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。     

基于GM(1,1)的天然次生林空间结构预测

【目的】系统地分析已有天然次生林林分空间结构数据,通过灰色模型预测天然次生林林分空间结构各指标未来的发展趋势,对天然林经营具有十分重要的意义。【方法】以湖南大围山自然保护区典型次生林为研究对象,依据结构化森林经营理论,选取了混交度、竞争指数、角尺度、空间密度指数、开阔比数、大小比数、林分综合均质性指数作为天然次生林林分空间结构合理性评价与预测的量化指标,构建了基于GM(1,1)的天然次生林林分空间结构灰色预测模型。模型将2008年林分空间结构各指标的平均值作为初始值,并在研究区设置了面积为20 m×20 m的5个研究样地(M1,M2,M3,M4,M5),利用保护区2008-2018年典型样地林分空间信息,预测了研究区调研样地2019年-2021年林分空间结构各指标未来的变化趋势。【结果】利用精度检验机制对该模型的精确度进行了有效性检验,检验结果表明,所有指标预测合格概率P合=71.43%,良好的概率P良好=22.86%,优的概率P优=5.71%,表明该预测模型符合精度检验要求。【结论】样地未来3 a各指标整体变化尺度不大,林分空间结构基本稳定。从各指标在2008-2018年时空上的变化规律来看,各样地林分平均竞争指数、平均大小比数及平均空间密度指数是影响林分均质性指数的关键指标。     

森林病虫害的发生特点与防控措施

随着人们对生态环境的重视,开封市林业发展迅速,但是在发展过程中,森林病虫害一直是制约其发展的关键因素,笔者根据当地森林病虫害的发生情况,对病虫害的发生原因、特点、防治措施做了具体的阐述,以供大家参考。     

屯溪区生物防火林带效益及营造技术

屯溪区是黄山中心城区,又是一座山城,林情、社情复杂,森林火灾隐患大,鉴于生物防火林带的独特优势,防火的同时为社会带来生态、经济、社会效益,探讨屯溪区生物防火林带的营造,以期为屯溪区森林防火工作做贡献。     

自然恢复和人工重建对退化森林生态系统的影响

就目前的发展趋势来说,森林生态系统的退化已经成了不争的事实。这样的退化让森林生态系统偏离了原来的发展路径,也打乱了人类社会的发展节奏。目前,很多研究人员和绝大多数人已经发现了森林生态系统退化对于环境与人类社会带来的不利影响,因此开始用一些先进技术对森林生态系统进行恢复。我国借鉴了其他国家的很多成功经验,并结合我国森林生态系统的特点,对退化的森林进行了恢复。就这些恢复状况进行研究,分析了人工重建和自然恢复对于森林的影响,以及二者的区别和联系。     

浙江安吉县实施毛竹收购价格指数保险的实践

近年来，随着劳动力工资水平的快速提高以及一系列严格的环保政策的出台，浙江安吉县毛竹收购价格持续走低并在较长时期处于低价徘徊，直接影响了竹农的经济收入和生产管理的积极性，出现了毛竹林抛荒失管现象。为保障竹林经营者的基本收益，扶持竹产业健康持续发展，安吉县探索实施了毛竹收购价格指数保险措施。文章介绍了安吉县毛竹收购价格指数保险的提出、方案设置以及实施2年来的实践情况，探讨了该保险所发挥的作用，提出了进一步改进的建议。     

全省森林资源管理森林采伐限额编制培训班在蓉举办

1月2至3日,全省森林资源管理暨森林采伐限额编制培训班在蓉举办。全省21个市(州)、大部分县(市、区)林草主管部门、部分国有林业经营单位森林资源管理技术人员共200余人参训。本次培训专题讲解“十四五”期间年森林采伐限额编制方案和操作细则,并以会代训全面总结和部署森林资源管理重点工作。省林草局一级巡视员骆建国出席并讲话,国家林草局驻成都专员办二级巡视员曹蜀应邀到会指导。