浅议如何提高飞播造林调查设计中面积求算精度

本文结合飞播造林设计实际，着重就AutoCAD软件在播区小班面积求算方面的开发试验和应用的方法进行详细的介绍，将AutoCAD软件在播区小班面积求算方法与传统的网点板求算、机械求积仪、电子求积仪小班面积求算方法，进行了实际求算对比，结论是AutoCAD软件在播区小班面积求算方法既可以极大节省时间、又可以减轻繁重的工作量，还极大的提高了求算的精度，有效的提高了设计质量。如在实际林业生产中推广应用，可以为提高林业调查设计精度，降低林业生产成本，加快林业建设步伐方面发挥积极的作用。     

基于遥感的森林生物量估测样地调查方法的研究动态

科学的样地调查是利用遥感方法进行森林生物量估测的重要前提,也是提高生物量估测精度的基础。通过回顾国内外利用遥感估测森林生物量研究领域中样地调查的方法,并对其进行归纳分析可知,调查方法根据不同的遥感数据源、研究区和调查对象而不同,涉及到样地的个数、样地布设、样地形状及大小、样地调查因子和内容等方面。由此提出了样地调查的建议,以期减少今后利用遥感估测森林生物量的不确定性。     

应用三阶抽样技术和四点群团样地方法对森林资源调查最优样圆尺寸的确定——以北京市延庆区为例

为了优化我国森林资源监测体系,以北京市延庆区为研究区,应用美国FIA三阶抽样技术和四点群团样地方法,通过对不同尺寸的样地方案的抽样总体方差、变动系数、标准误差、绝对误差和估计精度计算,分析四点群团样地的尺寸对单位面积蓄积量的抽样精度的影响,以及限定精度下的最小样地尺寸设计方案。结果表明:最优子样圆方案为半径为7 m,总体精度90%,与二类调查数据相比精度为80%。     

应用三次样条法进行林地面积量算的研究

本文通过对各种面积量算方法的比较研究,提出了各种量算方法的优缺点和适应性.比较了仪器实测与图上量测林地面积精度之间的关系,得出图上量测林地面积因不可避免的存在系统误差而其精度要比仪器实测林地面积所得精度要低的结论.最后本文着重推导了利用三次样条法测定林地面积的数学原理,并对梯形公式法、辛普生法、等距三次样条法和三次样条法对于林地面积边界不规则曲线的拟合原理进行了分析比较,结合对中国科协北京绿化基地地块同精度的GPS测量试验结果运用上述四种方法量算面积的精度结果进行比较,可知三次样条法量算林地面积的精度最高,且该方法便于差分GPS(RTDGPS)作业.     

AutoCAD在洪河自然保护区面积求算中的应用

介绍一种运用AutoCAD程序进行土地面积求算的方法及利用该方法求算洪河国家级自然保护区总体面积和不同类型土地面积的实践，并利用以往的称重面积求算法对AutoCAD求算法进行了验证分析。结果表明，利用AutoCAD求算既简便，又准确。     

无测积手持型GPS面积测量及其精度评价

以SP24型手持GPS为例,探讨无测积功能GPS测定面积的方法并进行精度评价.结果表明,利用通用坐标转换程序,结合解析法求算面积的方法是解决无测积功能GPS测量面积的理想方法.在重复观测的条件下,手持GPS测量面积的相对误差可以达到2.0,基本满足林业生产中测量面积的精度要求.同时,结果还表明,利用全站仪的测量结果作为对照,进行GPS面积测量精度的评价方法,可以作为检验GPS测量面积精度的方法之一,在生产实践中具有实用价值.     

林地面积量算方法的比较研究

为解决林地面积测量计算的难题 ,作者通过对各种面积量算方法的比较研究 ,总结了各种量算方法的优缺点和适应性 ,比较了仪器实测与图上量测林地面积精度之间的关系 ,得知图上量测林地面积的精度因存在不可避免的系统误差而比仪器实测林地面积的精度低 .最后 ,该文着重推导了利用三次样条法测定林地面积的数学原理 ,并对梯形公式法、辛普生法、等距三次样条法和三次样条法对于林地面积边界不规则曲线的拟合原理进行了分析比较 .结合对中国科协北京绿化基地地块同精度的GPS测量试验结果 ,与运用上述 4种方法量算面积的精度结果进行比较 ,得知三次样条法量算林地面积的精度最高 ,且便于实时差分GPS(RTDGPS)作业 .     

视差杆量测树高精度的探索

应用大比例尺航空像片,用视差杆量测树高,运用树高理论公式时,应采用样地树顶的横视差P_b值,有利提高计算树高精度。并提出3种简易方法求解P_b值。另外要根据不同的样地立地情况,采用相应的量测方法。这样根据试验表明,能获得非常好的量测精度,完全能满足林业调查技术要求。     

几种测量方法在森林资源调查中的应用与精度分析

通过外业调查数据分析和理论推导,对林业调查中的几种测量方法进行了比较分析。研究表明：①罗盘仪由于制作粗糙,在标准样地测设中尚能满足规范要求,但随着距离和竖直角的增加,精度急剧下降,在大范围的林地面积和科研特殊需要的测量中操作不便捷,精度差,效率低;②全站仪测设样地边长不超过100 m时,半测回的距离测量可达到1/10 000,高差测量误差不超过1 cm,且受距离和竖直角的影响较小;③当面积大于3.34 hm^2,边长超过100 m时,手持全球定位系统（GPS）完全可代替罗盘仪,并可通过坐标差分或修正坐标转换参数来提高测量精度。另外,网络RTK的发展必将连同全站仪成为精准林业测量的主要仪器设备。     

VB语言在输油管铺设数学模型中的实现研究

对石油管道铺设情况做了分析,考虑现实生活中城区拆迁工程补偿附加费用和公用管线费用与非公用管线费用相同或不同的情形,通过偏导求极值的方法,建立了相关费用的数学模型,利用CAD制图软件绘图及MATLAB数学软件和Visual Basic语言对模型求解,在得出相应数据的基础上通过模型优化出费用最省方案.     

基于遥感的福建闽侯丘陵区农作物种植面积空间抽样方法

以福建闽侯县作为研究区,采用传统抽样(简单随机抽样、系统抽样、分层抽样)、空间抽样(空间随机抽样、空间系统抽样、空间分层抽样)等方法对研究区农作物种植面积进行样本抽选、总体推算及误差估计,结果表明:1 500 m×1 500 m格网为最优抽样单元尺寸,空间分层抽样方法的相对误差为3.86%,变异系数为6.03%,抽样成本为6.03,抽样效率高.与传统抽样方法相比,空间抽样方法显著减少样本容量,节约调查成本.     

线截抽样(LIS-Line Intersect Sampling)与线状物体(林网、路网)调查原理研究

以Ｂｕｆｏｎ随机投针问题为原理,对线截抽样的概念作了系统的介绍,并在此基础上提出了以线截抽样为原理的线状物体的调查方法。在计算机上成功地模拟了路网调查,从模拟的几种方案可以得出：线截抽样完全适用路网调查,且以本文中的Ｂ、Ｃ两种方案为好,并可以以此推广到林网及防护带的调查。     

基于彩色航片和成数抽样的绿化调查方法研究

探索科学、实用的利用彩色航片结合成数抽样开展城市和平原绿化调查的方法,解决目前平原绿化调查与监测技术相对滞后的技术问题。基于彩色航片为底图,采用不同成数抽样方案布设样点,并判读样点地类类型,完成试验区绿化调查。结果不仅找出了不同成数抽样方案对绿化调查工作量和成果精度的不同影响,而且找出了该调查方法本身的优缺点和研究材料存在的问题,为今后深入针对性研究奠定理论基础。     

3种采样方法对DEM质量影响的定量分析

通过编程实现数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）数据采集的3种方法（随机采样、规则采样和成层随机采样）的算法,并对某一地区格网大小为30cm×30cm的栅格格式的高程数据进行采样,使用多种插值方法对采样数据进行插值,然后计算出偏差值。通过对偏差值的分析,发现这3种采样方法中随机采样较差,规则采样适合于对相对高程要求较高的应用,而成层随机采样适合于对高程总体偏差要求较高的应用。     

冬小麦种植面积空间抽样样本布局的优化设计

【目的】样本布局是空间抽样调查方案设计中的关键要素。优化设计样本布局对于提高抽样样本对总体的代表性、降低抽样调查成本、改善抽样外推总体精度具有重要意义。论文针对现有农作物种植面积空间抽样调查技术体系中存在样本布局设计合理性不足的问题（如采用简单随机抽样进行样本布局设计时,无法保证各样本单元间相互独立、彼此间不存在空间相关性;而以往系统等距布样方式又存在样本间隔的制定缺乏科学依据）,进一步提高现行农作物种植面积空间抽样调查效率。【方法】选取安徽省蒙城县和冬小麦种植面积2009年和2010年的冬小麦空间分布数据（分别源自ALOS AVNIR-2 和Landsat5 TM影像提取结果）,通过地统计学理论与“3S”技术（遥感、地理信息系统和全球定位技术）及传统抽样方法相结合,首先,设计8种抽样单元尺寸水平,利用不同种尺寸水平的抽样单元离散抽样区、构建抽样框;其次,选取简单随机抽样方法初选样本单元,利用初选样本构建抽样单元内冬小麦种植面积比例的变异函数理论模型,基于该模型分析抽样单元间空间关联性和异质性,定量确定抽样单元空间关联阈值;然后,遵循传统抽样理论要求样本间相互独立原则,以抽样单元空间关联阈值为抽样间隔,采用空间系统等距的布局方式对冬小麦种植面积空间抽样样本布局进行了优化设计;最后,以简单随机抽样方法为对照,选取抽样外推总体相对误差、总体总值估计量的变异系数（CV）及样本容量为评价指标,对布局优化设计后的抽样样本外推总体精度、稳定性（通过变异系数反映）及抽样成本（通过样本容量反映）进行定量评价试验研究。【结果】抽样单元内冬小麦种植面积比例的变异性随单元尺度的增大而增大,8种单元尺度下的抽样单元内冬小麦种植面积比例的变异系数变化范围为32.75%—43.46%,属中等变异;抽样单元内冬小麦种植面积比例在一定范围内存在强烈的空间相关性,该空间相关性主要由结构性因素（如气候、地形、土壤类型等自然因素）决定。抽样单元内冬小麦种植面积比例的空间关联阈值随抽样单元尺寸的增大而增大;当抽样单元尺寸较小时（500 m×500 m—2 000 m×2 000 m）,在样本容量相同条件下,经布局优化设计后的抽样样本外推总体的相对误差和变异系数明显低于简单随机抽样;当抽样单元尺寸较大时（2 500 m×2 500 m—4 000 m×4 000 m）,布局优化设计后的抽样样本外推总体的相对误差和变异系数虽未明显降低,但样本容量却显著减小。【结论】该文可为改善农作物种植面积空间抽样调查效率提供试验依据。为研究区和研究对象,以正方形网格作为抽样基础单元,基于蒙城县     

西北半干旱区不同治理措施下的植被恢复对比分析

为了研究西北半干旱区不同荒漠化治理措施下的植被的情况,在宁夏盐池县,选取该县的退耕还林、撂荒地和人工封育3种不同的治理措施为样地类型,根据样地生境梯度,分别采用样方法和样线法进行植被调查并采集数据。结合生态学和统计学软件对外业数据进行处理,通过计算Shannon-Wiener指数、Simpson指数、群落均匀度指数和生态优势度指数对植被多样性进行研究分析。结果表明:在退耕还林、撂荒地和人工封育3种措施下的植被状况有了一定的增长,人工封育和退耕还林措施的效果比撂荒地好,适合当地的实际情况。     

基于特征代表性的土壤环境质量监测点布局优化方法

为提升土壤监测点代表性以更准确获取土壤信息并实施有效管理措施,本文提出一种基于特征代表性的土壤环境质量监测点布局优化方法。该方法基于多个与监测目标变量相关性强的辅助变量的属性分布构建特征空间,采用条件拉丁超立方体方法将特征空间分层并进行编码,并通过计算特征空间分层影响度以确定抽样顺序,逐点抽样优化获得高代表性的布样方案。本研究以北京顺义区为例,以土壤类型、土壤质地、土地利用类型和坡度作为辅助变量进行监测点布局优化,并与简单随机采样方法、空间分层采样方法、条件拉丁超立方体采样方法(cLHS)进行比较。结果显示:相较于其他3种方法,本文提出的方法的特征空间覆盖率平均提高15%左右,耗时远小于cLHS,略高于简单随机采样和空间分层采样,所获取的监测点布设方案的不确定性明显低于其他3种方法,重金属含量分布特征与总体数据更为接近。综上,本研究提出的方法能够显著提升监测点在特征空间的代表性,可有效反映调查区域土壤属性总体分布特征,能为后续调查监测土壤信息提供参考手段。     

姥山界首等16个林场封山育林森林资源现状

通过系统抽样面积为0.06hm~2的458个正方形固定样地以及177株解析木、840株测高样木的调研,经统计分析得出姥山界首等16个林场现有天然次生林总蓄积1351563m~3,年总生长率8.07％,天然次生林有林地单位面积蓄积量87.057m~3/hm~2,比浙江省森林单位面积蓄积量31.050m~3/hm~2高出1.80倍。这表明新安江水库库区周围的水热条件优越,封山育林管护技术科学合理。     

基于特征匹配的羊体点云配准方法

针对点云配准算法易受噪声、体外孤点以及采样率影响的问题,采用形状指数关键点检测方法、最近邻距离比法和迭代最近点算法,基于三维点云对羊体点云配准方法进行研究。结果表明:1)使用协方差矩阵特征描述子能对形状指数方法检测的关键点进行描述;2)基于特征匹配的配准方法能对不同视角的羊体点云进行配准,最大均方根误差为0.024 1;3)对于含有噪声、体外孤点或较低采样率的不同类型的羊体点云模型,配准的最大均方根误差为0.023 8。试验证明基于特征匹配的配准方法能准确地对羊体点云进行配准,并且不受噪声、体外孤点以及采样率的影响。     

Spatial Interpolation and Sample Size Optimization for Soil Copper （Cu） Investigation in Cropland Soil at County Scale Using Cokriging

Knowledge on spatial distribution and sampling size optimization of soil copper （Cu） could lay solid foundations for environmetal quality survey of agricultural soils at county scale. In this investigation, cokriging method was used to conduct the interpolation of Cu concentraiton in cropland soil in Shuangliu County, Sichuan Province, China. Based on the original 623 physicochmically measured soil samples, 560, 498, and 432 sub-samples were randomly selected as target variable and soil organic matter （SOM） of the whole original samples as auxiliary variable. Interpolation results using Cokriging under different sampling numbers were evaluated for their applicability in estimating the spatial distribution of soil Cu at county sacle. The results showed that the root mean square error （RMSE） produced by Cokriging decreased from 0.9 to 7.77%, correlation coefficient between the predicted values and the measured increased from 1.76 to 9.76% in comparison with the ordinary Kriging under the corresponding sample sizes. The prediction accuracy using Cokriging was still higher than original 623 data using ordinary Kriging even as sample size reduced 10%, and their interpolation maps were highly in agreement. Therefore, Cokriging was proven to be a more accurate and economic method which could provide more information and benefit for the studies on spatial distribution of soil pollutants at county scale.