关于提高小班蓄积量目测水平的探讨

分析了“角规测树”在森林资源二类调查中的应用限制，对提高小班蓄积量目测水平的途径进行了概括总结，并提出用小班目测练习取代传统的标准地练习之新观点。     

数量化模型Ⅰ小班蓄积调查法

<正> 小班蓄积调查指的是二类小班蓄积量的调查。《森林资源调查主要技术规定》要求按小班提供蓄积量,同时用抽样方法控制调查总体的蓄积量精度。但对远期开发的林区和经营强度较低的林区,可按小班进行分类,按林班或运材系统、大队或公社为总体提供资源数字。蓄积量调查的精度只落实到总体,而不要求落实到小班。二类小班调查的方法,三十年来,由目测、实测及标准地推测等方法,发展到目前广泛应用的总体抽样控制精度的小班调查法。从1976年起就想利用数量化方法进行二类小班蓄积量调查,但试验的结果,小班蓄积预     

利用航空象片判读小班蓄积量和实测蓄积量的回归试验(方法四)

一、试验目的航空象片是地面的真实写照。在森林资源清查中,应该充分发挥航空象片的判读潜力。通过判读航空象片,以调查小班为单位,进行地面实测回归修正,从而用少量的外业实测工作按一定精度,使调查数据落实到小地块,这是当前改进森林调查技术的重要途径之一。本次试验,是用1969年拍摄的1∶50,000放大象片(放大至1∶25,000),通过目测判读林分组成、龄组、地位级、疏密度四因子,查判读蓄积量表,得小班判读蓄积量与对应的实测小班蓄积量配合直线回归方程式。并以该方程式修正全林业局有林地小班的判读蓄积量,汇总回归修正后的小班蓄积量得到全林业局的蓄积量。分析这种方案在大面积森林资源清查中的适用程度和现在已经采用的分层抽样进行比较,讨论改进的途径等问题,是本试验的目     

小班林分调查中一个必须纠正的错误做法

在我国一些省(区)编写的森林调查技术规定(或细则)中,对于幼龄林的蓄积量调查,都有内容基本相同的规定:凡林分平均胸径<5.0cm的,不进行蓄积量调查;林分平均胸径≥5.0cm的,按蓄积量调查的有关规定,调查林分中≥5.0cm的立木蓄积量。执行这一规定的正确方法,无疑应包含以下两个步骤: (1)首先必须认真地进行目测调查,确定出全林分立木(含<5.0cm的立木)的林分平均胸径和平均树高值,作为是否需要进行蓄积量调查的判断依据。显然,所确定的平均胸径和树高值,是真正代表小班全林分平均水平的特征值,应填写在小班调查卡片的相应栏目内,作为确定小班经营措施和建档管理的基本依据。 (2)当目测调查所确定的林分平均胸径为≥5.0cm时,再按有关规定对林分中≥     

目测小班蓄积的确定

蓄积量调查是森林资源规划调查的重要组成部分。根据调查一线人员的实际操作经验归纳总结出了6种目测小班蓄积方法。     

蓄积量计算过程中形高应按林分高增加修正项初步探讨

1 蓄积量的计算目前二类资源清查中,蓄积量的调查多采用角规测树法。即用角规估测小班蓄积量。小班每公顷蓄积量是分别树种计算的,各树种每公顷蓄积量为:     

用分层抽样结合目测调查估测林班小班蓄积量的尝试

为使以营林区(作业区)为总体的分层抽样调查更好地满足经营利用规划设计的要求,我们于1966年在黑龙江省穆棱县代马沟林场进行一次抽样调查和目测相结合估测林班小班蓄积量的尝试。     

西藏森林资源规划设计调查方法的探讨

选择既适应西藏独特地理环境和自然条件,减少工作量,降低成本,又能保证森林资源调查质量和满足精度要求的调查方法,是搞好西藏森林资源规划设计调查的保证。本文从这一观点出发,结合波密县调查实践,就航天、航空遥感与地面目测和实测相结合,按小班提供各类面积、蓄积量,以系统抽样控制总体蓄积量及精度方面做了有益的探讨。     

小班蓄积量调查方法比较

前 言 目前我国小班蓄积量的实测调查中,通常采用0.06—0.10公顷的方形或矩形标准地,用标准地推算全小班。它受调查人员主观因素的影响很大,很难保证小班蓄积量的精确程度。因而寻找一种操作简便、精度高、省工省时的调查方法,对现实林业生产很有     

利用编程计算器进行面积平差的方法

资源清查要求把蓄积量落实到小班,为此在野外调查每亩蓄积量的同时,还要在内业求出小班面积。根据层层控制,分级量算、比例平差的求积原则,当小班两次求积较差及小班求积面积合计值与经过林场面积平差后林班的面积的较差符合精度要求时,则要求以林班面积为准,按比例平差得小班面积的市亩整数。在资源清查中小班的数目很大,因而平差工作量也很大,如用编程计算器(CASIO     

浅谈回归估测在玉白顶林场森林资源二类调查中的应用

1996年玉白顶国营林场的森林资源二类调查采用了角规典型选样调查蓄积量与随机抽取有疏林地小班数的15%实测蓄积量配置回归方程估计总蓄积量的方法,调查结果,回归估测精度97.8%,对比精度98.7%,实测小班与调查小班的单位蓄积量相近,二者相关紧密,表明调查蓄积量可靠,典型选择调查结合回归估测的调查方法减少了抽样误差,保证了较高的蓄积量调查精度,降低了工作量,在森林资源二类调查中值得推广应用。     

遥感数据参数反演估计南京紫金山缺失小班蓄积量方法研究

如何对早期小班调查蓄积量缺失的数据进行修补,是进行森林资源动态分析急需解决的一个问题.以南京紫金山1988年森林经理调查数据和同期TM遥感数据为信息源,利用遥感生物参数反演技术,根据已知小班的光谱特征和蓄积量之间的相关关系,在建立蓄积量生物参数反演经验模型的基础上,对缺失小班蓄积量进行修补.研究表明:通过遥感数据生物参数反演进行缺失小班蓄积量数据修补的方法得到的小班蓄积量数据可靠性比较高,这种方法在森林资源调查和规划实践中具有较大的应用价值.     

二、三类调查相结合,应用机械样地调查小班蓄积量

以数理统计为理论基础的抽样调查方法,已在一、二类调查中被广泛采用,在伐区调查中也正在总结推广.但就从二类调查来说,其成果多半是通过航空象片、地形图,又通过大量的外业调查而得的,因此,这类第一手材料是比较可靠的.然而,二类调查的蓄积量精度只落实到林班,其精度也仅是理论精度,过去二类调查资源数字在统计过程中,小班资源数字一般是层平均数,也有以林班抽样蓄积作控制,修正小班目测蓄积的.这与总体设计、伐区作业设计对资源数字应着重落实于小班(伐区)的要求有一定出入.所以,过去二类调查的资源部分只是为编制长远规划提供了依据,满足于计划部门使用,而在伐区调查时,由于两者调查的内容各有侧重,区划依据不一,往往要重复进行确定小班(伐区)面积调查蓄积量.     

遥感数据参数反演估计南京紫金山缺失小班蓄积量方法研究

如何对早期小班调查蓄积量缺失的数据进行修补,是进行森林资源动态分析急需解决的一个问题．以南京紫金山1988年森林经理调查数据和同期TM遥感数据为信息源,利用遥感生物参数反演技术,根据已知小班的光谱特征和蓄积量之间的相关关系,在建立蓄积量生物参数反演经验模型的基础上,对缺失小班蓄积量进行修补．研究表明：通过遥感数据生物参数反演进行缺失小班蓄积量数据修补的方法得到的小班蓄积量数据可靠性比较高,这种方法在森林资源调查和规划实践中具有较大的应用价值．     

利用航片判读和数量化理论Ⅰ获得小班平均树高的研究

<正> 在林业上,利用航片判读和数量化理论编制林分蓄积量数量化表已作尝试,并达到较高的精度。因为,在二类小班调查中,除小班蓄积调查(按小班提供蓄积量)外,还包括其他测树因子的调查,如小班的平均年     

在县级林业区划资源调查中的几个技术问题

目前,我省正在开展县级林业区划工作,而森林资源调查是基础工作。此次调查按森林资源调查分类,属“规划设计调查”<简称二类调查>中的C级。二类调查的基本要求是“按小班提供蓄积量,同时用抽样方法控制调查地区总体的蓄积量精度”。具体的说,我省“林业重点县、……总蓄积量的精度,用‘分层抽样控制总体法控制’”。当调查的小班累     

谈二类调查中的一种抽样控制调查法

<正> 部颁《森林资源调查主要技术规定》第十六条调查方法(三)蓄积量调查中“二类调查要按小班提供蓄积量,同时用抽样方法控制调查地区总体的蓄积量精度”。第十八条精度要求(七)“国营林业局、国营林场、林业重点县     

浅谈回归估测在玉白顶林场森林资源二类调查中的应用

１９９６年玉白顶国营要场的森林资源二类调查采用了角规典型选择调查蓄积量与随机抽取有疏林地小班数的１５％实测蓄积量配置回归方程估计总蓄积量的方法，调查结果，回归估测精度９７．８％，对比精度９７．８％，对比精度９８．７％，实测小班与调查小班的单位蓄积量相近，二者相关紧密，表明调查蓄积量可靠，典型选择调查结合回归估测的调查方法减少了抽样误差，保证了较高的蓄积量调查精度，降低了工作量，在森林资源二类调查中     

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     

一类调查与二类调查森林蓄积量数据对接方案分析研究

我国一类调查(森林资源连续清查)与二类调查(森林资源规划设计调查)两种监测体系因调查目的及方法不同，因此监测获取的森林资源数据存在不一致。鉴于此，以保定市为例，开展一类调查与二类调查森林蓄积量数据对接方案分析研究。采用非线性指数模型分树种组构建小班蓄积量预估模型，通过模型反演更新调整保定市内所有小班蓄积量信息，从而获取保定市各县(市、区)森林蓄积量信息；采取平差调整法实现保定市一类调查与二类调查蓄积量监测值对接。研究结果显示：1)分树种组研建的小班蓄积量预估模型评价指标均表现较好，表明模型具有较好的预估能力；2)相比二类调查而言，采用小班蓄积量预估模型监测获取的保定市森林单位蓄积量(34.98 m³/hm²)与一类调查蓄积量监测值对比，其精度为91.06%,较大程度上降低了相对误差，表明了小班蓄积量预估模型监测值的可靠性；3)对模型预估值进一步进行平差调整后，最终实现了一类调查与二类调查蓄积量监测成果对接，表明了研究方案的可行性。可见，研究的技术方案可为各省级行政区历年小班蓄积量监测数据对接更新及今后实现“一套数，一张图”提供技术方法参考。