马尾松人工林直径分布神经网络模型研究

该文首先以相对直径为输入变量,以累积频率为输出变量,构建了1∶S∶1的林分直径分布BP神经网络模型. 用1块具有代表性、26年生、全林伐倒测定每木胸径、树高生长过程的马尾松人工林标准地直径分布数据,作为马尾松人工林的期望分布,对所建模型进行训练、用定性与定量相结合的方法,选出既符合林分直径分布规律,又具有较高拟合准确度的网络模型结构为1∶2∶1,网络对象名为FRdnet2 该模型的总体累积频率拟合准确度达99.5%,径阶累积频率拟合准确度最低93%、最高99.9%、平均99%,径阶频率拟合准确度最低82%、最高99%、平均95%. 神经网络建模技术的拟合准确度好,可作为有效的林分直径分布模拟技术.      

基于人工神经网络的落叶松一元材积表编制

采用大兴安岭东部落叶松Larch的材料,分别运用人工神经网络和回归分析方法编制了落叶松的一元材积表,人工神经网络在拟合过程中以落叶松胸径作为输入向量,以单株材积作为输出向量,并选出既符合林木材积曲线分布规律,又具有较高拟合准确度的网络模型,其网络结构为1：2：1,网络对象名为Enet。用该模型拟合的材积表其拟合准确度迭95．69％,拟合误差为7．2997;而用回归分析法拟合的材积表其拟合准确度为91．56％,拟合误差为14．2930。由此表明,用人工神经网络编制的材积表精度明显高于回归分析法,误差明显小于回归分析法,拟合的材积更接近实际材积。     

毛白杨农田防护林带直径分布预测

以河南省博爱县毛白杨农田防护林带为研究对象,在调查、计算林带径阶分布数据和有关林分特征数的基础上,应用人工神经网络建模技术,以断面积平均直径、直径变动系数和径阶相对直径等为输入变量,以径阶株数累积频率为输出变量,建立了结构为3∶11∶1的毛白杨农田防护林带直径分布神经网络预测模型,模型总体拟合准确度为98.18%。模型的拟合准确度分析结果表明,累积频率拟合准确度最大99.93%,最小88.48%,平均98.20%。模型的预测准确度分析结果显示,累积频率预测准确度最大99.70%,最小94.36%,平均97.56%。模型的平均准确度在95%以上,能满足林业上的应用要求,模型研究取得了较好的拟合、预测效果。     

兴安落叶松天然林林分直径分布和树高分布

基于大兴安岭地区100块兴安落叶松天然林样地的调查数据,选用43个基础模型对兴安落叶松(Larix gmelinii)的直径分布和树高分布进行拟合,用10个基础模型对兴安落叶松的树高与直径关系进行回归模拟,求解模型参数值并用均方根误差(RMSE)、和相对误差(Bi)进行检验与评价。结果表明:Exp3P2模型的精度最高,可以很好的拟合兴安落叶松直径分布;柯列尔模型为最优兴安落叶松树高分布模型;树高与直径相关关系模型拟合与检验结果最优为Wykoffl模型。     

林分直径分布的Weibull参数估计系统研制

基于Weibull分布3参数的人工神经网络估计模型,用MATLAB的GUI界面编制了Weibull参数估计系统(WPES)。以3个年龄段(14、22和30 a)的贵州马尾松人工林直径分布数据为验证材料,用最大似然估计(MLE)为对照,对WPES的准确性和适应性进行了精度检验和χ2检验分析。2种方法对3个年龄段直径分布的拟合精度分别为:84%、85%、85%和78%、64%、67%;χ2种检验统计量分别为7.17、8.73、2.40和52.62、45.31、7.96。分析结果表明,WPES的拟合精度较高,比MLE高5%~20%;WPES对不同时间和空间的适应性较强,其变动幅度是MLE的1/10。     

基于BP神经网络和支持向量机的杉木人工林收获模型研究

以闽西北杉木人工林为研究对象,选取涵盖中龄林、近熟林、成熟林3个龄组的700个小班作为样地进行调查,以林龄、地位指数、林分密度、平均胸径作为输入变量,单位蓄积量为输出变量,运用BP神经网络和支持向量机2种机器学习方法建立林分收获模型,并采用遗传算法对模型参数进行优化。随机将样本数据分成350个训练样本和350个验证样本,对不同模型的拟合精度、预测精度进行对比分析,其中参数优化后的BP神经网络和支持向量机模型训练样本精度分别达到0.935 37和0.936 33,预测结果精度分别为0.921 30和0.926 97,训练样本和验证样本的总体拟合平均相对误差值均低于7%。分析结果表明,2种模型拟合精度高、预测性能好,为杉木人工林林分收获模拟和预测奠定了基础。为比较2种方法预测结果的差异性,将350个验证样本样地平均分为7组,分别用优化后的2种模型计算各组的预测精度,对预测精度与训练精度的差值进行t检验,结果表明,2种建模方法的预测结果不存在显著性差异,但模型精度的提高对森林资源的精确监测和森林生长动态预测具有重要的理论价值。同时,研究发现支持向量机模型的拟合精度和泛化能力均优于BP神经网络,该方法为收获模型研究提供了新思路。      

基于ANN的栎类天然次生林林分直径分布研究

利用宝天曼自然保护区栎类天然次生林32块标准地的调查数据,采用人工神经网络建模方法,以相对直径作输入向量,以株数累计频率作输出向量,在MATLAB软件中进行模型训练,建立人工神经网络模型。对主要树种建立的7个模型进行的精度分析表明,该模型能够很好地描述栎类天然次生林主要树种的直径分布。     

基于人工神经网络的林分直径分布预测

以马尾松人工林为研究对象,用人工神经网络建模技术构建了林分直径分布预测模型。经训练和优选,得到的理想模型结构为3∶6∶6∶1,训练误差指标为0.000281,总体拟合准确度为98%。模型对82块训练标准地的累积频率拟合准确度最大为100%,最小为95%,平均为98%;频率拟合准确度最大为96%,最小为75%,平均为87%。模型对18块检验标准地的累积频率预测准确度最大为99%,最小为97%,平均为98%;频率预测准确度最大为96%,最小为76%,平均为88%。所建模型具有很好的拟合效果和很强的预测能力,可用于10～30年生马尾松人工林。研究结果证明,人工神经网络技术可以作为有效的林分直径分布预测技术。     

闽楠天然次生林直径分布模拟研究

以闽楠天然次生林作为研究对象,通过标准地调查获取数据,利用Weibull分布、正态分布、对数正态分布、Г分布和β分布等5种概率密度函数对其直径分布规律进行分析,采用χ2法检验拟合效果,并以其最优分布函数建立参数预估模型。结果表明:(1)直径分布主要为反J型或正偏山状曲线形式,其最优直径分布函数为Weibull分布,接受率为81.3%;(2)Weibull分布预估尺度参数(b)模型的R2为0.996 6,形状参数(c)模型的R2为0.791 5,经检验其预估模型的通过率为100%。研究结果可为闽楠天然次生林相关经营数表的编制及科学经营管理等提供参考依据。     

长白山云冷杉混交林直径结构分布研究

【目的】选择能够正确拟合经过采伐后的长白山云冷杉针阔混交林直径结构分布的模型。【方法】以长白山12块经过2~3次采伐的云冷杉过伐林固定样地数据为依据,分别运用负指数、三参数Weibull、限定混合Weibull模型拟合云冷杉混交林的直径分布。【结果】12块样地密度为535~1 035株/hm2,平均胸径变化不大,在20.1~23.9cm;所有样地直径分布偏度为正。除1号、7号样地的直径结构用负指数模型效果较好,2号、4号样地用三参数Weibull模型拟合效果较好外,其余样地均适合用限定混合Weibull模型拟合。【结论】3种分布模型中,负指数模型拟合近似"反J"型曲线时效果较好,而限定混合Weibull模型在拟合不规则直径分布时效果较好。     

基于树干不同高度直径的落叶松立木材积方程

以大兴安岭兴安落叶松为研究对象,基于树干15个不同相对高度处直径和1.3 m处胸径分别建立一元和二元材积方程。利用S-PLUS软件的广义非线性GNLS模块对各模型进行拟合。采用指数函数、幂函数和常数加幂函数对立木材积模型拟合过程中产生的异方差现象进行校正。采用确定系数(R2)、均方根误差(ERMS)、平均误差绝对值(B_(MA))和相对误差绝对值(B_(MP))4个指标对模型进行评价。结果表明,基于树干相对高度30%处直径的一元和二元模型拟合效果最好。模型检验结果表明:相对于传统的一元模型,基于相对树高30%处直径的一元模型的ERMS、B_(MA)和B_(MP)分别降低了25.6%、24.7%、24.7%;相对于传统的二元模型,基于相对树高30%处直径的二元模型的ERMS、B_(MA)和B_(MP)分别降低了55.6%、41.2%、41.2%。二元模型的检验精度明显优于相应的一元模型。     

云南松地上生物量模型研究

森林生物量作为森林生态系统的最基本数量特征,是研究许多林业问题和生态问题的基础,但由于地域的不同,地上生物量及各分项生物量存在差异。以西藏、云南2个省(自治区)的130株实测云南松Pinus yunnanensis生物量数据,分别用传统回归方法和利用引入地理区域为特征的哑变量方法建立了地上总生物量和地上各分项生物量的一元(胸径为自变量)、二元(胸径和树高为自变量)和三元(胸径、树高、冠幅为自变量)模型。结果表明:所建生物量模型中,地上总生物量模型精度最高,预估精度为0.9300~0.9600,其次是树干、树皮和干材生物量模型,预估精度为0.9000~0.9500,树叶生物量模型的预估精度相对较低,其值为0.8500~0.8900,而且所有的模型都满足二元模型的预估精度和确定系数比一元模型高,与三元模型相差不大。引入哑变量后的模型中,不管是一元模型、二元模型还是三元模型,模型的确定系数、预估精度都相应提高,确定系数为0.7300~0.9600,预估精度为0.8800~0.9600,而且估计值的标准误差和平均相对误差都减少了。因此,构建不同区域地上生物量和和各分项生物量模型时,建议引入哑变量,以提高模型精度和适用性,来解决不同地区模型不相容的问题。     

气力式一器双行精量排种器气室流场的仿真与试验

针对2BFQ系列精量联合直播机上的单个排种器单行排种、排种器利用率低、占用空间大的不足,设计了一种一器双行气力式油菜精量排种器。为确定一器双行气力式油菜精量排种器气室负压区进出气孔的结构参数,对排种器气室流场分布进行理论分析和数值仿真研究。利用三维建模软件Pro/E及有限元仿真分析软件CFX,分析了型孔结构特征、型孔数目及出气口直径对排种质量的影响,并采用台架试验进行了验证。结果表明:型孔端面负压和入口流速分布为其最重要的因素,当采用圆柱型直孔且直径为1.2 mm、孔数为40、出气口直径为25mm,在排种盘转速15 r/min、负压1 400 Pa、正压400 Pa条件下,油菜籽排种单粒合格率达89.99%,漏播率低于5%,两行合格指数和漏播指数一致性变异系数均小于3%,能满足油菜精量播种技术要求。     

用林分密度控制图编制可变密度收获表的研究

以林分密度效应规律为基础，编制杉木林分密度控制图。为提高精度，用改进单纯形法对等树高线和等直径线作了进一步的优化。精度检验表明林分密度控制图适用。引入林分密度指数，将林分密度控制图导成可变密度收获表，保证了图表之间输出结果的一致性，为可变密度收获表的编制提供了一种方法。     

样地林木生物量精度评定的研究

为了评定样地林木生物量的估算精度,利用方差--协方差传播律,导出平均断面积法、每木树高胸径法和径阶平均断面积法计算样地林木生物量的精度评定公式;应用实例,分析模型误差、树高误差和胸径误差对样地生物量的影响,并对3种计算样地林木生物量公式的精度进行比较.根据一尾叶桉林样地中90棵树木的分析结果,平均断面积法的精度为2.18%,每木法的精度为1.99%,径阶均值法的精度为1.89%.具体结论为:①样地林木生物量的精度可用公式进行评定;②每木法和径阶均值法计算的样地生物量精度较高,平均断面积法计算的样地生物量精度较低;③样地林木生物量的估算误差,主要受模型参数误差的影响,受树高和胸径误差的影响处次要地位.     

杉木人工林林分出材率表编制方法的研究

应用单株木二元材积方程、二元材种出材率表计算林分蓄积量和出材量的基本原理,推导出编制林分出材率表的计算公式。在此基础上,利用杉木人工林现场实际造林样木选掺Ｒｉｃｈａｒｄｓ方程建立以胸径、树高为辅助因子的累积材种出材率模型,据以估计单株材种出材率。然后,分别应用直径分布参数回收技术法和相对树高曲线模型,预测林分各径阶株数概率及径阶平均高,结合二元材积方程,编制了杉木人工林林会出材率表。表１参４     

小兴安岭主要树种生物量的理论模型

为了研究大尺度森林生物量,利用高精度的林木生物量模型准确估算单木生物量,以树木胸径D为基本自变量,采用chebyshev正交多项式系构建新的自变量组合,并利用偏最小二乘方法进行回归,建立了小兴安岭15个树种的生物量理论模型,并将之与采用常规生物量模型建立的模型进行了精度比较.结果表明:生物量理论模型方法对样本的拟舍效果...     

国土卫星图像在编制森林分布图中的应用

应用国土卫星图像编制森林分布图是一种新的尝试。本文以甘肃省灵台县为例,建立了工作区域主要森林类型的判读标志,介绍了编图的方法步骤。结果表明这种方法是可行的。