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。     

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.     

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     

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．     

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。     

南方山地森林小班蓄积量调查方法的对比分析

以南方山地森林为研究对象,选取有代表性的4个小班,分别采用角规抽样调查法、中心样圆法、样圆群法、六株木法、垂直样带法、标准地法共6种方法对小班蓄积量进行测定,并从6种方法的调查精度、误差大小、工作量及工具和仪器的难易程度等方面对小班蓄积量进行了对比分析,认为角规抽样调查法是最适合南方山地森林小班蓄积量的调查方法。     

回归估计在小班蓄积量调查中的应用

在资源调查中,小班目测蓄积量精度较低,实际应用中可利用小班目测蓄积量和实测蓄积量建立回归方程。用实地测得数据绘散点图分析线型为直线,Y^=a+bx,用计算法直接求解。作检验,结论相关显著。     

基于DEM计算小班坡向因子的一种方法

针对目前基于DEM的最大特征值法和标量平均法在小班坡向求算中存在误差大的问题,基于地形分析特点和矢量统计原理提出了一种计算小班坡向的矢量方法,并对比了该方法与前2种方法的实验数据计算结果,表明该方法求算的小班坡向与森林资源调查规程的要求更加吻合.     

基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算

【目的】提出一种基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算方法,为促进无人机数据在多类型林业样地资源调查中的深度应用提供依据。【方法】以福建省三明市将乐县金森林业股份有限公司伐区森林小班为试验区,首先,利用无人机遥感获取分辨率优于10 cm的两期影像,经Pix4D软件处理得到点云数据,在此基础上将小班区域未采伐前的林冠点云匹配到采伐后的小班地形点云上;然后,通过布料模拟滤波算法(CSF)分离匹配后的林冠点云和地形点云,采用自然领域插值法分别将林冠点云数据插值生成数字表面模型(DSM)、地形点云数据插值生成数字高程模型(DEM),二者相减获得冠层高度模型(CHM);接着,基于改进的局域最大值法搜索冠层高度模型中的林冠顶点,提取树高;最后,根据野外采集的400株马尾松和杉木树高、胸径数据,建立5个适用于福建省马尾松和杉木的胸径-树高模型,选择相关系数最高的模型推算胸径,并利用福建省单木材积公式估算小班区域蓄积量。【结果】1)两期无人机数据的点云匹配能较好消除陡峭地形对树高提取的影响;2)改进的局域最大值法可有效减少固定窗口搜索林冠顶点时出现的多提和漏提错误;3)小班区域估算株数为339株,实测株数为366株,估算的平均树高为18 m,实测平均树高为19 m,估算蓄积量为182 m~3,实测蓄积为199 m~3,株数、树高和蓄积量的估算精度均较高。【结论】借助无人机遥感技术,可实现森林蓄积量自动化估算,降低传统野外调查成本,推动森林资源的快速调查和更新。     

森林蓄积量定量遥感估测模型研究

采用印度遥感卫星数据,以云南省高黎贡山自然保护区阔叶林为主要研究对象,设置可能影响森林蓄积量估测的遥感信息因子和可通过GIS获取的因子为自变量,通过逐步回归分析的方法建立了研究区域阔叶林蓄积量估测模型.结合小班面积估测值,计算了各小班相应的蓄积量.     

基于DEM的坡面地形因子值自动获取方法研究

为实现快速、精确获取小班高程等坡面地形因子值,在ArcGIS10.2下,将等高线矢量数据采用"地形转栅格"插值法生成DEM,基于DEM提取坡向、坡度栅格后分别转换成矢量离散点数据,将点数据与目标要素类数据采用"空间连接工具"叠加分析自动获取相应的坡面地形因子值。以获取森林资源规划设计调查小班最大高程值为例,介绍坡面地形因子值自动获取的完整流程方法,精度分析结果表明,此方法快速精确。     

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     

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     

衡阳盆地土地利用/覆盖变化及模拟

以2003年、2013年两期森林资源二类调查小班数据以及2009年森林资源年度更新数据为基础,提取出衡阳盆地2003、2009、2013年三期土地利用/覆盖数据,在IDRISI17.0软件支持下,利用提取出的矢量数据进行空间叠加运算,得出土地利用/覆盖类型空间转移矩阵,分析了2003—2013年间衡阳盆地土地利用/覆盖类型的面积变化和结构变化情况。现状结果显示:2003—2013年,衡阳盆地内草地、林地和未利用地面积均有下降,耕地、建设用地、园地和水域面积均有所增加。基于CA-Markov模型模拟出2023年土地利用/覆盖情景。模拟出2023年衡阳盆地的土地利用/覆盖情景,并依据数量Kappa系数、位置Kappa系数和标准Kappa系数检验模拟精度。模拟结果显示:2013—2023年间,衡阳盆地内的林地将向草地、耕地和水域转化,耕地则更多的转化为园地和未利用地,部分林地、耕地和水域将继续向建设用地转换。     

应用PC—1500计算机进行小班数据处理

借助福建省不同树种的《林分断面积蓄积量标准表》中的数据,拟合形数与树高数学模型,进而编制 PC—1500计算机应用的小班蓄积量及测树因子综合计算程序,以提高小班调查的数据处理效率。     

林地小班数据三维快速渲染技术研究

基于当前普适的计算机硬件水平,难以实现大范围、大比例尺的林地成果小班数据,在三维GIS系统中的地理空间分布快速渲染和信息检索查询。通过研究网格化划分和空间索引建立的关键技术,阐述了数据组织方式和快速检索方法,以省级林地小班数据为实验对象,实现了林地小班数据三维快速渲染和检索,效果表明该技术可以提高大比例尺、大数据量的矢量数据在三维系统中的渲染效率,为林业三维可视化海量数据渲染提供一个有效的技术支撑。     

基于GIS的抚松县林业局森林资源地类变化动态监测

以2000年和2006年林相图和森林小班调查簿为基础,利用GIS技术对两期数据进行空间叠加分析,进而研究地类变化动态转移及空间分布信息.研究结果表明:在未来12年内,研究区域内灌木林地、无林地、未成林地、非林业用地和疏林地呈减少趋势;有林地和林业辅助用地呈增加趋势.     

基于小班取证推理的林业遥感数据分类方法研究

提出一种基于小班取证推理的林业遥感数据分类方法首先,获取小班多边 形空间位置数据和属性数据,然后对遥感影像进行基于小班的光谱分析和空间分析,同时结合野外调查和GPS调查数据集及林业常识,决定小班空间数据是否应变动,最后,利用专家系统证据理论合并多种信息源证据,得出小班类型新分布;用VisualC++工具,编程实现了该方法的几个重要模块;初步试验表明新方法能方便地分析出资源变化情况,可以改善遥感影像分类精度,并能使分类结果落实到具体的小班,但是,它在林业上实际应用仍需进一步的研究.     

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。     

浮动法在逐步回归中的应用

《林业勘查设计》在1977年第2期上介绍了用逐步回归分析方法编制林分蓄积量的试验报告,文章叙述了在编表时共收集了150块实测小班,其中将属于纯林的41个落叶松小班(组成占七成以上者为纯林)以小班的实测平均树高、平均冠幅、郁闭度,小班每公顷株数与该小班的实际蓄积量抽出试验编表,将逐步回归方法的计算过程中作了详细的介绍,并用高斯消元法验证其计算结果与逐步回归方法解得的参数值完全相同,证明了计算过程的方法完全可靠。本文在此基础上有所改进,提出一种新的方法——浮动法。