云杉二元材积与蓄积量精度分析模型研究

针对如何提高云杉二元材积回归模型参数的回归精度,进而提高其蓄积量的估算精度的问题,采用非线性最小二乘法和附加限制条件的非线性最小二乘法建立了云杉材积模型,并对建模中估计出的模型参数进行精度评定;在斯泊尔模型蓄积量精度估算的基础上,运用每木法计算出云杉蓄积量的精度评定模型,然后利用已建模型估算出的云杉蓄积量进行精度评定,不仅知道所求参数或立木蓄积量的具体数值,还可知道其具体误差范围;通过计算机VB语言编制了建立模型和精度分析程序,实现建模和精度评定的自动化,提高处理大批量木材、蓄积数据的效率和准确性.     

森林资源二类调查辅助设计系统

在森林资源二类调查中,对抽样调查和小班调查方法的林分蓄积量计算采用系统程序设计.不仅提高了林分蓄积量的计算精度、速度,并简化了计算过程.     

森林资源二类调查面积蓄积精度计算与衡量

森林资源二类调查各类土地面积来源于调绘的基本图,以小班为单位逐级控制求算。计算精度时应考虑误差产生的因素,选用适宜的公式求算误差值,衡量调查面积与实际面积的精度。各林分蓄积量,都是先测得某林分单位面积的蓄积量,再乘以该林分的面积而得总的蓄积量,在计算精度时应考虑材积表误差,面积误差和单位面积蓄积量误差,以衡量林分蓄积量实际精度。     

基于无人机航测数据的森林郁闭度和蓄积量估测

蓄积量是评价森林资源质量或状况的重要指标,为了解决实测郁闭度和蓄积量费时费力以及无法充分利用航测原始数据生成各项数据的问题,以无人机航测数据的点云数据和正射影像为研究数据,利用冠层高度模型提取高程,通过一元线性回归分析估测平均树高和平均胸径模型;使用改进形态学分水岭方法提取树冠个数;通过主成分回归建立郁闭度模型;结合提取与估测的GIS因子,用偏最小二乘法建立蓄积量模型。结果表明:平均树高模型精度为97.34%、平均胸径模型精度为91.27%,改进分水岭提取树冠精度为80.03%,郁闭度模型精度为83.18%,蓄积量模型精度可达88.43%。蓄积量模型的所有特征因子均是通过遥感方法从无人机原始航测数据中提取而来,充分利用了无人机航测数据。实验建立的树高、胸径和郁闭度模型可以有效地估测森林平均树高、胸径及郁闭度,改进后的分水岭算法减少了过分割,蓄积量模型能够有效估测蓄积量,提高了蓄积量提取效率,节省了大量的人力物力。     

森林资源二类调查面积积蓄积精度计算与衡量

森林资源二类调查各类土地面积来源于调绘的基本图，以小一般说来为单位逐级控制求算。计算精度时应考虑误差产生的因素，选用适宜的公式求算误差值，衡量调查面积与实际面积的精度。各林分蓄积量，都是先测得某林分单位面积的蓄积量，再乘以该林分的面积而得的蓄积量，在计算精度时应考虑材积表误差，面积误差和单位面积蓄积量误差，以衡量林分蓄积量实际精度。     

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     

基于RS、GIS的马尾松林分蓄积量判读模型研究

以从RS、GIS可提取的因子为自变量 ,通过数量化、逐步聚类、逐步回归等方法建立马尾松林分蓄积量判读模型 ,并用不同时相的遥感数据、连续清查第三次复查外业调查数据对模型进行适合性检验、精度计算。结果表明 ,所建立的马尾松林分蓄积量判读模型线性关系显著 ,估算结果与外业调查数据无显著差异 ,且估算精度达到连续清查规程的要求 ,判读模型可应用于森林连续清查间隔期内广东省马尾松林分蓄积量的估算。     

基于RS和GIS的径向基神经网络模型对森林蓄积量的估测

以塞罕坝机械林场的华北落叶松林为研究对象,利用SPOT5影像,基于RS和GIS确定蓄积量主要影响因子,即海拔、坡向、郁闭度、SP1、SP3、SP1/2、SP1-2/1+2、SP2~*3/1,选取径向基神经网络模型中的广义回归神经网络模型对其蓄积量进行估测.结果表明:对林分蓄积量估测的最高精度为98.70%,最低精度为68.56%,预估检验的所有样地的平均精度为87.24%.利用径向基GRNN模型建立森林蓄积量估测模型对蓄积量进行估测时,效率高,计算方法比较简洁,易于操作.     

卫星相片在森林资源调查中的应用

阐述了卫星相片在森林资源调查中应用的方法和步骤。提出角规样地蓄积量和分层抽样总体估测精度的计算。     

卫星相片在森林资源调查中的应用

阐述了卫星相片在森林资源调查中应用的方法和步骤。提出角规样地蓄积量和分层抽样总体估测精度的计算。     

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。     

PC-1500计算机在计算马尾松标准地茁积量上的应用

在林业调查中,标准地的调查,要计算蓄积量。为了提高工作效率及计算精度,我们编制了用 PC—1500计算机计算马尾松标准地蓄积量的程序。这样,可省去繁锁的查表工序,实现简单的“人机对话”。经过梧州     

纹理特征对森林蓄积量反演模型的影响

【目的】蓄积量是反映森林资源质量的重要指标,传统人工蓄积量调查方式费时耗力。遥感技术在林业中的应用能有效地弥补人工调查的缺陷,采用遥感技术进行森林蓄积量的反演是区域范围内蓄积量估测的一种重要手段。现有的遥感蓄积量估测方法中,对于纹理特征因子的选取没有得到足够的重视。随着高分辨遥感影像的不断涌现,影像纹理特征越来越明显,将纹理特征引入到森林蓄积量估测模型当中,是一个很好的尝试。但纹理特征是否有利于森林蓄积量的估测,以及如何影响森林蓄积量的估测,目前并不清楚。【方法】利用国产GF-1号为数据源,在数据预处理基础上,采用不同窗口大小提取的纹理信息,以及对纹理因子进行改进,研究其对于森林蓄积量反演模型精度的影响。【结果】1)改进纹理特征能有效提高蓄积量反演模型的精度。通过计算出遥感影像纹理均值改进指数、波段纹理均值改进植被指数和均值改进植被指数,结合地理因子,采用多元逐步回归方法构建森林蓄积量反演模型,结果精度有较大改善。2)纹理窗口大小为9×9时,森林蓄积量反演模型精度最高。提取3×3、5×5、7×7、9×9、11×11这5种窗口大小的纹理特征参数,分别构建森林蓄积量估测模型,并进行不同窗口下蓄积量反演精度进行检验。当窗口大小为9×9时模型效果最好,R2最大,达到0.652,RMSE值最小(25.354 5 m3/hm2),说明此时的窗口大小是最优模型窗口。【结论】当窗口为9×9时模型效果最好,此时的窗口大小是最优模型窗口。但是对于不同研究区在同一数据源下使用9×9窗口模型并不一定效果是最好的,纹理因子在建模中仍需根据研究区实际情况进行使用。     

临沂市杨树立木生长模型建立与材积精确测定研究

测定立木材积、计算林分蓄积量,是森林资源清查工作中的一项主要任务。在大面积的森林资源清查工作中,为了迅速准确地得到蓄积量的数据,常应用立木材积表来计算蓄积量。多年来我市的立木蓄积量调查中,一直使用山东省的一元或二元立木材积表计算,无本地市编制的材积表,因此,造成所调查的数据计算结果与实际立木蓄积量存在较大的误差,为了提高调查精度,我们搜集整理了多年来积累的2124株解析木求积数据,编制了临沂市测定立木材积表,为今后在森林资源调查各项工作中提供了精确的计算依据。     

基于六株木法的杉木蓄积量估测研究

蓄积量是森林资源调查和监测的重要指标。本研究以湖南省攸县黄丰桥林场杉木树种为研究对象,采用随机抽样方法布点,共布设样地110块,其中杉木有效观测样地97块。样地内调查以距离样地中心位置最近的6株木为对象,观测每株杉木的胸径、树高及最远杉木到样地中心的距离,并计算这6株杉木样圆的覆盖面积,来估测样地蓄积量。结果表明：在95%的可靠性下,平均胸径估测精度为90%,平均树高估测精度为88%,蓄积量估测精度达89%,说明利用六株木法估测杉木蓄积量具有较好的效果。     

基于GF-1的森林蓄积量遥感估测

森林蓄积量是评价森林资源数量的一个重要指标。结合遥感影像和地面调查数据估测森林蓄积量受遥感影像、遥感因子、预处理方法、估测方法等多方面的影响。为研究国产GF-1遥感影像估测森林蓄积量的最佳遥感因子组合方式和较优估测方法,并绘制森林蓄积量空间分布图,为我国森林蓄积量的研究提供理论基础和科学依据。为研究GF-1遥感影像估测森林蓄积量的遥感因子和估测方法,以湖南省醴陵市为研究对象,以国产GF-1遥感影像为数据源,通过对遥感图像预处理,获取光谱信息、纹理因子、植被指数作为特征变量,结合同时期的二类调查样地数据,从GF-1遥感影像像元与样地不匹配角度出发,应用移动窗口的方法解决像元与样地的对应关系,采用多元逐步回归、偏最小二乘回归和随机森林模型对研究区森林蓄积量进行估测,采用建模精度和估测精度进行分析评价。实验结果表明:1)3个模型选择的因子都包含了NDVI、 Band2、DI3、CO1和DVI等5个遥感因子,说明其对森林蓄积量的估测比较敏感;2)随机森林模型优于偏最小二乘回归和多元逐步回归,其决定系数R2为0.73、估测精度为83.69%。利用GF-1遥感影像结合随机森林模型应用于森林蓄积量的估测结果趋于真实分布,效果较理想;采用移动窗口法,利用国产GF-1遥感影像并结合随机森林进行森林蓄积量估测具有较好的应用前景。     

提高油松林分蓄积量调查精度的方法探析

林分单位蓄积量的准确与否,关系到总体蓄积量的准确程度.本文就宜君县森林资源调查过程中提高油松林分蓄积量调查精度的方法做一探讨,为渭北地区森林资源调查过程中定量测算小班蓄积量,提高调查精度具有一定的指导意义.     

福建省森林蓄积量变化趋势灰色预测

应用灰色系统理论与方法,以1978-2013年全省森林资源连续清查的森林蓄积量为时间数据序列,分不同时段建立GM(1,1)拓扑模型,从中选出一个相对误差较小、精度等级较高的模型,对未来时间内(2018年、2023年)的全省森林蓄积量进行灰色预测,并采用内插法计算出2020年全省森林蓄积量,旨在为确定2020年福建省森林蓄积量规划目标提供参考。     

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     

森林资源动态系统W(·)与 V(·)相关的卡尔曼滤波

过去发表的森林资源(蓄积量)动态系统kalman滤波的文章,在应用kalman滤波的基本方程时,都假设系统的状态噪声W(@)和量测噪声V(@)是互不相关的.本文根据吉林省森林抽样的历史资料,运用离散系统的状态噪声w(@)和量测噪声V(@)是相关的kalman滤波方程,对森林资源(蓄积量)实行滤波,同时算出相应的滤波值误差的协方差.用蓄积量的滤波值,经过反馈计算总蓄积量,证明滤波方程的适用性;通过动态与静态误差对比,验证滤波精度.