进行森林蓄积量估测是可行的。     

Poisson回归模型和负二项回归模型在林火预测领域的应用

应用Poisson回收模型和负二项回归模型进行林火预测预报,研究模型的使用条件和检验方法,以大兴安岭地区1980—2005年该地区林火发生数据为基础,并运用AIC检验方法对模型的拟合水平进行检验,探讨这2种模型对林火发生的预测能力,为在我国林业领域的应用提供必要的理论依据和数据支持。     

云冷杉林生物量遥感估测模型研究

利用遥感技术获取森林生态系统生物量是快速获取森林生物量的重要途径.文章以香格里拉县遥感影像图所提取的各植被指数及DEM所提取的地学因子为自变量,以云冷杉林生物量为因变量,建立多元线性回归模型.对模型的精度进行检验,选出最优模型.     

桤木幼龄林直径结构规律分析

林分直径结构规律的研究是森林经营的基础工作。以湖南省湘西地区花垣县桤木幼龄林标准地数据为基础,分析了其直径结构特征。利用四种分布函数对其直径结构进行拟合,同时对四种分布函数进行了卡方检验。通过拟合结果及卡方检验得出,湘西桤木幼龄林符合正态分布和Weibull分布,不符合对数正态分和伽马分布。利用Richards模型、Logistic模型及传统的三次方程模型对湘西桤木幼龄林株数累积百分数和相对直径关系进行拟合,结果表明:Richards模型、Logistic模型的拟合效果优于三次方程模型,并具有生物学意义。