采用林分平均高和密度估计人工林蓄积量

采用2015年广西森林资源连续清查第9次复查中人工林样地调查数据,按树种组(杉木、松树、桉树)建立林分每公顷蓄积量与林分平均高、林分密度(郁闭度、每公顷林木株数)二元非线性模型(不变参数和可变参数),用确定系数(R~2)和平均预估误差(MPE)等6个指标对模型进行评价和检验。结果显示:全部12个模型的总相对误差(TRE)、平均系统误差(MSE)均小于15%,MPE均小于10%,表明采用林分平均高和密度估计林分单位面积蓄积量可取得较好的效果,但可变参数模型的参数的变动系数太大,不宜采用;3个树种组中,不论是不变参数模型还是可变参数模型,以平均高和每公顷林木株数构建的模型的R~2均大于由平均高和郁闭度构建的相应模型的R~2,而剩余标准差(SEE)、MPE则相反,说明每公顷林木株数对林分每公顷蓄积量变动的解释能力优于郁闭度。综合考虑6个统计指标和参数的稳定性,3个树种组的每公顷蓄积量的最优估计模型均为由每公顷林木株数、平均高构建的不变参数模型。     

基于机载激光雷达点云和随机森林算法的森林蓄积量估测

【目的】基于机载激光雷达点云数据提取的森林高度参数和郁闭度,结合分层地面样地调查数据,采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,分析机载激光雷达点云数据在森林蓄积量反演方面的潜力,为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据。【方法】以直径30 m的地面样圆离散点云数据为数据源,经数据校准等预处理后,利用Li DAR360软件提取森林高度参数(最大高、平均高等)和郁闭度,并将数据随机分成训练数据(70%)和验证数据(30%)。采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,对仅用高度参数建模以及联合高度参数和郁闭度建模结果进行比较;同时运用R软件VSURF工具包筛选建模变量,对筛选后变量的建模结果进行分析。【结果】仅用高度参数建模的估测精度为R~2=0.75、RMSE=40.07 m~3·hm~(-2)、MAE=29.21 m~3·hm~(-2)、MRE=49.40%,联合高度参数和郁闭度建模的估测精度为R~2=0.79、RMSE=36.23 m~3·hm~(-2)、MAE=26.16 m~3·hm~(-2)、MRE=38.35%。通过变量筛选,建模参数从24个减少至7个,可极大提高运算效率,同时R~2未变化,RMSE从36.23 m~3·hm~(-2)升至36.50 m~3·hm~(-2),rRMSE从31.92%升至32.97%,MAE从26.16 m~3·hm~(-2)降至26.08 m~3·hm~(-2),MRE从38.35%降至38.05%。【结论】机载激光雷达点云数据可以提取森林的垂直结构信息(高度参数)和水平结构信息(郁闭度),具备三维结构参数提取能力。采用随机森林算法,增加林分郁闭度信息可显著提高森林蓄积量估测精度。通过变量筛选,虽然能够降低参数数量,但对模型精度具有一定影响,在建模精度要求较高的情况下,建议使用全变量进行蓄积量估测;而在数据量较大的情况下,建议使用筛选变量进行蓄积量估测。基于机载激光雷达点云数据估测森林蓄积量显著优于光学遥感数据,可为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据,能够满足大范围森林蓄积量快速反演需求。     

基于主成分回归及遥感的贵阳市林分郁闭度估测

以贵阳市为研究区,以Landsat-8 OLI为遥感信息源,通过偏相关分析,选择了与郁闭度相关的12个遥感因子作为自变量因子。为克服自变量因子间严重的多重共线性和模型的不稳定性,采用主成分回归分析法建立郁闭度估测模型,并对模型进了检验及精度验证。结果表明,回归方程调整后的R2=0.756,模型的拟合效果较好,说明模型在数学上是可行的;利用15个实测样地对模型进行精度验证,估测精度的平均水平为78.80%,说明该模型可为区域林分郁闭度估测提供参考。     

结合Landsat 8与PALSAR-2影像的龙南县针叶林蓄积量遥感估测研究

林分蓄积量估测是林业遥感的重要研究领域,由于云雾天气和光谱饱和现象等因素限制了光学遥感影像估测林分蓄积量的精度。合成孔径雷达(SAR)具有穿透性强、受云雾影响小等特点,弥补了光学遥感的不足。以江西省龙南县的针叶林为研究对象,结合Landsat 8与PALSAR-2双极化SAR影像数据,在遥感数据预处理基础上,提取了光谱信息、植被指数、纹理信息和后向散射系数等共245个遥感因子。基于Pearson相关系数法和多元逐步回归法,筛选出65个遥感因子参与林分蓄积量估测。以林分郁闭度作为分层因子,分别采用线性、KNN、支持向量机(SVM)、多重感知机(MLP)和随机森林(RF)5种模型估测林分蓄积量,并对估测结果进行精度检验。实验结果表明:1)相比单独使用Landsat 8的光谱和纹理信息,基于郁闭度分级并融合PALSAR-2的后向散射信息明显提高了蓄积量的反演精度;2)对于低郁闭度林分,线性模型精度最高(rRMSE=21.16%),中郁闭度林分,多重感知机模型估测效果最好(rRMSE=30.61%),高郁闭度林分,多重感知机模型估测效果最好(rRMSE=27.53%)。在结合PALSAR-2的后向散射系数的基础上,郁闭度分层能有效改善中高蓄积量区域的反演精度。     

基于不同立地质量的松树林蓄积量遥感估测

森林蓄积量遥感估测在林业系统中具有十分重要的意义。以建德市为研究区,基于2007年TM遥感影像和2007年森林资源二类调查数据,对松树林分立地质量等级和不分地位等级两种类型建立蓄积量的遥感估测模型,并进行精度检验。其中立地质量等级依据小班平均高和平均年龄建立的地位级表划分为好、中、差三种类型,以每个小班的总蓄积量为因变量,小班各单个遥感因子信息总量为自变量。研究结果表明:1)以TM遥感影像主成分分析中第一主成分为自变量的模型拟合效果最好,决定系数R2均在0.54以上,最高为0.802;2)利用预留独立样本对模型精度进行验证,不分地位级总体估测精度为87.64%,分立地质量等级好、中、差三种类型总体的估测精度分别为94.14%,95.32%,92.38%,分立地质量类型建模的精度明显优于统一建模的精度。研究结果为森林蓄积量遥感估测提供一种改进的思路,且为提高森林生物量和碳储量遥感估测精度提供一种参考方法。     

不同立地因子对杉木蓄积量的影响

以湖南省杉木(Cunninghamia lanceolata(Lamb.)Hook)人工林为研究对象,研究了立地因子对林分蓄积量的影响。于湖南省衡山县、桃源县、苏仙区、金洞区、遂宁县、新邵县、泸溪县、岳阳县等8处不同地区中布设了26块杉木中龄林标准地,调查了每块标准地的地貌类型、海拔、坡度、坡位、坡向等立地因子以及年龄、郁闭度、林分优势平均高、林分平均胸径等测树因子,采用统计之林软件中数量化方法Ⅰ模块分析了上述因子对公顷蓄积量的影响显著性程度,找出对杉木林分蓄积量有影响的主导立地因子及不同立地因子对蓄积量的影响显著性差异。建立了湖南省杉木人工林林分蓄积量预估模型,为科学营林提供理论依据和参考。     

基于3S技术的黔中马尾松蓄积量估测模型研究

以landsat-8OLI为遥感数据源,结合立地因子、林分因子,运用逐步回归方法建立黔中马尾松蓄积量预估模型,并对模型进行拟合优度检验、F检验、t检验、残差正态性、方差齐次性检验及精度验证。研究结果表明:基于3S技术建立的黔中马尾松蓄积量估测模型在数学上是可行的;利用30个实测样地对模型进行适度性检验和精度验证,其平均精度达83.22%。并就模型的关联性以及马尾松郁闭度估测模型等问题进行了讨论。     

基于树高和树冠因子的立木材积与地上生物量相容模型研究

【目的】无人机机载激光雷达能够准确地测定单木、林分乃至大尺度森林结构参数(树高和树冠因子)。为应用无人机激光雷达技术准确估测森林蓄积量、生物量和碳储量提供计量依据和技术支撑。【方法】以150株实测马尾松生物量样本数据为研究对象,采用非线性回归估计方法和度量误差联立方程组方法,分析立木材积和地上生物量与树高、树冠因子的相关性,并在此基础上研究建立基于树高和树冠因子的立木材积与地上生物量相容模型。【结果】单株材积和地上生物量与树高因子的相关性最为紧密,其次才是树冠因子;基于树高和冠幅因子的二元材积和地上生物量模型预估精度较高,达到92%以上,再考虑冠长因子的三元模型预估精度改进不大;基于树高和冠幅因子的二元立木材积与地上生物量相容模型估计效果更好,相对于一元相容模型系统而言,二元相容模型拟合效果有较大幅度提高,预估精度达到92%以上。【结论】采用度量误差联立方程组方法可以有效解决基于树高和树冠因子的立木材积与地上生物量相容问题,并且预估精度达到92%以上,所建二元立木材积与地上生物量相容模型可为应用激光雷达技术反演森林蓄积量和生物量提供计量依据。     

杉木单木和林分水平地下生物量模型的构建

【目的】利用一重样本和二重样本,构建单木地下生物量模型,比较抽样形式对单木模型的影响;在杉木主要分布区进行区域尺度扩展方法比较研究,探索不同形式林分模型的优劣,为在林分水平上估算地下生物量提供科学依据。【方法】以278株杉木地上生物量实测样本为一重样本,以其中88株有地下生物量的样本为二重样本,在只利用二重样本和两重样本相结合2种情况下,分独立模型、仅利用二重样本的兼容性模型和两重样本相结合的兼容性模型,构建3种单木地下生物量模型;分基于林分因子的地下生物量模型、固定根茎比模型和基于林分因子的根茎比模型,构建3种林分水平地下生物量模型,分别进行地下生物量从单木尺度向林分尺度的扩展。采用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、平均系统误差(ASE)、平均相对误差绝对值(RMA)、总相对误差(TRE)以及平均预估精度(MPE)对模型拟合结果进行分析与评价,并对模型在三省的拟合参数以及与样本量的关系进行分析,同时与IPCC的根茎比模型的方法和参数进行比较。【结果】3种类型的单木模型拟合效果基本相同,决定系数(R2)均达到0.95以上,两重样本相结合的兼容模型取得了最优拟合效果;在区域尺度扩展时,基于林分因子的根茎比模型拟合效果明显优于固定根茎比模型(R2提高0.04~0.08,RMSE每公顷降低1 t左右);基于林分因子的地下生物量模型的拟合精度优于固定根茎比模型,但弱于基于林分因子的根茎比模型;地下生物量估测误差在三省之间表现出地域差异性,同一套方法在不同地区进行估计时无一致性规律。【结论】两重样本相结合的方法可提高单木地下生物量模型的拟合精度;增加林分调查因子能显著提高林分模型的拟合效果。固定根茎比模型形式简单,使用方便,在进行地下生物量大尺度扩展时可以取得较好效果。研究结果有助于单木地下生物量最优模型的筛选、构建,可为单木模型区域尺度扩展提供准确、科学的方法。     

基于偏最小二乘回归的森林蓄积量遥感估测

森林蓄积量受遥感因子与地形因子的影响,但这些因子间存在多重相关性,会影响模型稳定性与精度。针对森林蓄积量遥感估测自变量间存在多重共线性问题,采用异于传统最小二乘的偏最小二乘方法建立密云县森林蓄积量遥感估测模型。先对可能影响蓄积量的因子进行分析,选取既存在相关性又对模型显著性有影响的因子为森林蓄积量估测的自变量。用预留的样本对模型进行检验,预测值与实测值相比精度达到90.1%。将通过检验的模型对整个密云县进行反演,得到密云县估测森林蓄积量为2 447 695.203 m3。     

广东省针叶树种蓄积量和生物量生长模型研究

[目的]定量化表征森林蓄积量和生物量与年龄的关系,为预测森林蓄积量和生物量提供依据。[方法]基于广东省3个针叶树种5期连清数据,通过保留木林分平均胸径和林龄之间的关系,分别以生长潜力和生长速度分级、是否考虑竞争、分步和联合建模共8种组合,构建林分蓄积量和生物量生长模型,并评价模型拟合优度;以独立的4期连清数据为验证样本,评价模型的适用性。[结果]（1）不同种模型系确定系数皆在0.980以上,平均预估误差在±1%以内,总体相对误差在±0.5%以内。综合模型拟合和预测效果,以生长速度分级、不考虑竞争的分步模型最优,竞争对模型的适用性影响不大。（2）最优模型蓄积量和生物量的估计误差最大分别为10.36%和10.22%,模型适用性较好,4期估计误差表现为中期高于首末两期。（3）马尾松生长潜力最大,杉木最小,对杉木的估计效果优于马尾松和湿地松。（4）立地质量等级越高,生长量的极值越大,达到最高峰所需年限也更短;同一立地质量下马尾松生长量最大,其次为湿地松,杉木最小。[结论]含参数分级和林分特征的蓄积量和生物量模型,可以反映立地质量对广东省针叶树种蓄积量和生物量预测的影响,为精确估测森林储量提供方...     

基于贝叶斯模型平均法构建杉木林分蓄积量生长模型

[目的]探究杉木林分蓄积量变化的影响因素,为在气候变化背景下科学经营管理杉木人工林提供理论支撑.[方法]以福建邵武卫闽林场的杉木(Cunninghamia lanceolata)人工密度试验林为研究对象,分别利用贝叶斯模型平均法(BMA)和逐步回归法(SR)构建杉木林分蓄积量与林分变量因子(包括初植密度、每公顷胸高断面...     

基于RS的林分蓄积量估测模型研究——以内蒙古大青山人工油松林为例

以TM遥感影像和二类调查小班数据为研究资料,以内蒙古大青山人工油松林为研究对象,采用逐步回归的方法构建内蒙古大青山人工油松林蓄积量估测模型,其中遥感因子选取与植物生长相关的植被指数及比值波段,林分立地条件因子选取郁闭度、坡向、龄级。研究结果表明:NDVI、RVI、DVI、郁闭度、TM4*TM3/TM7通过了T检验,作为入选变量参与模型构建。所建立的模型线性关系显著,估测精度86.21%,达到了森林资源二类调查要求,有一定的应用价值。     

基于高清航片的小班测树因子估测技术研究

利用高清航片影像特征与小班测树因子的相关关系,通过判读优势树种(组)、冠幅、郁闭度、株数,结合3S和回归模型等技术方法,估测小班平均胸径、平均树高、郁闭度、株数和蓄积量。重点介绍林分优势树种(组)、树种组成、平均胸径、郁闭度的估测方法。利用基于高清航片的小班测树因子估测技术与传统调查方法相比,可以减轻调查工作量,提高工作效率,降低调查成本。     

基于RS的闽江流域马尾松林分蓄积量估测模型研究

从福建省第5次森林资源一类调查落在闽江流域的样地中抽取马尾松林样地130个,以RS可提取因子及样地林分立地条件因子为可选变量,利用3倍标准差法进行异常数据的筛选,对林分立地条件定性因子进行数量化处理,通过逐步回归构建闽江流域马尾松林分蓄积量估测模型,研究结果所构建的蓄积量估测模型的相关系数为0.735。经模外抽取30个样地对估测模型适用性检验和精度验证表明,在可靠性α=0.01条件下模型估测值与外业实测值无显著差异,模型的林分蓄积量估测精度达85.03%,为此,本研究的蓄积量估测模型对森林经营管理具有现实意义。     

基于TM影像数据的林分冠层郁闭度反演技术研究

本文以崂山林场为研究区域,利用森林资源二类调查数据和TM影像数据,分析了林分郁闭度与遥感因子之间的定量关系,在此基础上利用多元回归分析法结合实测数据构建郁闭度估测模型,并对模型精度进行检验,结果表明,预估精度达到81.6%,估测效果较好。利用该模型,反演了研究区的林分冠层郁闭度,将崂山林场的林分冠层郁闭度分为四个等级,即非林地区,低郁闭度区,中郁闭度区和高郁闭度区,研究区的森林郁闭度分布呈现西北部和东南部较低,而中部和南部相对较高。     

赣东北马尾松主要调查因子相关表的编制

林分调查是测树学的重要内容，林分蓄积量的测定，一直是许多林业工作者极为关注的问题之一，许多学者作了大量的研究和探讨，取得了可喜的成果。采用材积表、标准表等方法测定林分蓄积量，已成为经典。近年来，随着遥感技术在林业中应用的不断发展，采用郁闭度因子估测林...     

林分起源对立木生物量模型的影响分析

以杉木和马尾松604株样木的地上生物量和212株样木的地下生物量实测数据为基础,利用非线性混合模型和哑变量模型方法,建立了包含林分起源的立木地上生物量和地下生物量模型,分析了林分起源对模型参数的影响。结果表明:不同起源的立木地上生物量模型没有明显差异,而地下生物量模型则存在显著差异,相同直径和树高天然林木的地下生物量明显高于人工林木;杉木天然林木的地下生物量比人工林木大近30%,而马尾松天然林木的地下生物量比人工林木要大约45%。     

基于不同立地质量的杉木生物量遥感估测

[目的]研究不同立地质量对杉木生物量遥感估测精度的影响,为进一步提高和完善森林生物量遥感监测体系提供一种新的思路和方法。[方法]以2007年建德市森林资源二类调查数据和TM影像为研究材料,采用蓄积量—生物量换算因子连续函数法计算杉木林生物量和地位级法评价立地质量等级,比较杉木立地质量好、中等、差和不分地位等级4种生物量遥感估测模型,并进行精度检验。[结果]表明:(1)以TM遥感影像主成分分析中第一主成分为自变量的模型拟合效果最好,决定系数R2均在0.69以上,最高0.855。(2)利用预留独立样本对模型精度进行验证,不分地位级总体估测精度为87.78%,分立地质量等级好、中、差3种类型总体估测精度分别为97.37%、95.82%、98.23%。分不同立地质量类型可以提高杉木生物量遥感估测精度。[结论]研究结果为森林生物量遥感估测提供一种改进的思路,且为提高森林生物量和碳储量遥感估测精度提供一种参考方法。     

杉木人工林标准蓄积量收获模型

本文根据江西永新县31块杉木人工林林分生长过程解析标准地资料．分析了立木株数随林分平均直径的变化规律。通过林数标准化，将合标准地林分蓄积量转换到标准林分（郁闭度1．0）水平，采用改进的8参数Chapman－Richards函数，用Marquardt迭代法建立了以地位指数和年龄为解释变量的杉木人工林多形标准蓄积量收获模型，为立地质量评价和森林资源的生长预测提供依据。