形率对白桦单木材积和生物量预测精度的影响

【目的】以大兴安岭地区白桦为研究对象,构建含有形率的材积模型,并与部颁东北地区白桦二元材积模型和传统基础材积模型进行比较,同时结合生物量转换因子,研究形率对单木生物量的影响,为单木材积和生物量的精准预测提供科学依据。【方法】将树干上15个形率引入传统基础材积模型分别构建二元和三元单木材积模型,应用R软件GNLS模块拟合各模型,引入方差函数消除各材积模型拟合过程中产生的异方差现象。以相对误差绝对值(MPB)、平均误差绝对值(MAB)、均方根误差(RMSE)和确定系数(R²)为评价指标对各模型进行对比分析,采用交叉检验法对模型进行检验。【结果】1)形率引入可显著提高材积模型拟合效果,当取相对树高为40%时,带有形率q_0.4的二元和三元材积模型拟合效果均表现最好;2)交叉检验结果表明,形率引入材积模型使得材积预测精度显著提高,相较传统一元模型(1)和二元模型(2),引入形率的二元模型(14)和三元模型(15)的均方根误差分别降低38.9%和45.8%; 3)与东北地区当前使用的二元材积模型(5)相比,引入形率的二元模型(14)的RMSE、MAB和M...     

基于机载激光雷达的崇礼冬奥核心区林分地上生物量反演

【目的】基于机载激光雷达数据建立结构稳定的林分地上生物量预测模型,考虑最小二乘、混合效应和贝叶斯等参数估计方法对最优生物量预测模型选择进行探讨,为生物量建模方法研究、生物量估测提供科学依据,为冬奥核心区实现“双碳”目标和生物量模型计算提供技术支撑。【方法】基于崇礼冬奥核心区2种森林类型(华北落叶松和白桦)62块实测样地及对应的激光雷达数据,通过变量筛选分别建立最小二乘、混合效应和贝叶斯生物量模型,应用确定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、残差、总体相对误差(TRE)评价模型,采用留一交叉法验证模型精度。【结果】筛选出相关性较高的激光雷达变量共20个,最终进入模型的自变量3个。拟合效果最好的是Logistic混合效应模型(RMSE=22.99 t·hm^-2,R²=0.768,TRE=6.08%),分树种建立模型后华北落叶松模型拟合效果提升(RMSE=22.92 t·hm^-2,R²=0.795,TRE=7.45%),白桦模型预测精度提高(RMSE=23.34 t·hm^...     

木荷二元材积表的研制

利用样木资料,以胸径D、树高H为自变量,材积V为因变量,在多种二元材积模型筛选的基础上,选择山本公式建立木荷二元材积模型并用改进单纯形法进行优化,由此求得木荷二元材积模型为:V=0.00006801D1.865613H0.918129。该模型理论值和实际值差异不显著,实际应用误差小,精度高,完全能够满足生产上的精度要求,可在森林资源清查中推广应用。     

引入林分优势高和气候因子的杉木和桉树树高-胸径模型研建

基于广西森林资源年度监测评价项目中25块杉木样地和25块桉树样地的每木胸径和树高实测数据，从7个传统树高-胸径曲线中筛选出拟合精度最优模型作为基础模型，引入林分优势高和气候因子构建广义非线性模型，通过10折交叉验证法进行检验，并对一元材积公式的估计误差进行评价。结果显示：1)各传统树高-胸径曲线模型中，Richards模型为杉木和桉树最优的基础模型；2)引入了林分优势高和气候因子的杉木和桉树树高-胸径广义非线性模型，拟合精度相对基础模型更高，杉木的R²,MPE和MPSE的值分别为0.797 6,0.58%和13.91%,桉树的R²,MPE和MPSE值分别为0.720 7,0.62%和11.58%;3)采用一元材积公式得到的杉木和桉树总体蓄积与实测蓄积相差较大，其中桉树相对误差为-13.51%,超过了林业行业标准要求范围，运用树高-胸径广义非线性模型和二元材积公式计算总体蓄积，与实测值相对误差不超过0.5%,构建的杉木和桉树树高-胸径广义非线性模型能运用于实践生产。     

柳杉人工林材积生长率表编制的研究

把材积生长率作为年龄、胸径的函数,采用山本公式、多模型选优法、逐步回归法建立柳杉人工林材积生长率的数学模型,并用改进单纯形法进行优化,从而为提高材积生长率表的编制精度提供客观依据。     

基于机器学习森林生物量反演的哨兵数据精度对比

选取美国弗吉尼亚州东南部和北卡罗来纳州东北部的迪斯默尔沼泽作为研究区,基于Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据,在对影像特征因子提取的基础上,采用随机森林构建生物量反演模型,对比分析了森林地上生物量反演精度。结果表明：基于Sentinel-2影像的随机森林模型的R²、RMSE分别为：0.707、39.521 t/hm²;基于Sentinel-1影像的随机森林模型R²、RMSE分别为：0.601、38.536 t/hm²。从整体来看,不同的变量参与到模型建模最终导致的精度各不相同,基于Sentinel-2影像建模的精度总体上高于基于Sentinel-1影像建模的精度。     

五岔沟天然落叶松二元立木材积表编制研究

文章以五岔沟实测的393株天然落叶松解析木数据.利用最小二乘法拟合材积模型,采用相关指数、总相对误差、相对误差平均值、相对误差图等指标进行模型评价,得到最优材积模型,对模型进行适用性检验.检验指标包括F检验、相对误差图等,论证最优模型为可变参数山本模型,编制了最优五岔沟天然落叶松二元立木材积表。模型如下。V=0000055×D^1.691645-0.001211(D+2H)×H1.199743+0.001176(D+2H)采用材积模型,编制了五岔沟天然落叶松最优二元立木材积表。     

贵州省杉木二元立木材积生长率模型研究

根据杉木在贵州省的生长分布情况,将其划分为中心区、一般区2个建模单元,分别各建模单元设置样地进行调查,选择各径阶平均木进行树干解析,用复利式计算各径阶、各龄阶材积生长率,选择合适的基本方程分别采用不同的拟合方法拟合二元立木材积生长率模型,通过对各项统计检验指标进行分析评价及适用性检验,确定最优模型.提出贵州杉木二元立木材积生长率模型的应用方法.     

黄山松立木一元材积模型建模技术

为改进一元材积模型建模技术,以黄山松(Pinus taiwanensis)为研究对象,构建了基于伯克式的一元材积模型,通过交叉建模和检验同步进行的建模思路,利用逐步回归法求解参数,得到黄山松一元材积方程。并通过模型评价指标对比分析,其拟合效果好于由TOPSIS法得到的最优一元材积方程,弥补了黄山松一元材积表的空白,对科学经营管理黄山松天然林、森林资源清查具有重大意义。     

杉木短周期小径级速生材培育模式树干生物量模型构建

以湖北省咸宁市咸安区7～12 a杉木短周期小径级速生材培育模式人工林为研究对象，用96株解析木数据构建该模式树干生物量模型。结果表明：平均单木树干生物量为18.64 kg,其中62.5%的样本树干生物量在10～20 kg,而主伐年龄9～10 a的平均单木生物量为20 kg左右；以胸径为变量的一元方程和以胸径、树高为变量的二元方程均达到了较好的拟合效果(R²>0.9),但二元方程拟合精度更高；经检验，最优一元方程(W=0.104×D^2.123)和最优二元方程(W=0.02×D^1.486×H^1.362)的预估精度分别为92.25%和94.75%,均能满足生产应用需求和标准，为该栽培模式木材生物量估算提供技术支持。     

甘肃白龙江林区人工云杉林二元立木材积表的编制

在舟曲、迭部林业局人工云杉林中测定270株云杉样木,应用7个二元材积方程,拟合人工云杉林的材积,筛选出其最优的二元材积方程为山本式,即:v=0.000 056 748 94d1.939h0.921(相关系数R2=0.991);通过在白龙江林区收集的112株解析木的实际材积与山本式求得的理论材积进行精度分析,其平均误差、标准差、均方差都不超过±10％,精度符合要求;利用拟合出的二元材积方程编制二元立木材积表,适用性分析得出F=2.79＜F0.05=3.11,因此按照筛选的最优方程编制的二元立木材积表能满足日后科研和生产上的基本要求.     

甘肃省山杏山杨相容性一二元材积模型研建

为建立适用于甘肃省的立木材积模型,获取更为准确的材积表,以甘肃省山杏、山杨为研究对象,采用电子经纬仪进行无损立木精测获取数据,并通过误差变量联立方程组方法,建立了两个树种的二元立木材积方程、一元立木材积方程以及树高-胸径回归模型,为准确估计相应树种的森林蓄积量提供了科学依据。利用经典的二元材积模型山本和藏式及指数树高模型进行联立得到相容性立木材积方程,通过6项指标对所得模型进行综合评价,结果表明:二元材积模型、一元材积模型都能取得良好效果,其中山杏二元材积表、胸径一元材积表的平均预估误差分别为2.12%,2.58%;山杨二元材积表、胸径一元材积表的平均预估误差分别为1.57%,2.01%;所建相容性一二元材积模型可用于甘肃省山杏山杨蓄积量估计。     

关中地区毛白杨二元材积表的编制

本文从10个材积模型中选出了两个材积模型 V=aD~bh~c 和 V=(aD~b)~2h。V=(aD~b)~2h 的精度比山本式高,检验精度稍低于山本式。依山本式材积模型编制了毛白杨二元材积表。     

甘肃省人工云杉林二元立木材积方程的编制研究

以甘肃省人工云杉林为研究对象,基于收集的680株代表性样木材料,对该区人工云杉林二元材积表的编制进行了研究。结果表明:采用的12种材积备选模型均能较好的拟合材积与胸径、树高的相关关系;通过模型选优,最终确定出11号、12号模型作为甘肃省人工云杉林的二元材积方程式;经适用性检验,林木实际材积与理论材积无显著性差异,材积方程适用于研究区林业生产精度要求,可以为该区人工云杉林林业调查、蓄积估算及科学经营管理提供科学依据。     

广西速丰桉林分二元材积生长率表研制

速丰桉一年四季生长,没有明显年轮的特征,难以对单株木进行树干解析确定林木生长量。在没有足够数量的固定标准地连续定期监测数据的情况下,采取临时标准地年龄序列的调查方法,选用适当模型结构,再通过引进可变参数改进生长模型,建立以年龄、胸径为基础的林分材积生长率模型,并编制广西速丰桉林分二元材积生长率表。经检验,方法可行,预估精度满足林业数表建模要求,可应用于速丰桉林材积生长量的预估。     

基于BP神经网络的沙柳地上生物量预测模型

[目的]以库布其沙漠沙柳为研究对象,建立基于BP神经网络的沙柳生物量模型,探究不同建模因子下的沙柳生物量估算模型变化,以期探究沙柳生物量估算模型的最优形式。[方法]选取6种沙柳生长因子,并根据与生物量相关性大小加入输入变量,从而组成6组不同输入变量,输入变量包含因子数量逐步增加（1～6种）。对比BP神经网络沙柳生物量模型不同输入变量所拟合模型的性能,确定最佳输入变量,并在最优输入变量的基础上,确定BP神经网络隐层数量,经过反复训练,建立基于BP神经网络的沙柳生物量估算模型。[结果]基于BP神经网络的沙柳生物量模型最优结构,即输入层节点数(N_in)∶隐层节点数（N_h）∶输出层节点数(N_out)为：4∶9∶1。其中训练数据R²=0.97,RMSE=0.67,MAE=0.50;测试数据R²=0.96,RMSE=1.10,MAE=0.77。[结论]基于BP神经网络的沙柳生物量,随着输入变量中输入因子的数量不断增加,发现其R²、RMSE、MAE所表现出的模型性能逐渐...     

基于机理模型人工针叶林叶面积指数反演

以内蒙古赤峰市旺业甸实验林场人工针叶林为研究区域,以哨兵2A(Sentinel-2A)多光谱遥感影像和外业测量的LAI为基础,探讨了5-scale+Liberty机理耦合模型和经验统计模型反演人工针叶林LAI的规律。结果表明：基于一元线性模型估测的LAI精度较低,R²=0.619,RMSE=1.6107;基于机理模型反演的LAI较高,R²=0.8222,RMSE=0.9414,并进一步分析了不同步长情况下,5-scale+Liberty模型反演的LAI与实测的LAI之间的关系,步长的大小一定程度上影响LAI反演精度。     

基于机载激光雷达点云数据的马尾松单木材积估测

为提高森林单木材积估测精度和效率,选取贵州省织金县城郊典型马尾松林为研究对象,基于机载激光雷达点云和样地调查数据,以提取的树高、冠幅、树冠投影面积和树冠体积等单木结构参数为变量,构建基于机载激光雷达点云数据的马尾松单木材积估测模型。结果表明：1)基于点云数据提取的马尾松单木树高和冠幅因子与实际调查数据之间存在良好的相关性,决定系数R²在0.7以上,精度相对较高,可用于构建马尾松单木材积模型。2)在经典非线性CAR模型基础上,利用枚举法对树高、冠幅、树冠投影面积、树冠体积等4个变量组合构建的11个模型中,包含树高、冠幅及树冠体积三个林分因子的模型表现最佳,R²为0.774 1。3)树高、冠幅及树冠体积被确定为马尾松单木材积估测的关键因子,其中,树高的贡献最大且与单木材积呈极显著正相关关系(P<0.001)。利用机载激光雷达点云数据提取单木结构参数,并基于非线性CAR模型构建单木材积模型估测马尾松单木材积的方法是可行的,该方法不仅能满足森林资源调查的精度要求,且能有效提高调查效率。     

利用分段建模方法建立海南省加勒比松一元立木材积模型

以海南省加勒比松为研究对象,以山本材积式为模型基础,分别采用常规建模方法 (直接建立一元材积模型)和分段建模方法建立加勒比松一元立木材积模型,并对两种方法进行比较。结果表明:两种方法建立的一元材积模型精度较高,均到达95%以上,且整体上差异不大;相对于常规方法,利用分段建模方法建立的一元材积模型在各个径阶上均能保证总相对误差和平均系统误差)在±5%以内,因此型的全面切合性能更好,是生产上的首选模型。     

鄂西山区日本落叶松人工林二元材积表研制

以鄂西山区日本落叶松(Larix kaempferi)人工林为研究对象,基于收集的670株代表性样木材料,对该区日本落叶松人工林二元材积表的编制进行了研究。结果表明:采用的12种材积备选模型均具有较好地拟合效果;通过多模型比较和选优,确定出山本式模型3为最优模型,作为鄂西山区日本落叶松人工林的二元材积方程式;经适用性检验,模型精度符合研究区林业生产需求。