2020-02ml 目录

目的采用非线性分位数回归方法构建樟子松树干削度方程，并对比分析9个分位数（τ = 0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9）模型和传统的非线性回归削度方程的预测精度。方法以七台河市林业局金沙林场154株人工樟子松干形数据为研究对象，选取简单削度方程、分段削度方程和可变指数削度方程，利用非线性回归和非线性分位数回归方法构建樟子松树干削度方程。采用确定系数（R2）、平均误差（MAB）、相对误差（MPB）、均方根误差（RMSE）为统计指标对构建的削度方程进行对比分析。结果（1）在9个分位点（τ = 0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9）下的各削度方程都可以收敛，分位数回归方法可以灵活预测各分位点树干曲线的变化。（2）与非线性回归相比，基于中位数（τ = 0.5）时的各削度方程在拟合过程中表现最好，其中以可变指数削度方程表现最优。（3）检验结果也表明:相对于非线性回归的各削度方程，基于中位数（τ = 0.5）的简单削度模型的MAB和MPB均下降26.7%，RMSE下降19.9%；基于中位数（τ = 0.5）的分段削度方程和可变指数方程预测能力较强。（4）中位数回归的各削度方程在树干大部分的预测能力都优于相应的非线性削度方程。结论分位数回归方法是一种稳健的建模方式，基于中位数（τ = 0.5）的可变指数削度方程的预测精度最高，适合该区域樟子松树干干形的预测。      

黔东南州杉木树高级一元活立木材积式研究

二元立木材积式在实际应用中有较高的准确度,但实际应用非常废时而且又不容易做到,通常用方便调查的一元(胸径)材积式来调查立木材积,但精度不高,误差又大.本研究运用黔东南杉木8 309株拟合数据,分别树高级(1 m级距)对杉木5 m、6 m、20 m 16个树高级,建立树高级一元材积式,并用杉木独立样本数据1 547株分树高级对树高级一元材积式进行检验,达到97%以上的预测精度,从而奠定了树高级一元材积式在实际应用中的可行性.     

量子粒子群优化最小二乘支持向量机的立木材积估算

基于材积方程建立的材积表是森林资源调查工作中重要的工具,估算立木材积的精度是编制材积表的关键。为了解决已有立木材积方程复杂多样、测算准确率低等不足,以北京地区侧柏Platycladus orientalis和落叶松Larix principis-rupprechtii为研究对象,提出利用量子粒子群优化最小二乘支持向量机（QPSO-LSSVM）算法建立材积方程的方法。通过伐倒解析法结合电子经纬仪无损立木材积精测法获取建模样本,对250株侧柏与300株落叶松数据分别建立一元与二元材积方程,计算得到侧柏与落叶松的一元材积方程测试集的决定系数（R2）为0.978 6和0.946 1,二元材积方程测试集决定系数（R2）为0.987 0和0.990 1,均在0.940 0以上,总体相对误差（T_RE）依次为0.75%,-0.16%,0.64%,-0.50%,均满足国家规程小于±3%的要求,表明QPSO-LSSVM模型估算效果良好。最后引用传统一、二元材积方程、BP神经网络和粒子群优化最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）算法建立材积方程并与之进行对比分析。结果表明:QPSO-LSSVM材积方程在估测精度、收敛速度和稳健性等综合性能指标上优于其他材积方程。该方法在高精度材积估测中具有较好的应用前景。     

三元立木材积模型的初步研究

三元材积模型对于估算立木材积更为准确,本文试图用建立辽宁柞树二元立木材积模型中所采集到的样本,依据二元材积式进行改编,给出辽宁柞树三元立木材积模型。通过分析,笔者采用树干中央直径与胸径、树高进行回归分析并进行检验,得到4个可用的三元材积模型,希望能为编制其它树种的三元立木材积模型提供借鉴。     

手持式超站仪摄影测量研建材积模型

精准快速测量立木胸径、树高、材积等基本信息一直是林业调查探索的热点问题。手持式超站仪作为目前市场上较为常见的一款新型森林资源计测仪器，具有无损、高精度、便携、易操作等特点。为获得精准材积模型，解决辽阳地区一元、二元材积表编制问题，提出一种利用手持式超站仪测量研建立木材积模型的方法。手持式超站仪以辽阳当地主要树种樟子松、油松、落叶松、柞树、刺槐、硬阔、软阔、速生杨树、中生杨树、慢生杨树为研究对象，采用手持式超站仪进行立木无损精测获取树高、胸径、材积数据，建立10个树种的一元立木材积模型、二元立木材积模型和树高胸径模型，并通过6项指标对所得模型进行评价。结果表明：10个树种模型中除樟子松外平均系统误差与总相对误差中均保持在3%内，一元材积模型与二元材积模型的决定系数除樟子松外均保持在90%以上，一元材积模型与树高胸径模型的平均百分比标准差除软阔外均取得良好拟合效果。总体来看，一元材积模型、二元材积模型、树高胸径模型均取得良好拟合效果，该方法可用于野外森林资源调查与立木材积模型研建等。     

凹叶厚朴一元立体木材积方程的研究

实测239株凹叶厚朴样木的胸径和体积，采用遗传算法，三次设计法和改进单纯纯形法等拟合一元材积方程并与对数线性化最小二乘法进行比较。结果表明：采用遗传算法，三次设计法和改进单纯形法等建立一元材积方程优于对数线性最小二乘法；三次设计及对数线性化最小二乘法的适用性检验统计量F值不能通过F检验，说明不能用三次设计及对数线性化最小二乘法拟合凹叶厚朴的材积方程；同时用模外25株凹叶厚朴样木进行检验，遗传算法和改进单纯形法建立的一元材积方程的理论材积与实测材积相吻合。用遗传算法建立的立木材积方程编制了凹叶厚朴的一元材积表。表3参13     

基于树干不同高度直径的落叶松立木材积方程

以大兴安岭兴安落叶松为研究对象,基于树干15个不同相对高度处直径和1.3 m处胸径分别建立一元和二元材积方程。利用S-PLUS软件的广义非线性GNLS模块对各模型进行拟合。采用指数函数、幂函数和常数加幂函数对立木材积模型拟合过程中产生的异方差现象进行校正。采用确定系数(R2)、均方根误差(ERMS)、平均误差绝对值(B_(MA))和相对误差绝对值(B_(MP))4个指标对模型进行评价。结果表明,基于树干相对高度30%处直径的一元和二元模型拟合效果最好。模型检验结果表明:相对于传统的一元模型,基于相对树高30%处直径的一元模型的ERMS、B_(MA)和B_(MP)分别降低了25.6%、24.7%、24.7%;相对于传统的二元模型,基于相对树高30%处直径的二元模型的ERMS、B_(MA)和B_(MP)分别降低了55.6%、41.2%、41.2%。二元模型的检验精度明显优于相应的一元模型。     

尾叶桉地径与胸径、树高、材积相关性分析

【目的】建立尾叶桉地径与胸径、树高、材积的数学模型,为利用地径测算林木立木材积提供测算方法。【方法】实测148株尾叶桉立木的地径、胸径和树高,运用SPSS软件建立尾叶桉地径与胸径、树高、材积的回归模型,进行选优和适应性检验。【结果】研究区尾叶桉地径—胸径、地径—树高、地径—材积最优模型分别为D1.3=0.857D0-0.539、H=0.966D01.048、V=0.0000481D02.749,尾叶桉地径与胸径、树高、材积均显著相关。地径—胸径模型适应性检验的总相对误差为-1.14%、平均相对误差为1.29%,精度为98.46%;地径—树高模型适应性检验的总相对误差为13.07%、平均相对误差为-14.32%,精度为94.88%;地径—材积模型适应性检验的总相对误差、平均相对误差分别为-3.87%、1.69%,精度为94.70%。【结论】选出尾叶桉地径与胸径、树高、材积的3个最优回归模型,其中地径—树高模型总相对误差和平均相对误差过大,不提倡以尾叶桉地径直接估算树高;地径—胸径、地径—材积模型预测误差均在±5%以内,方程预测精度较高,可以用于估算立木材积。     

尾叶桉地径与胸径、树高、材积相关性分析

【目的】建立尾叶桉地径与胸径、树高、材积的数学模型,为利用地径测算林木立木材积提供测算方法。【方法】实测148株尾叶桉立木的地径、胸径和树高,运用SPSS软件建立尾叶桉地径与胸径、树高、材积的回归模型,进行选优和适应性检验。【结果】研究区尾叶桉地径—胸径、地径—树高、地径—材积最优模型分别为D1.3=0.857D0-0.539、H=0.966D01.048、V=0.0000481D02.749,尾叶桉地径与胸径、树高、材积均显著相关。地径—胸径模型适应性检验的总相对误差为-1.14%、平均相对误差为1.29%,精度为98.46%;地径—树高模型适应性检验的总相对误差为13.07%、平均相对误差为-14.32%,精度为94.88%;地径—材积模型适应性检验的总相对误差、平均相对误差分别为-3.87%、1.69%,精度为94.70%。【结论】选出尾叶桉地径与胸径、树高、材积的3个最优回归模型,其中地径—树高模型总相对误差和平均相对误差过大,不提倡以尾叶桉地径直接估算树高;地径—胸径、地径—材积模型预测误差均在±5%以内,方程预测精度较高,可以用于估算立木材积。     

三维激光扫描系统在立木材积测定中的应用

该文提出了一种测定疏林立木材积的新方法,即利用三维激光扫描系统测量立木材积并建立材积表.采用该方法在标准地内按径阶对立木进行三维扫描,可以获取基本测树因子(包括立木的胸径、树高、冠幅)和三维立木模型,由Cyclone扫描软件可以计算立木材积.由扫描获取的立木胸径和树高能够回归建立二元立木材积方程.为检验扫描获取的基本测树因子的精度以及材积方程的适用程度,将扫描后的立木伐倒,并采用区分求积法实测材积.对比扫描数据和实测数据,扫描获取的基本测树因子和扫描材积均满足精度要求,说明这种新方法能够用于森林资源调查和建立立木材积表.     

贵州省人工杉木立木材积方程研建

森林蓄积是森林生物量的主要组成部分,是各类森林资源监测的重要指标,森林蓄积的计量标准是立木材积表或材积方程。本文利用贵州省1 840株人工杉木的立木材积实测数据,通过采用度量误差模型方法,研究建立了中心区和一般区的相容性一元和二元立木材积方程及树高曲线方程。结果表明:中心区和一般区的一元立木材积方程和树高曲线方程有显著差异,而二元立木材积方程则相差很小。在此基础上建立了全省通用的二元立木材积方程。      

西藏云杉立木生物量与材积相容性模型研建

利用2011年实测的西藏天然云杉立木生物量与材积数据,采用非线性度量误差联立方程组、分段建模方法,构建了云杉立木地上生物量与树干总材积、地下与地上生物量相容性模型,以及生物量与材积换算、根茎比模型,并分析对比建立的立木地上生物量与材积相容性整体模型与分段模型效果。结果表明:1)将胸径<5cm的幼树与>5cm林木一起进行整体建模,建立的一元和二元立木生物量整体模型预估值在12cm以下径阶产生明显偏差;2)选取合适的分段位置(D=10cm),采用分段建模方法建立的一元立木地上生物量分段模型各径阶偏差明显减小,二元分段模型无系统性偏差;3)研究建立的一元、二元立木地上生物量和材积相容性分段模型的总相对偏差均在±2.5%以内、预估精度均>91.2%,地下生物量分段模型预估精度也>92%。建立的分段模型可用于西藏云杉立木生物量和材积的估计。     

杉木人工林地径材积表编制方法研究

根据杉木[ Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook.]人工林样木的胸径D1.3地径D0.1、树高H的测定值和立木材积的计算值V,分别采用材积V-地径D0.1多模型选优法和二元材积表导算法编制一元地径材积表,并进行比较.经检验,这两种方法编制的数表均能够满足生产上的精度要求,可以作为林业...     

凹叶厚朴一元立木材积方程的研究

实测 2 39株凹叶厚朴样木的胸径和材积 ,采用遗传算法、三次设计法和改进单纯形法等拟合一元材积方程并与对数线性化最小二乘法进行比较。结果表明 :采用遗传算法、三次设计法和改进单纯形法等建立一元材积方程优于对数线性化最小二乘法 ;三次设计及对数线性化最小二乘法的适用性检验统计量F值不能通过F检验 ,说明不能用三次设计及对数线性化最小二乘法拟合凹叶厚朴的材积方程 ;同时用模外 2 5株凹叶厚朴样木进行检验 ,遗传算法和改进单纯形法建立的一元材积方程的理论材积与实测材积相吻合。用遗传算法建立的立木材积方程编制了凹叶厚朴的一元材积表。表 3参 1 3     

落叶松立木材积方程非线性和对数转换的对比

以兴安落叶松立木材积方程为研究对象,采用Ballantyne提出的似然分析法判断落叶松立木材积方程是否需要进行对数转换。结果表明:经似然分析法判断,落叶松立木材积方程需要进行对数转换。然而对非线性和对数转换线性模型拟合和检验统计量的比较表明:非线性和对数转换线性立木材积模型拟合评价指标非常接近。非线性立木材积模型的拟合和检验精度略高于对数转换的线性模型。立木材积模型的主要应用是用来预测,建议选择非线性回归分析。     

辽宁朝阳地区杨树二元材积表与一元材积表的比较

根据在朝阳地区实际调查的数据，建立了杨树二元材积模型。利用独立样本对新建的二元材积模型及现有的一元材积模型进行检验。两种模型的预估值之间虽无显性差异。但二元材枳模型的系统误差绝对值比一元材积模型的系统误差绝对值小10.55%,说明朝阳地区材积表的精度可更好地满足森林资源规划设计的要求。     

贵州省人工柳杉地径材积模型研究

为满足森林生产经营管理、处理盗伐滥伐林木案件以及开展伐区检查验收对已砍伐林木材积测算的需要,开展柳杉(Cryptomeria fortunei)地径与材积的关系研究,编制柳杉地径材积表。根据贵州柳杉资源分布,按照典型抽样的方法,选择道真、赫章、普安、平坝、金沙5个县(区)布设21个调查样地,采用8径阶调查法,调查有效样本317株,其中建模样本240株,检验样本77株。根据《根径立木材积表编制技术规程》和与根径立木材积常用的6个数学模型,利用数学统计软件ForStat 2.2的加权最小二乘法进行拟合分析。通过对不同模型中的离差平方和、相关指数、总相对误差等9项指标的拟合效果进行对比分析评价,选出柳杉地径材积表最佳模型。拟合的柳杉地径材积模型对估算柳杉的材积具有一定的指导作用,但囿于只有地径一个变量,其估算结果具有一定的局限性,在地径、胸径、树高都能满足的情况下,建议采用精度更高的柳杉二元材积表。     

针叶树理论材积式在长白山地区的适用性研究

利用吉林省汪清林业局金沟岭林场的963株解析木资料,对由日本井上昭夫与黑川泰亨利用孔兹干曲线推导的针叶树立木材积的理论二元材积公式与东北针叶树二元材积表进行精度检验。结果表明,理论材积式与实际材积和经验材积式之间均极显著相关;理论材积式在红松（Pinus Roraiensis）、落叶松（Larix gmelinii）与云杉（Picea asperatu）的精度验证中均比经验材积式的精度高,而且达到我国材积式适用精度要求,适用于长白山地区针叶树材积的计算。     

三维激光扫描系统在建立单株立木材积模型中的研究

本文提出了一种利用三维激光扫描系统测量立木材积并建立材积回归模型的方法.该方法是在北京鹫峰森林公园林场,利用三维扫描系统在样地内对油松、龙爪槐、银杏三种树种,共180株标准木进行立木三维扫描,可以获取精确的立木的胸径、树高、冠幅等基本测树因子,并根据点云数据构建树木模型,实现树干的三维表面重建,得到精确单木材积.然后由这些精确的单木材积数据回归建立一元立木材积模型、二元立木材积模型.通过内、外符合精度检验之后,最终所得模型所描绘的曲线与三维激光扫描所得构建的材积曲线基本上是一致,说明这种方法能够用于回归建立立木材积模型及材积表.这种方法工作效率高、不破坏树木,能够用于推广回归建立立木材积模型及材积表,对于建立新型材积模型有普遍意义.     

长白山3个主要针叶树种材积方程的研究

基于长白山区933株云杉、冷杉和红松数解析木的胸径、树高、各区分段断面积和长度等数据,建立3个树种的最优材积公式。使用7个一元材积方程、19个二元材积方程,以及由二元推导一元的材积方程,分别模拟了每株树的材积,与采用中央断面求积法计算的每株解析木实际材积进行对比。再综合对比各方程的残差、MD和均方根差RMSE,确定3个树种的最优材积方程。得到其最优一元材积方程,适用于中国东北部的长白山地区;二元材积方程适用于更大地域范围,适合在胸径和树高数据都有的情况下使用;由二元推导的一元材积公式,适用于区域内无一元材积方程且没有树高数据的地区。