用激光仪器测定森林面积蓄积

苏联现在利用激光精确测定林分。激光仪器装在飞机上,根据光束回射情况,即可测定树高。飞机返航后,拿下激光记录,经计算机处理,便能得出森林分布范围、木材蓄积等数据。     

普鲁莱测高器测高方法的改进意见

一、问题的提出森林调查中较为困难的工作是立木树高的测定。近年来,树高测定的仪器较多,有采用普鲁菜测高器测高的,也有用光学测树仪测高的,还有用分段拆接的鱼竿式测杆测高的。诸多仪器中,以普氏测高器的应用较     

立木形率的简易测定

形率(q_2)和形数(f)都是树干形状指标。而树高、胸径、形数或形率是确定立木材积,编制立木材积表的重要计算因子。外业中,收集树高、胸径两个因子的数据比较容易,而收集形数的数据则除伐倒树木进行实测外,别无它径。但是,这样势必耗费大量的工时,增加调查成本,并且,从某种意义上讲,对森林资源也是一种不同程度的破坏。形率的测得,除采用伐倒木进行实测外,尚可利用仪器间接测定。鉴于我国各林区多年     

关于辽宁东部山区日本落叶松树高生长率模型的研究

本研究以辽宁东部山区日本落叶松为研究对象,将日本落叶松林分平均木的解析木21株数据,用ForStat软件计算年龄间距5 a所对应的树高生长率,获取158组数据。通过对经验模型改进获取13个参考模型,将158组数据代入1stopt软件计算初始值,通过建模方程评价及适用性检验,获取最优树高生长率模型。通过对树高生长率模型的研究,来预估未来几年的林分树高,以便最大限度地减少野外调查工作量。     

基于激光测距的激光测树仪结构设计

介绍了激光树高测量仪的工作原理及结构设计。该仪器采用控制装置与测量装置相分离的结构,可以有效地减少误差来源,提高测量精度;采用激光测量距离以及角度传感器测量角度的方法,操作方便、快捷,且可以实现数据的自动存储与输出;采用可快速拆卸与组装的结构设计,携带方便。     

基于机载激光雷达点云数据的马尾松单木材积估测

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。     

基于BP神经网络的马尾松树高曲线模型

基于福建省南平市2013年森林资源清查实测的121对马尾松平均木数据,应用BP神经网络建模技术建立树高预测模型。经反复训练和优选,得到最优模型结构为1∶5∶1,决定系数为0.855,均方误差为2.603 2。结合传统5个树高曲线方程,利用38对平均木检验数据分别对模型进行验证。结果表明:BP神经网络模型拟合和预测效果都优于传统方程,可以作为有效的树高预测技术。     

落叶松人工林树高-胸径模型的研究

本文基于辽宁清原大孤家林场18块落叶松人工林临时样地中的1 041株样木的实测胸径和树高数据,根据二者的关系建立了最优的树高-胸径关系模型。     

利用电子经纬仪测量林木树高和材积的精度分析

基于北京市的侧柏(Platycladus orientalis)、落叶松(Larix principis-rupprechtii)和杨树(Populus spp.)等3个树种(组)255株样木的树高和材积测量数据,对电子经纬仪测量数据与伐倒木实测数据之间的差异进行显著性检验,对利用电子经纬仪测量林木树高和树干材积的对比精度进行分析。结果表明:电子经纬仪测量数据与伐倒木实测数据之间差异不显著;3个树种(组)用电子经纬仪测量树高和材积的总相对误差和平均相对误差均在±1%以内,相对误差绝对值的平均数均在2%以内。     

基于随机森林的杉木标准树高曲线

以湖北省赤壁市国有林场40块杉木人工林实测数据为例,运用随机森林方法,以胸径、优势树高、优势胸径为自变量,建立树高预测模型。首先根据随机森林的置换精度重要性筛选出建模的自变量,并确定决策树的数量和竞争节点变量数,得到决定系数R2为0.9450,均方误差MSE为2.6966的随机森林树高预测模型。利用检验数据对随机森林树高预测模型和传统树高预测模型分别进行精度检验。结果表明：随机森林模型的拟合效果与预测效果都优于该传统树高模型,随机森林模型可以作为有效的树高预测技术。 关键词：杉木;标准树高曲线;随机森林     

二元材积式中诸参数的计算机算法程序

二元材积表是林分蓄积量调查中最常用的数表之一。编制二元材积表的数学模型很多,我国统一用山本和藏二元材积式。在应用该式进行计算时,确定该模型的三个参数是很重要的环节。描述树木的材积随胸径和树高增长而变化的山本和藏二元材积式为:V—aD~bH~c………………(1)式中 V 表示树木的材积D 表示胸径H 为树高a、b、c 为待定参数。设在某树种编表地区内,随机选伐样木,实测其材积、胸径、树高,得到 n 组数据:D_1,D_2,…,D_i,…,D_nH_1,H_2,…,H_i,…,H_nV_1,V_2,…,V_i,…,V_n数据中 V_i 表示胸径为 D_i、树高为 H_i 时的树干材积。     

联合资源三号与机载LiDAR的林分平均树高估测

提出一种将资源三号(ZY-3)立体影像的空间连续测量特性与LiDAR数据的高精度定位测高优势相结合的林分平均树高估测方法。首先从LiDAR离散点云提取地面点并内插生成分辨率为1m的林区DEM,同时根据点云强度提取与DEM同源且分辨率为1m的正射影像,分别作为ZY-3数据定向处理的高程控制基准和平面控制基准。通过ZY-3多类像对组合提取研究区DSM,其中三视DSM较二视DSM高程精度最佳。基于三视DSM,林区DEM,ZY-3多光谱数据提取的植被指数和野外实测树高数据,利用回归分析方法及高程误差修正方法分别建立了四个树高估测模型,实验表明,经高程误差修正后的改进树高估测模型精度最高,模型Adj R~2=0.913,其精度达到93.29%,是最佳树高估测模型。     

基于BP神经网络的杉木和马尾松树高曲线模型研究

基于湖南省森林资源连续清查的杉木和马尾松实测数据,运用BP神经网络模型建立树高曲线模型,经过训练和优选,确定了最优模型结构为4∶6∶1。通过对比分析8个传统标准树高模型与神经网络模型的拟合效果。结果表明:BP神经网络模型的拟合效果和预测效果均优于传统树高曲线模型,可作为树高生长预测的一种有效技术手段。     

4个阔叶树种树高曲线模型的研究

树高的测量相比胸径要困难,为了通过树高-胸径模型预测树高,该研究通过收集辽宁宽甸常见4种阔叶树黄波罗、核桃楸、枫桦和灯台树的胸径、树高实测数据,以常见的17个树高曲线对树高-胸径规律进行拟合,通过模型检验指标,筛选出每个树种的最优树高曲线模型,并对筛选出的最优模型进行预测能力检验,结果显示模型有较好的预测拟合能力。     

基于极化干涉SAR数据森林树高反演算法比较

树高是森林资源的重要参数,因此对于树高反演的研究具有重要的意义。以欧空局提供的Pol SARPro软件生成L波段和X波段的全极化雷达数据,对2个波段的数据进行预处理,选择DEM差值法、RVOG地相位法和复相干幅度法对树高进行反演,并对L波段和X波段反演结果进行分析。结果表明:对于L波段,DEM差值法低估了树高,RVOG地相位法高估了树高,复相干幅度法反演的树高精度比DEM差值法和RVOG地相位法要高;X波段严重低估了树高,已经不适用这3种树高反演算法,反演的结果不理想。     

“天潜沔 ” 地区杨树人工林胸径-树高生长模型研究

以天门、潜江、仙桃地区杨树人工林为研究对象,通过2O22年在该地区选取48块样地进行每木检尺,共测量731 株杨树的生长量情况,作为建模数据 。利用 R软件对胸径-树高模型进行拟合,选用9个常用的胸径-树高模型 。根据决定 系数（R2）、均方根误差（RMSE）、残差平均和（SSE）、平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MRE）和 Akaike信息量准则 （AIC）6个评价指标来确定最优模型,同时以天门、潜江、仙桃地区2O21年立地条件、初植密度基本 一 致的1O个杨树人工 林固定样地的胸径、树高数据为检验数据,检验最优模型的预测能力 。结果表明：在1~9号模型中,4号拟合效果最佳,其 模型表达式为 H=1. O41OD- O. O122D2,可以作为天门、潜江、仙桃地区杨树人工林胸径-树高基础模型。     

LIDAR技术在林业调查中的应用研究

以LIDAR测量树高为研究内容,利用全站仪对研究区选定的37株样木的树高和材积进行精准测量,获取训练样本实测数据。通过BP神经网络分析,建立了LIDAR测量树高与实测树高、材积的拟合函数方程,实现了用LIDAR树高数据计算单木材积的过程。从拟合的结果来看,树高相关系数R为0.993 2,平均残差平方和为0.086 312。材积相关系数R为0.974 7,平均残差平方和为0.000 310 5,达到了林业调查精度的要求,在林业数表的编制方面是一个比较好的范例。     

数字高程模型在测树中的应用

林业勘测中,树木的株数、树高、冠幅是森林调查工作中的重要测树因子。野外现场的森调工作,不仅劳动量很大,并且受到气候、地理、交通乃至毒虫猛兽等不利因素的影响,效率不高。现场使用的测树仪器(测高仪、皮尺等)量测树高和冠幅,受到树木的阴挡和枝叶的遮蔽影响,妨碍通视和量测、测定树高的相对精度,一般为树高的5％或更差。以往林业摄影测量遥感技术工作中,有时也应用航摄像片(航片)进行测树,航片比例尺为     

东北红豆杉经济林良种选育技术研究

本研究在汪清县的5个乡镇东北红豆杉天然种群中各选出30株生长健壮、胸径30 cm左右的雌树作为初选优树,用生长锥钻取胸径处近15年的生长轮,按5年分组,共分成3组,然后比较初选优树3组生长轮的生长量,按只要有1组生长轮的生长量超过4. 7 mm标准在150株初选优树中进行筛选,共选出优树55株。再将这55株优树采集优树穗条进行扦插育苗,用1年生扦插苗营建子代测定林,5年后调查测定林树木地径、树高和冠幅3个因素数据,进行再选择,结果表明:3组数据之间有明显的联系,地径平均值为0. 7 cm以上时,树高、冠幅与其他优树相比差异显著;冠幅在28 cm以上时,地径、树高与其他优树相比差异显著;树高在45 cm以上时,地径、冠幅与其他优树相比差异显著。根据以上数据,再选择出地径、树高、冠幅均具有显著优势的5株东北红豆杉优树,即罗子沟27号、东光22号、大兴沟1号、大兴沟9号、大兴沟30号。     

湿地松人工林相对树高曲线方程的研制及应用

相对树高随相对胸径的增大呈上升的非线性变化趋势,不同林分相对树高曲线差异不明显。基于相对树高变化规律,利用标准地胸径和树高的调查数据,建立了湿地松人工林相对树高曲线方程。研究表明,应用相对树高曲线方程配合二元材积表确定林分蓄积量,既减少了野外测绘树高曲线的工作量,又达到了较高的测定精度,在森林资源调查中有重要的实用价值。