六株木测树法估测人工杉木林蓄积量的研究

以湖南省攸县黄丰桥林场杉木树种为研究对象,采用随机抽样方法布设样地110块,其中杉木有效观测样地97块.以距样地中心位置最近的6株木为对象,观测每株杉木的胸径、树高及最远杉木到样地中心的距离,以计算这6株杉木样圆的覆盖面积来估测样地蓄积量,并将估测结果与角规测树法进行对比分析.结果表明,在95%的可靠性下,平均胸径估测精度为90%,平均树高估测精度为88%,蓄积量估测精度达89%,估测结果与角规测树法所得结果十分接近,表明利用六株木法估测杉木蓄积量具有较好的效果.     

基于六株木法的杉木蓄积量估测研究

蓄积量是森林资源调查和监测的重要指标。本研究以湖南省攸县黄丰桥林场杉木树种为研究对象,采用随机抽样方法布点,共布设样地110块,其中杉木有效观测样地97块。样地内调查以距离样地中心位置最近的6株木为对象,观测每株杉木的胸径、树高及最远杉木到样地中心的距离,并计算这6株杉木样圆的覆盖面积,来估测样地蓄积量。结果表明：在95%的可靠性下,平均胸径估测精度为90%,平均树高估测精度为88%,蓄积量估测精度达89%,说明利用六株木法估测杉木蓄积量具有较好的效果。     

沿海沙质岸黑松人工林生物量的估测数学模型

利用沿海沙质岸黑松人工林生物量调查材料，探讨黑松各器官的生物量与胸径、树高之间的相关关系，运用回归分析的方法，选择不同的回归方程来拟合黑松生物量估测数学模型。经实用性检验，以胸径、树高拟合的黑松生物量估测数学模型均有较高的精度，但以胸径和树高两个因子建立的各器官生物量模型较以胸径单个因子的估测结果更为理想，各地区应根据实际应用情况，合理选择一元或二元估测数学模型。     

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     

基于无人机可见光遥感的单木树高提取方法研究

利用目前流行的高分辨率可见光无人机遥感影像生成树木冠层高度模型,采用分水岭分割算法提取单木树高的研究具有重要理论和实践意义。以位于云南省富民县的天然云南松纯林为研究对象,通过大疆Phantom 4 Pro无人机获取低空可见光遥感影像,利用Pix4D Mapper对无人机影像进行预处理及三维重建,生成三维点云,利用LiDAR360处理三维点云,构建DSM,DEM并生成CHM;采用分水岭分割算法对不同郁闭度条件下获得的CHM进行单木分割及树高提取,对提取结果进行精度评价。结果表明:分水岭分割算法能够准确分割CHM,利用无人机可见光遥感影像进行单木树高提取是可行的;将基于无人机可见光影像提取的树高值与野外实地调查得到的树高值进行对比,R²为0.893,RMSE为1.23m,估测精度为87.58%;同时,林分郁闭度会对单木树高估测产生影响,根据不同郁闭度条件下提取的3组样木树高与实地测量树高的决定系数(R²)分别是0.857,0.939和0.921,RMSE分别为1.450,1.097,0.896m,在低郁闭度林分内树高估测的精度显著高于高郁闭度林分。     

闽南湿地松生物量估算模型研究

应用分层切割法测定湿地松人工林地上部分各器官的生物量。分析湿地松各器官生物量与胸径、树高等各因子的相关关系，建立湿地松生物量估测模型。通过对估测模型的比较，选出精度较高的数学模型，对闽南湿地松生物量的估测具一定参考意义。     

基于ICESat-GLAS波形估测平均树高的研究

以吉林省汪清林业局经营区域为例,基于星载激光雷达ICESat-GLAS回波参数,构建了平均树高回归模型,预估精度为84.05%;利用反距离加权法,对ICESat-GLAS光斑平均树高估测值进行差值运算,得到初始CHM(Canopy Height Model),实现了平均树高空间连续分布制图;再利用坡度校正和3×3移动窗口差分滤波平滑初始CHM,得到研究区平均树高修正CHM,预估精度达到91.52%。研究结果表明,坡度校正和移动窗口差分滤波方法能有效削弱坡度影响,剔除异常点,提高平均树高估测精度。     

基于背包式激光雷达的天山云杉林单木因子估测

单木因子高精度无损快速估测对森林资源监测和评估至关重要,背包式激光雷达在获取森林三维结构参数方面具有良好的应用潜力。以天山云杉林为研究对象,利用背包式激光雷达扫描样地获取点云数据进行单木分割识别和单木胸径、树高及冠幅面积等因子估测,以地面实测结合目视解译数据作为参照,进行精度评价及相关性检验。结果表明:利用背包式激光雷达数据进行单木分割的单木分割精度F值均大于0.9,精确率和召回率均值分别为0.96和0.90,识别率平均值为86.61%;单木胸径和树高估测结果决定系数R~2均大于0.90,胸径均方根误差RMSE均值为1.11,树高的为1.05;单木冠幅面积估测结果决定系数R~2均大于0.80,均方根误差RMSE均值为3.21。可见,使用背包式激光雷达能够实现对单木胸径、树高参数的高精度提取。     

基于无人机航测数据的森林郁闭度和蓄积量估测

蓄积量是评价森林资源质量或状况的重要指标,为了解决实测郁闭度和蓄积量费时费力以及无法充分利用航测原始数据生成各项数据的问题,以无人机航测数据的点云数据和正射影像为研究数据,利用冠层高度模型提取高程,通过一元线性回归分析估测平均树高和平均胸径模型;使用改进形态学分水岭方法提取树冠个数;通过主成分回归建立郁闭度模型;结合提取与估测的GIS因子,用偏最小二乘法建立蓄积量模型。结果表明:平均树高模型精度为97.34%、平均胸径模型精度为91.27%,改进分水岭提取树冠精度为80.03%,郁闭度模型精度为83.18%,蓄积量模型精度可达88.43%。蓄积量模型的所有特征因子均是通过遥感方法从无人机原始航测数据中提取而来,充分利用了无人机航测数据。实验建立的树高、胸径和郁闭度模型可以有效地估测森林平均树高、胸径及郁闭度,改进后的分水岭算法减少了过分割,蓄积量模型能够有效估测蓄积量,提高了蓄积量提取效率,节省了大量的人力物力。     

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。     

目测法估测树高的误差分析

利用目测法和VertexⅣ测高仪对黑龙江省凉水林场的部分树木高度进行测量,通过实测数据和目测数据的比较分析,结果表明:目测数据普遍低于实测数据,而且随着树高和冠幅的增加,估测误差也呈增大趋势,估测误差的波动范围很大,平均估测误差为3.4 m,目测数据和实测数据的拟合效果一般,平均估测精度为82.6%。几个主要树种的估测误差平均值在3～4 m左右,误差大于5 m的数据主要集中在红松和水曲柳中。     

林木树高曲线模型研究

利用马尾松和杉木的解析木资料，验证了以柱体屈曲理论为依据推导出的树高曲线模型优于传统的树高曲线经验模型．     

天然赤松胸径与树高相关模型的研究

在吉林省延边天然赤松集中分布地区,采用随机抽样方法,测定了384株天然赤松样木的树高与胸径,通过回归分析方法研究了树高与胸径的相关模型,拟合了其最佳回归方程为H=16.9878e-5.276 4/D,经显著性检验,呈极显著水平,回归方程系统误差为0.0149%.     

幼年赤桉胸径与冠幅、树高、材积的相关性分析

对试验地的1470株赤桉进行树高、胸径、冠幅的测量,并计算出样木的单株材积。把胸径分别和冠幅、树高及株材积进行相关性分析并且建立数学模型,用SPSS软件对所选模型进行曲线估计。结果表明：其中幂方程的 R2最大,F 值亦为最大,说明赤桉胸径与树高的幂关系显著,可确定赤桉胸径与树高的最优回归方程为H=1.804D0.673。胸径—冠幅,胸径—材积的最优模型分别为CW=0.674D0.561,V=0.0001614D2.341。分别对3组最优模型进行适应性检验,结果表明：材积的3个最优回归模型预测误差均在＆#177;3%以内,方程预测精度较高,可用于估算立木树高、冠幅、材积。     

大岗山针叶与阔叶林林分结构比较分析

为研究不同林分径级、树高结构差异,在江西大岗山地区设置样地,选取杉木纯林、马褂木纯林各4块,对样地进行每木检尺,运用SPSS对胸径和树高数据进行处理,对胸径、树高的相关关系进行线性拟合,结果表明:大岗山地区杉木纯林与马褂木纯林胸径、树高分布整体上符合正态分布,假设检验的P值均大于0.05,但曲线陡峭程度杉木纯林(-1.487)大于马褂木纯林(-1.670),曲线偏移程度杉木纯林(0.191)大于马褂木纯林(0.010),树高分布曲线陡峭程度马褂木纯林(2.407)大于杉木纯林(-1.706),曲线偏移程度马褂木纯林(1.134)大于杉木纯林(0.459)。     

马尾松人工林相对树高曲线模型及其应用研究

利用标准地调查数据 ,建立马尾松人工林相对树高曲线模型 ,结合二元材积表测算标准地蓄积量。误差分析表明 :应用相对树高曲线模型测定林分蓄积量 ,精度高于一元材积表 ,可达到接近用二元材积表的测算水平 ,且不增加野外调查工作量 ,在实践上有一定应用价值。     

广南县杉木人工林立地指数表的编制

利用广南县306块标准地资料和41株解析木资料,对多个树高生长模型进行比较分析,选择生长函数H=a＋blnA作为该县杉木人工林优势高生长模型.分析优势高生长过程,结合杉木人工林不同年龄林分平均树高分布情况,采用树高的估计量标准误差为分配单位,调整各级指数曲线间距,编制了广南县立地指数表.分析结果表明,所编杉木人工林立地指数表精度较高,适用性强.     

思茅松树高曲线方程中的异方差研究

运用残差图法和戈德菲尔特-夸检验方法检验出思茅松树高曲线方程中存在异方差现象.应用树高曲线方程本身为权函数对曲线方程进行加权,结果表明加权估计能够很好地消除思茅松树高曲线方程中的异方差问题,使曲线方程中的参数更加稳定,预估精度提高,应用性增强.     

郁闭林分中立木树高的重建技术研究

将立木分为枝下高与树冠高2部分,通过近距离获取枝下高图像对,用立体视觉方法重建枝下高不同部位直径与倾角,以此为基础估计树冠高部分,进而得到树木高度.试验地包括银杏、水杉2个树种,与实际树高相比,重建树高中最大误差是0.043 5,最小误差为0.007 2.其中3号树(水杉)单侧误差仅为0.002 6,表明与干曲线结合的立体视觉重建策略在恢复郁闭林分中立木树高是可行的.     

不同间伐强度对杉木人工林林分生长的影响

为探明不同间伐强度对杉木林生长的影响,以浏阳地区4种间伐强度(20%,30%,40%和50%)下的杉木人工林为对象,样地内每木标尺,连续3年测量林木胸径和树高,对比分析不同间伐强度下平均胸径和树高变化。结果表明:不同间伐强度对杉木人工林胸径连年生长量的影响差异显著,当间伐强度为40%时,可促进胸径连续性增长,并合理控制树体高度;不同间伐强度之间树高的差异均不显著。从经济效益分析,间伐强度40%的整体增长趋势较明显,具有连续性,适合当地采用。