回归估计在小班蓄积量调查中的应用

在资源调查中,小班目测蓄积量精度较低,实际应用中可利用小班目测蓄积量和实测蓄积量建立回归方程。用实地测得数据绘散点图分析线型为直线,Y^=a+bx,用计算法直接求解。作检验,结论相关显著。     

数量化模型Ⅰ小班蓄积调查法

<正> 小班蓄积调查指的是二类小班蓄积量的调查。《森林资源调查主要技术规定》要求按小班提供蓄积量,同时用抽样方法控制调查总体的蓄积量精度。但对远期开发的林区和经营强度较低的林区,可按小班进行分类,按林班或运材系统、大队或公社为总体提供资源数字。蓄积量调查的精度只落实到总体,而不要求落实到小班。二类小班调查的方法,三十年来,由目测、实测及标准地推测等方法,发展到目前广泛应用的总体抽样控制精度的小班调查法。从1976年起就想利用数量化方法进行二类小班蓄积量调查,但试验的结果,小班蓄积预     

浅谈回归估测在玉白顶林场森林资源二类调查中的应用

1996年玉白顶国营林场的森林资源二类调查采用了角规典型选样调查蓄积量与随机抽取有疏林地小班数的15%实测蓄积量配置回归方程估计总蓄积量的方法,调查结果,回归估测精度97.8%,对比精度98.7%,实测小班与调查小班的单位蓄积量相近,二者相关紧密,表明调查蓄积量可靠,典型选择调查结合回归估测的调查方法减少了抽样误差,保证了较高的蓄积量调查精度,降低了工作量,在森林资源二类调查中值得推广应用。     

遥感数据参数反演估计南京紫金山缺失小班蓄积量方法研究

如何对早期小班调查蓄积量缺失的数据进行修补,是进行森林资源动态分析急需解决的一个问题.以南京紫金山1988年森林经理调查数据和同期TM遥感数据为信息源,利用遥感生物参数反演技术,根据已知小班的光谱特征和蓄积量之间的相关关系,在建立蓄积量生物参数反演经验模型的基础上,对缺失小班蓄积量进行修补.研究表明:通过遥感数据生物参数反演进行缺失小班蓄积量数据修补的方法得到的小班蓄积量数据可靠性比较高,这种方法在森林资源调查和规划实践中具有较大的应用价值.     

遥感数据参数反演估计南京紫金山缺失小班蓄积量方法研究

如何对早期小班调查蓄积量缺失的数据进行修补,是进行森林资源动态分析急需解决的一个问题．以南京紫金山1988年森林经理调查数据和同期TM遥感数据为信息源,利用遥感生物参数反演技术,根据已知小班的光谱特征和蓄积量之间的相关关系,在建立蓄积量生物参数反演经验模型的基础上,对缺失小班蓄积量进行修补．研究表明：通过遥感数据生物参数反演进行缺失小班蓄积量数据修补的方法得到的小班蓄积量数据可靠性比较高,这种方法在森林资源调查和规划实践中具有较大的应用价值．     

蓄积量计算过程中形高应按林分高增加修正项初步探讨

1 蓄积量的计算目前二类资源清查中,蓄积量的调查多采用角规测树法。即用角规估测小班蓄积量。小班每公顷蓄积量是分别树种计算的,各树种每公顷蓄积量为:     

浅谈回归估测在玉白顶林场森林资源二类调查中的应用

１９９６年玉白顶国营要场的森林资源二类调查采用了角规典型选择调查蓄积量与随机抽取有疏林地小班数的１５％实测蓄积量配置回归方程估计总蓄积量的方法，调查结果，回归估测精度９７．８％，对比精度９７．８％，对比精度９８．７％，实测小班与调查小班的单位蓄积量相近，二者相关紧密，表明调查蓄积量可靠，典型选择调查结合回归估测的调查方法减少了抽样误差，保证了较高的蓄积量调查精度，降低了工作量，在森林资源二类调查中     

利用航片判读和数量化理论Ⅰ获得小班平均树高的研究

<正> 在林业上,利用航片判读和数量化理论编制林分蓄积量数量化表已作尝试,并达到较高的精度。因为,在二类小班调查中,除小班蓄积调查(按小班提供蓄积量)外,还包括其他测树因子的调查,如小班的平均年     

森林资源二类调查面积蓄积精度计算与衡量

森林资源二类调查各类土地面积来源于调绘的基本图,以小班为单位逐级控制求算。计算精度时应考虑误差产生的因素,选用适宜的公式求算误差值,衡量调查面积与实际面积的精度。各林分蓄积量,都是先测得某林分单位面积的蓄积量,再乘以该林分的面积而得总的蓄积量,在计算精度时应考虑材积表误差,面积误差和单位面积蓄积量误差,以衡量林分蓄积量实际精度。     

一类调查与二类调查森林蓄积量数据对接方案分析研究

我国一类调查(森林资源连续清查)与二类调查(森林资源规划设计调查)两种监测体系因调查目的及方法不同，因此监测获取的森林资源数据存在不一致。鉴于此，以保定市为例，开展一类调查与二类调查森林蓄积量数据对接方案分析研究。采用非线性指数模型分树种组构建小班蓄积量预估模型，通过模型反演更新调整保定市内所有小班蓄积量信息，从而获取保定市各县(市、区)森林蓄积量信息；采取平差调整法实现保定市一类调查与二类调查蓄积量监测值对接。研究结果显示：1)分树种组研建的小班蓄积量预估模型评价指标均表现较好，表明模型具有较好的预估能力；2)相比二类调查而言，采用小班蓄积量预估模型监测获取的保定市森林单位蓄积量(34.98 m³/hm²)与一类调查蓄积量监测值对比，其精度为91.06%,较大程度上降低了相对误差，表明了小班蓄积量预估模型监测值的可靠性；3)对模型预估值进一步进行平差调整后，最终实现了一类调查与二类调查蓄积量监测成果对接，表明了研究方案的可行性。可见，研究的技术方案可为各省级行政区历年小班蓄积量监测数据对接更新及今后实现“一套数，一张图”提供技术方法参考。     

利用航片判读郁闭度优势木高估测蓄积量

以落叶松天然林地面调查标准地为材料,选择航片上易于判读的优势木高、郁闭度为自变量,实际调查森林蓄积量为因变量,建立了森林蓄积量的估测模型,经29个小班的适用性检验,证明估测模型是适用的,为估测森林蓄积提供了简单易行的方法。     

森林调查中应用顺序抽样和刀切法试验

<正> 顺序统计抽样和刀切法的计算是一种利用粗略概知的蓄积量为基础,抽取小量样本进行实测。通过计算用以控制蓄积量精度的方法,如果用来推算每小班的蓄积量,一般地可以比原蓄积量精度有所提高。本文就是企图通过试验,探索此种方法对二类资源调查的实用程度。     

卫闽林场杉木人工林经验收获表的研制

采用理查德方程建立杉木人工林平均胸径、平均树高、单位面积蓄积量和株数的生长模型,结合有关公式编制了杉木人工林经验收获表,该表经检验证明适用,可用于林分生长收获预估和小班资源数据更新。     

森林资源二类调查小班单位蓄积量数学模型研究

笔者结合武汉市2009年森林资源规划设计调查(简称"十一五清查")研究建立森林小班单位蓄积量数学模型,对全市林地小班单位蓄积量进行回归模拟,实现了真正意义上的"免角规测树".在降低调查成本,提高工作效率的基础上,实现快速、精确地进行森林蓄积量调查,从而全面革新了森林蓄积量的调查方法,为建立森林资源动态监测体系探索出了可...     

历史调查数据参与森林调查因子遥感定量估测的研究

森林调查因子估测是森林资源遥感调查的主要内容之一。本文以多元数量化回归估测模型Ⅰ为基础,综合考虑历史调查资料(主要为前期调查因子值)和遥感数据等信息,建立了以小班为估测单元,保留小班平均直径、平均树高、每公顷蓄积量的遥感定量估测模型。经检验,所建立模型具有良好的估测效果。     

小班蓄积量调查方法比较

前 言 目前我国小班蓄积量的实测调查中,通常采用0.06—0.10公顷的方形或矩形标准地,用标准地推算全小班。它受调查人员主观因素的影响很大,很难保证小班蓄积量的精确程度。因而寻找一种操作简便、精度高、省工省时的调查方法,对现实林业生产很有     

对解决森林档案中几个难题的意见(续完)

<正> 二、关于森林经营档案对调查小班蓄积精度的要求问题。目前二类调查时对小班不提出蓄积量调查精度,而小班又是建档的基本单位,蓄积没有     

南方山地森林小班蓄积量调查方法的对比分析

以南方山地森林为研究对象,选取有代表性的4个小班,分别采用角规抽样调查法、中心样圆法、样圆群法、六株木法、垂直样带法、标准地法共6种方法对小班蓄积量进行测定,并从6种方法的调查精度、误差大小、工作量及工具和仪器的难易程度等方面对小班蓄积量进行了对比分析,认为角规抽样调查法是最适合南方山地森林小班蓄积量的调查方法。     

在县级林业区划资源调查中的几个技术问题

目前,我省正在开展县级林业区划工作,而森林资源调查是基础工作。此次调查按森林资源调查分类,属“规划设计调查”<简称二类调查>中的C级。二类调查的基本要求是“按小班提供蓄积量,同时用抽样方法控制调查地区总体的蓄积量精度”。具体的说,我省“林业重点县、……总蓄积量的精度,用‘分层抽样控制总体法控制’”。当调查的小班累     

基于Excel VBA实现角规调查小班蓄积量的自动计算

以安徽省旌德县森林资源规划设计调查中小班角规调查杉-松-阔模块为例,阐述了利用Excel VBA对角规调查数据内业处理进行二次开发,实现角规调查小班蓄积量的自动计算,可避免二类调查查找引用数据量大、计算耗时长,且容易出错的问题。通过二类调查人员的实践操作应用,角规调查小班蓄积量的自动计算程序的计算结果正确,工作效率高,具有较高的实用价值。