基于GIS的下蜀镇森林健康知识空间数据挖掘方法研究

森林健康是森林可持续经营的一项重要评价指标。文章以地理信息系统软件ArcGIS、统计分析软件SPSS为挖掘工具,通过主成分分析和聚类分析方法对江苏省句容市下蜀镇的森林健康知识空间数据进行挖掘。研究表明:在影响森林健康等级高低的主成分因子中,以林分生产活力因子的重要性最强;在森林健康空间聚类的3种类别中,林分生产活力的大小导致了类别1和类别2之间的差异,而类别2和类别3的差别主要集中于环境胁迫要素的差异。     

无边界样地抽样比的计算

森林调查中,不论采用哪一种调查方法,都不可能将调查总体实测。而多是采取抽样调查的方法,从总体内抽出一定数量的样木单元做为调查对象,用样本单元的数学期望值估计总体。样本单元数与总体单元数的比值,叫做抽样比。抽样比越大,估计值越接近实际,估计的     

基于CO Ⅰ 、CO Ⅱ和Cyt b基因探讨沙棘木蠹蛾和榆木蠹蛾的种间关系

沙棘木蠹蛾(Holcocerus hippophaecolust)和榆木蠹蛾(H.vicarious)为木蠹蛾科(Cossidae)线角木蠹蛾属(Holcocerus)的近缘种,二者形态相似,难于进行区分。本文基于线粒体COⅠ、COⅡ和Cyt b基因片段,对我国不同种群的沙棘木蠹蛾和榆木蠹蛾进行遗传差异分析,以探讨二者之间的亲缘关系。遗传距离分析表明,沙棘木蠹蛾和榆木蠹蛾在COⅠ、COⅡ和Cyt b 3个片段的遗传差异分别为0.009,0.001和0.062,仅相当于二者种内遗传差异均值范畴,远远低于同属的种间遗传距离均值,表明两种昆虫之间存在高度的遗传相似性。两种木蠹蛾在3个基因位点共检测到6个共享单倍型,占单倍型总数的四分之一,且共享单倍型分布不受地理距离限制,显示两个种的种群之间尚未完全分化。系统发育树分析中,沙棘木蠹蛾和榆木蠹蛾在3个基因序列均未构成独立分支,而是形成了混合集群。介于沙棘木蠹蛾和榆木蠹蛾之间极高的遗传相似性,对二者之间的亲缘进化关系进行了讨论。     

黄土高原生境制图属性数据获取方法

将从新西兰引进的生境制图及建模的方法和理念,应用在山西黄土高原的实践中,形成了黄土高原生境制图属性数据获取方法。包括对人员的要求、对基础影像的要求、生境制图比例尺的确定、工作图纸的准备、流域生境的判读、生境单元的划分和生境属性调查方法7个方面的内容,提出了生境调查中可供参考的土地利用类别、植被类别,和地表层调查可供参考的地质、地形、水文、退化类别。     

基于离差最大化和聚类分析的财务绩效评价模型及其应用

论文所述的财务绩效评价模型是采用离差最大化的多属性决策方法求出企业财务绩效的得分和排名,然后用聚类分析的方法对企业的财务绩效状况进行分类评价.该模型充分利用了离差最大化方法对评价属性赋权的客观性,而Ward系统聚类法既考虑了类内样本之间的接近性,又考虑了划分类数目的合理性.本文应用这个模型对四川省多个行业的龙头企业2006年的财务绩效状况进行了实证分析,得到了满意的结果.     

贵州省人工马尾松二元立木材积模型研究

根据马尾松在贵州省的生长分布情况,将马尾松划分为中心区、一般区2个建模单元,设计了建模样本结构,分别各建模单元收集伐倒木资料,拟合二元立木材积山本式基本模型和可变参数模型,经各项统计检验指标分析和适应性检验,确定山本式可变参数模型为最优模型,可以在建模单元内通用。     

由叶形识别杨树无性系的研究

测量了属黑杨派的40个无性系的叶片,对16个变量进行了统计分析。变量分析和变量成分的划分显示出不同变量对无性系的鉴别力有很大差异。由主成分分析得到了5个成分,其累积方差占总方差的90%以上。将每个无性系样本分成2组,将2组的5个主成分标准化平均值作为聚类分析的输入。聚类结果40个无性系中有30个的2组数据单元首先聚合为一类。     

中国省域自然保护单元分类

省域自然保护单元类型的划分对于保护区的建设与发展起着重要的指导作用 ,通过建立合理有效的分类指标体系 ,利用因子分析与聚类分析等多元统计分析手段 ,结合定性分析将我国省域自然保护单元初步划分为 8类 ,并根据各类别存在的具体问题论述了当前的发展对策及今后的发展方向     

森林立地分类聚类分析PC1500机应用程序

森林立地分类聚类分析,是根据样本(标准地)的属性和特征,用系统聚类方法按“物以类聚”的原则定量确定样本(标准地)间的亲疏关系。为了提高计算效率和绘图分析质量,现编制了PC—1500袖珍计算机聚类分析和绘制谱系图的程序。经过实践,该程序分析计算准确可靠,工作效率较高,操作方法简便,为林业工作者野外计算工作提供了方便。利用该程序进行聚类计算和绘制系统聚类谱系图,其速度比用计算器计算、手工绘图提高数十倍。     

辽宁大型真菌多元相似性聚类分析

辽宁省7个自然保护区内共有大型真菌249属805种,通过采用多元相似性聚类分析方法(MSCA),对不同保护区内大型真菌进行种和属的聚类分析,探究不同地区之间大型真菌的多元相似性。结果表明:种的多元总相似性系数为0.189 7,在0.25时聚类为四个分类单元群;属的总相似性系数为0.352 8,在0.5时聚类为4个分类单元群,与种的4个分类单元群聚类顺序一致,聚类单元有所区别。不同地区种和属的聚类总体符合地理环境、调查程度等因素。     

TI—59计算机编制二元材积表程序

一、二元材积表编制要点 (一)组织样本:样本单元要有充分代表性,以能充分代表总体的离散程度。 (二)资料分组:将组织的样木材料按径阶2厘米或4厘米,树高2米分组,一般用上限排外法。     

模糊聚类分析在立地类型航片判读中的应用研究

在造林立地分类中,构成立地类型诸因子的生态作用是错综复杂的。立地类型界线常带有“模糊性”,难以截然分开。应用航片判读技术,结合模糊聚类分析,能客观地进行定量分析,准确地划分立地类型。本文根据宜兴县林场航片判读结合实测获得的样本资料,应用模糊聚类知识进行立地分类,取得了较为满意的效果。将航片判读结合实测得到的82个样本,经数量化,应用模糊聚类分析的模糊等价矩阵和最大树法,由微机运算。当λ取0.9992时,将试验区分成15个立地型。分析各类型生态环境特点表明,各类型能充分反映主导因子的综合作用,分类结果比较合理。通过研究证明,构成样本的因子原始数据采用等级系数是比较理想的。它不需作正规化或标准化处理,没有因子量纲的差异。因此在造林立地的模糊聚类分析时,作为样本性状数值是可取的。     

基于遥感影像的大区域植被类型样本快速提取方法研究——以寒温带针叶林区域为例

[目的]利用遥感影像的宏观性,基于植被分类资料数据,依据实验区域遥感影像及衍生影像本身特点,实现大区域样本快速提取。[方法]实验参考1∶100万植被图、WESTDC中国土地覆盖图,结合实验区域2001年MODIS时序NDVI影像的非监督分类结果,利用矢、栅数据的空间特征,将实验影像非监督分类的类型信息关联为随机样点属性,依据该属性中包含的非监督分类类型数和各类型的样点比例,对比类别间样本可分离性指标、标准差变化,实现样本纯化。[结果]纯化后的植被样本与WESTDC中植被空间分布基本一致,主要植被类型空间分布精确程度为84.82%。将纯化前后的样本输入最大似然分类器,总体分类精度提高了32.52%。[结论]该采样方法适用于宏观大区域植被样本数据的快速提取。同时,节省了大区域植被类型调查消耗的人力物力资源和时间,提高了采样效率。     

多榀木桁架的研究现状与发展趋势

轻型木桁架由于其优异的性能在现代木结构建筑屋盖与楼盖系统以及城市的"平改坡"工程中得到广泛的应用。而在轻型木桁架类别中,除普通单榀木桁架外,还包括多榀木桁架,这种多榀木桁架是由多片单榀木桁架通过连接件组合而成。多榀木桁架一般用于屋盖或楼盖系统中的关键部位,其除受到上部均布荷载外,还受到其他与其搭接的普通桁架传递的集中荷载,其受力环境较普通桁架更为复杂。这种通过多个单榀木桁架组合而成的多榀木桁架也成为现代木结构屋盖、楼盖关键承力节点处最常用的结构形式,有着广泛的应用前景。笔者结合多榀木桁架的连接节点性能、轻型木桁架的承载性能及破坏机理、加载制度和模型模拟等方面的国内外研究进展,总结了该领域的研究热点,并对多榀木桁架今后的发展尤其是多榀木桁架榀与榀之间的连接方式提出了看法。     

广东省主要乡土阔叶树种生物量模型研建思路与框架

从乡土阔叶树种生物量模型研究意义出发,提出建立广东省主要乡土阔叶树种生物量模型的思路与框架;确定以9个乡土阔叶树种为建模对象,共划分为9个广东生物量建模总体,每个总体建模样本单元数为90株,其中采伐树根40株,树干解析样本40株;建模样本的构成是在10个径阶平均分配60株的基础上,30株考虑样木的产地因素,根据广东省森林资源连续清查样地中样木各径阶的株数比例确定产地及径阶的分配株数;提出适合广东省生物量建模的外业调查及采样方法、内业实验测定方法以及建模技术方法。     

来稿综述

<正> [广西消息]广西林校康忠武同志来稿,题目是:“柳州沙塘马尾松数量成熟龄初探”。作者对该地中等立地条件上的马尾松纯林进行了抽样调查实践,采用总体平均数的小样本估计方法,随机抽取15株单株样木(即样本单元)并作树干解析。经过计算分析,得到各株解析     

森林抽样调查基础知识讲座(四) 连续森林资源清查——连续抽样

一、什么叫连续森林资源清查在总体内,以随机或系统抽取的与周围林分有相同经营措施的样地或样木组成样本,根据定期观测取得的成对数值配制的双重回归估计总体的方法,叫做连续森林资源清查。连续的含义是指同一总体中,在两个不同时期进行森林抽样的连续。第一时期的调查叫做初查,用符号A表示;第二时期的调查叫做复查,用符号B表示。以初查样本单元的观测值为辅助因子,用符号x表示;以复查样本单     

森林资源连续清查技术讲座 第二讲:保证随机性是避免偏估的基本前提

<正> 保证样本单元的随机性是利用各种抽样方法取得正确结果的基础。独立的抽样调查方法实施中,样本单元的抽取是保证随机性的关键。在连续森林清查中,由于样本单元一次抽取、     

一种遥感混合分类算法及其在森林分类中的应用

基于监督分类和非监督分类方法相结合的混合分类方法在森林非森林的识别方面有很好的识别效果，探讨了一种遥感混合分类算法(Iterative Guided Spectral Class Rejection)。首先对IGSCR的算法理论进行了阐述，然后利用IGSCR分类算法对同一地区多时相遥感影像进行复合的影像进行森林分类实验。通过与最大似然法的对比实验表明，IGSCR分类方法将非监督分类方法所具有的自动对具有相同光谱特征类别进行集群的能力，辅助于训练样本的获取，可以有效降低因人工判断类别光谱纯度不准确而引起的类别样本光谱混杂问题，因此能在一定程度上提高分类精度，改善分类效果。     

基于自适应神经模糊系统的杉木冠幅估算方法

【目的】基于相邻木特征与对象木冠幅间的复杂关系,提出一种基于自适应神经模糊系统的冠幅估算方法,以提高林木冠幅智能化估算水平。【方法】以杉木为研究对象,根据相邻木相对对象木的距离和方位,采用象限补树法构建空间结构单元。测定100组4方向冠幅、距离和方位角,提出相邻木冠幅、距对象木距离2个自变量的计算方法,以对象木冠幅与相邻木冠幅的比值作为因变量。根据样本数据,分析变量间非线性映射关系,建立25条模糊逻辑推理规则,设计以2个自变量为输入、1个因变量为输出的零阶Takagi-Sugeno模型,以70组数据训练自适应神经模糊系统,以30组数据检验系统冠幅估算效果,并与多元线性回归法和BP神经网络法进行对比。【结果】3种方法冠幅估算值与真实值的线性关系均达显著水平,经检验,本研究方法、BP神经网络法和多元线性回归法的判定系数分别为071、067和066。【结论】基于自适应神经模糊系统的冠幅估算方法可在自变量不含对象木属性特征的情况下,根据空间结构单元内相邻木特征,直接实现对象木冠幅的智能化估算。