森林生物量估测进展

森林生物量是森林碳汇能力的重要标志之一,同时也是众多林业问题和生态问题的研究基础。估测生物量的方法可分为传统地面实测法、基于遥感经验模型的生物量估测法以及基于遥感机理模型的生物量估测法。对3种不同方法进行比较分析,结合研究现状,探讨森林生物量估测的发展趋势。     

森林蓄积量的样点估测

在森林资源二类调查工作中 ,通常利用角规测树原理进行森林蓄积量的估测 ,这种方法外业调查劳动强度较大 ,内业计算也比较繁琐 ,应予以改进。笔者根据数理统计原理 ,在保证森林蓄积量估测精度的原则下 ,提出样点估测方法 ,供广大林业工作者参考。1样点估测方法的理论基础根据数     

基于机载大光斑激光雷达的森林冠层高度估测

利用国家林业和草原局卫星林业应用中心设计研发的机载林业探测大光斑激光雷达回波数据,基于Matlab2014a软件对光斑数据进行数据读取、背景噪声估计、信号起始位置判断、地面回波位置确定,从而估测光斑位置下森林冠层高度。通过选取样地位置附近连续10组大光斑回波波形对森林冠层高度进行估测,并与样地实测森林冠层高度进行精度验证。结果表明:机载林业探测大光斑回波波形对7种森林冠层高度均有不同程度的估测能力,其中以胸高断面积加权平均高、优势树种平均木平均高估测效果最好,相对误差分别为4.36%和8.29%,RMSE(均方根误差)为1.40 m和1.55 m;对优势木平均高H、优势木平均高D估测能力最差,相对误差为19.81%和22.00%,RMSE为2.99m和3.34m。     

新书评介

《林业遥感定量估测》是我国引进航天遥感技术20年来第一部全面系统地论述林业遥感的专著。作者用了较多的数学方法,选取了林业中的一些重要问题,建立了遥感数据定量表达森林的模型,模型涉及森林资源、森林与环境、森林灾害及林业区划。尤其是森林蓄积量估测、营林活动分析和林     

卫星照片估测在森林经理调查中的应用

卫星遥感技术在森林经理调查中的使用越来越为林业工作者所认可,但如何提高估测精度则是人们所关注的问题。大兴安岭新林、松岭林业局在森林经理调查中,利用高分辨率、大比例尺的SPOT5卫星遥感影像,成功的进行了卫星照片（简称卫片）估测,并取得了宝贵经验,拓展了森林经理调查的技术手段和调查方法。     

合成孔径雷达技术在林业中的应用综述

近年来合成孔径雷达(SAR)技术得到快速发展,它通过飞行平台的向前运动来实现合成孔径。它的穿透特性使它获取的影像基本不受云、雾的影响,而且能够透过地表和植被获取地表以下信息。最初用于军事上探测空中和地面的运动目标,后来逐渐应用到农业、林业、地质、环境、水文、灾害、测绘等领域。文中主要介绍合成孔径雷达技术的特点及其在森林资源调查、森林分类、自然灾害监测、森林蓄积量和生物量估测、土地利用分类、土壤水份估测等林业中的应用现状,对合成孔径雷达技术在林业中的应用前景进行了展望。     

各龄级中值的倒数不等于生长率

当前森林资源调查中。非常重视森林生长量的估测。森林生长量的估测正确与否直接影响森林经营活动的开展,准确的森林生长量为科学合理地利用森林的木材资源提供依据。正因为如此,我国林业工作者为此付出了艰辛的劳动,提出了各种森林生长量的估测方法。本刊1992年第3期胡云龙先生的文章     

基于逐步回归的XGboost方法的森林蓄积量估测

【目的】森林蓄积量是反映森林资源总规模和水平的基本林分调查因子之一,也是衡量森林资源丰富程度和森林生态环境优劣的重要依据。为探索更优的森林蓄积量建模和估测方法,以期为林业科学中森林蓄积量的估测研究提供新的方法与思路。【方法】以浙江省龙泉市为研究区,以单位蓄积量(m3/mu)为研究对象,集成森林资源二类调查数据、高分二号遥感影像数据、数字高程模型(DEM)数据。通过逐步回归特征选择方法选取与蓄积量相关的自变量因子,在不区分树种的情况下,利用极端梯度提升(eXtreme gradient boosting,XGboost)方法、决策树梯度提升(Light generalized boosted regression models,LGBM)方法和梯度提升(Gradient boosting)方法分别建立蓄积量估测模型。然后,基于区分针叶林、阔叶林、针阔混交林的情况下,用XGboost方法再次建立蓄积量估测模型,并与未区分树种情况下的估测结果进行对比。采用十折交叉验证法对模型性能指标进行检验。【结果】在不区分树种的情况下,XGboost呈现了最佳的效果,优于LGBM方法和Gradient boosting方法,其建模精度为89.65%,估测精度为83.19%。在区分树种结构下,XGboost方法的建模精度(89.31%)与不区分树种情况下没有明显区别,但估测精度(84.5%)有一定提升,其中针叶林的效果最好。【结论】逐步回归特征选择方法结合XGboost方法能够取得最好的森林蓄积量估测效果,区分树种能够在一定程度上提高模型的泛化能力。XGboost方法在实践中使用方便,提供了在短时间内估测森林蓄积量的可能性,从而为森林蓄积量的估测提供了新的方法。     

森林调查中基本的回归估测、比估测和双重抽样方法

现代森林调查中,引进了多种多样的数理统计方法。这些方法通过不同的条件、途径来提高抽样估测效率。分层抽样就是通过对所调查林区进行一系列分类来达到缩小变动、提高精度的目的。与此相同,回归估测、比估测和双重抽样则都是利用对林区中某些辅助调查因子的资料,并充分利用它们和估测因子(蓄积量)之间的回归关系来提高估测精度。但应明确指出,比估测、回归估测是两种相近的估测方法,而双重抽样则是一种具有两重样本的采样方法。众所周知,抽样调查是由采样和估测两个环节组成,分层抽样就是分层采样和分层估测的总称;如果条件具备,分层采样同样可以利用回归估测或多种方法的比估测来进行     

基于星载雷达全波形数据估测森林结构参数研究综述

随着遥感技术的迅速发展, 基于星载雷达全波形数据来估测森林结构参数已成为一项突破性的技术。星载雷达对植被空间结构和地形探测能力很强, 能准确估测出森林结构参数, 为进一步研究森林碳储量和碳循环提供可靠的基础数据, 因此在林业中得到广泛应用。文中介绍了星载雷达系统ICESat-GLAS及其组成和工作原理, 系统总结了利用星载雷达数据估测森林结构参数的研究现状, 分析了星载雷达估测森林结构参数的局限性, 并对其研究趋势进行了展望。     

机载林业探测大光斑激光雷达系统的设计与应用

激光雷达以其独特的穿透能力在大面积的林业探测中越来越受到重视。以国家林业局调查规划设计院和北京遥测技术研究所共同设计研发的大光斑激光雷达系统为基础,详细介绍了该系统的工作原理、模块组成、设备安装、参数设计、数据处理等,并对该系统的飞行试验数据进行了分析,结果显示,该系统下得到的波形数据可对建筑、农田、森林等地物进行精确地刻画。进一步利用Matlab 2014b软件对大光斑激光雷达回波波形估测森林样地最大冠层高度,并利用与之对应的小光斑激光雷达数据提取的森林最大冠层高度对比,总体平均精度达到89.24%。利用SPSS软件做配对样本T检验,结果表明,该系统下获得的大光斑波形数据估测的森林最大冠层高度与小光斑估测的森林冠层高度的差异显著性为0.366,大于0.05,无明显差异,直接证明了大光斑激光雷达估测森林最大冠层高度的独特性能。因此,在未来的林业探测中,可用该系统对大面积的森林资源进行探测,为大面积估测林分最大高、平均高、郁闭度、生物量、蓄积量、叶面积指数等一系列森林参数创造了条件。     

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。     

两段分区法求算二元线性回归方程

从1个变量的变异估测另一个变量的变异,称为回归关系。在林业实际工作中,有许多利用这种关系实现以简单测量代替复杂测量,减少工作量提高估测精度,或借以编制各种林业用表等。诸如:前次经理目测蓄积量与本次调查实测蓄积量之间的关系;判读蓄积量和实测蓄积量之间的关系;林分胸高断面积与林分蓄积量之间的关系等等。这些关系常呈直线关     

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...     

福建省森林经营碳汇项目潜力分析

通过梳理福建省林业碳汇项目发展现状,分析碳汇市场发展存在问题和瓶颈,确定福建林业碳汇项目发展路径。按照发展森林经营碳汇项目的思路,利用最新森林资源建档数据估测项目发展潜力,为科学决策提供依据。     

基于ALOS数据的巨尾桉蓄积量遥感估测——以广西平南县为例

蓄积量是森林资源监测的一项重要指标,蓄积量遥感估测一直是林业遥感研究的重要内容。本文采用ALOS数据为遥感信息源,以广西自治区平南县优势树种巨尾桉为研究对象,分析选取影响巨尾按蓄积量估测主要的遥感信息和地理信息因子,结合郁闭度实地调查因子,建立了巨尾桉蓄积量估测模型,模型精度达91．18％。     

小光斑激光雷达数据估测森林树高研究进展

小光斑激光雷达可以同时获得森林的垂直及水平结构参数,因光斑直径较小,可以做到森林单木结构参数的准确估计,进而推广到样方甚至更大区域森林结构参数的估计,近年来在林业中得到广泛应用。文中主要从树高估计方面对小光斑激光雷达在林业中的应用进行研究,通过对先前类似文献进行归纳总结发现,在小光斑激光雷达估测森林树高方面仍存在着一些问题,从而限制了森林树高估测精度的提高,如点云分类算法、点云密度、森林郁闭度、单木的准确分割等,还对小光斑激光雷达估计森林树高中所存在的问题进行了概括,并提出了改进建议。     

基于GF-2号遥感影像的天山云杉林郁闭度估测研究

森林郁闭度作为林业综合评价的一个重要指标,对评价和监测森林生态系统的稳定性具有十分重要的意义。本研究通过提取GF-2号遥感影像的光谱信息、纹理特征因子和地形因子,结合地面样方的实测郁闭度数据,为了筛选出对郁闭度反演影响较大的因子和构建反演精度较高的估测模型,首先对各个因子与郁闭度之间的相关性进行分析,剔除相关性较低的因子;其次对各个纹理特征因子之间进行相关性分析,利用主成分法对各个波段的纹理特征因子进行分析,最终筛选出合理的纹理特征因子与影像的光谱信息、地形因子等特征,并以此作为自变量构建郁闭度估测的逐步回归模型。研究表明:以纹理特征+光谱信息+地形因子为自变量构建的估测模型拟合度为0.823,经精度检验EA%达到89.82%。总体来看,该模型基本上满足了郁闭度反演的需要,为新疆天山云杉森林生态系统的评估和实现精准数字林业提供理论依据和技术支撑。     

云南松(滇东南)和思茅松天然林伐根直径与胸径相关关系的研究

在林业生产和科学研究中,为了掌握森林资源的消长变化,往往需要对已伐木(包括过去的采伐木,误伐木,乱伐木,盗伐木等)材积进行估测,在伐根存在的情况下,笔者认为,可以通过伐根直径与胸高直径的相关关系,推算出胸高直径,然后利用一元材积表,查立木材积。即可得所需要的估测材积。     

林业碳汇项目中灌木地上生物量调查方法初探

文旨探索了林业碳汇项目生物量调查方法,并以灌木植被为研究对象,设计了适合的野外调查方法,分析了取样的可行性及如何建立目的树种的生物量估测模型,为碳汇计量与监测等后续工作提供了可靠、易用的基础数据。