基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。     

青海省祁连圆柏天然林单木生物量模型构建

利用祁连圆柏整株生物量与生长指标数据，为估算祁连圆柏林的生物量估算提供参考。通过野外调查，共获取了63株祁连圆柏天然林样木生物量与生长指标实测数据。用其中50株样木数据进行回归模拟，用其余的13株样木数据对模型可靠性进行检验，构建器官生物量与生长指标间的回归模型。结果表明，祁连圆柏单木水平下，树干生物量模型的R²_adj为0.96，均方根、模型有效性和残差系数分别为0.50、0.85和0.05；枝条生物量模型的R²_adj为0.897，均方根、模型有效性和残差系数分别为0.69、0.80和-0.66；叶生物量模型的R²_adj为0.61，均方根、模型有效性和残差系数分别为0.54、0.86和0.15；根生物量模型的R²_adj为0.93，均方根、模型有效性和残差系数分别为0.12、0.997 和-0.01。在调查数据范围内构建的模型较好地反映了祁连圆柏生物量与生长指标间的关系，形式简单、使用方便；与实测值相比，树干与叶生物量模拟值偏小，枝和根偏大。     

树木年轮蓝光强度研究进展

蓝光强度是一种新的反映树轮密度的指标,自2002年提出以来,由于其操作简便且可能提供木质素密度的信息,在重建北半球高纬度、高海拔地区夏季气温变化方面展现出巨大潜力。对蓝光强度的原理和试验方法进行了概述,并对国外蓝光强度研究所取得的进展进行总结。通过对其存在的几个亟待解决的问题及现有的解决方案的论述,进一步明确蓝光强度的研究潜力,尤其是针对在国内开展蓝光强度研究的可能性进行了探讨。     

兰溪市森林风景资源保护与开发探析

在对兰溪市森林风景资源进行详细调查的基础上,阐述了兰溪市森林风景资源现状,分析了兰溪市森林风景资源保护与开发中存在的问题,并从森林风景资源可持续发展、空间布局、森林旅游产品设计等方面提出了兰溪市森林风景资源保护与开发的建议。     

国家级公益林区划成果落界探讨——以兰州市为例

按照国家及甘肃省技术要求、工作流程进行了兰州市国家级公益林区划落界工作,结果为兰州市国家级公益林本期区划落界132611.07 hm^2,剔除了2013年上报中的16104.46 hm^2,在林地类型、区位、权属等方面更符合国家级公益林的条件要求,从地类、生态区位等方面还分析了国家级公益林的面积结构。