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1.
基于分级的全国主要树种树高-胸径曲线模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用树高分级方法,通过双重迭代算法,建立栎类、杉木、马尾松、杨树、落叶松和油松6个全国主要树种的树高-胸径曲线模型。数据来自第7次全国森林资源连续清查的树高测定资料,总样本数118441个,其中建模样本79095个,验证样本39346个。与未分级方法相比,分级后模型的决定系数从0.5203~0.7532提高到0.9438~0.9665;模型参数灵敏度分析和验证模型的应用表明:模型总体稳定,参数可靠,为构建全国所有树种的树高-胸径模型提供可行的方法,有较好的推广价值。进一步考虑林分特点,可以用来进行全国所有现有森林的立地评价。  相似文献
2.
帽儿山林区主要树种树高与胸径之间的关系分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了进一步探索树高与胸径的相关关系,本研究以黑龙江省帽儿山林场为样地,选取林区中杨树(Polar)、白桦(Birch)、紫椴(Tilia)、枫桦(Betula costata)、水曲柳(Fraxinus mandshurica)林等5种主要树种为研究对象,通过SPSS17.0对胸径(D)和树高(H)的数据进行处理,应用7个常见树高-胸径模型来模拟相关关系,通过决定系数R2评价出了每个树种树高-胸径最优模型形式,所有树种最优模型的相关系数都达到了0.9以上,模型拟合的精度高.结论表明:①杨树的树高-胸径最优模型形式为幂函数曲线模型,方程式为:H=4.383D0.418;②白桦树、紫椴树、枫桦树的树高-胸径最优模型形式为三次曲线模型,方程式分别为:白桦树:H=4.785 +0.721D-0.008D2-0.00005D3;紫椴树:H =3.985+0.787D-0.013D2-0.00009D3;枫桦树:H=6.345+0.769D-0.010D2-0.000047D3;③水曲柳的树高-胸径最优模型形式为幂函数曲线模型,方程式为:H=e1.992+0.043D.  相似文献
3.
本文基于辽宁清原大孤家林场18块落叶松人工林临时样地中的1 041株样木的实测胸径和树高数据,根据二者的关系建立了最优的树高-胸径关系模型。  相似文献
4.
[目的]以吉林省汪清林业局金沟岭林场12块天然云冷杉针阔混交林样地为对象,基于12 953对实测树高-胸径数据,结合林分优势高分树种(组)建立基于BP神经网络的标准树高模型。[方法]在确定隐层节点数后经过反复训练得到各树种(组)的适宜模型结构,使用相同的建模数据(8块样地)求解两个传统的树高方程,再利用未参与建模的4块样地分别验证模型。[结果]表明:落叶松、云杉的适宜模型结构(输入层节点数:隐藏层节点数:输出层节点数)为2:5:1;红松、中阔(白桦、大青杨、榆树和杂木)的适宜模型结构为2:4:1;冷杉的适宜模型结构为2:8:1;慢阔(色木、水曲柳、黄檗、紫椴和枫桦)的适宜模型结构为2:7:1。[结论]与传统方法相比,BP模型不依赖现存函数,不需要筛选模型形式,而且BP模型各树种R2高于传统模型,平均绝对误差、均方根误差均小于传统模型,其拟合精度和预测效果均优于传统方程,可以有效地预测树高。  相似文献
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