森林资源量测系统为有色噪声的Kalman滤波

用Kalman提出的“状态空间”和“状态变量”的概念,对森林资源动态系统进行描述,该系统的蓄积状态是随机变量,是系统的待估对象。通过建立状态方程（即生长方程）和量测方程（即抽样方程）作为系统滤波的基础模型。为解决量测系统为有色噪声,解决的思路是改变量测方程,使等效的量测方程的附加噪声为白色噪声。然后利用Kalman滤波方程组,对森林蓄积进行预估和滤波,用蓄积的滤波值,经过反馈求得系统蓄积总估计量。通过误差的对比分析来衡量:取样数据的可靠性,基本模型的适应性,计算方法的可取性,滤波效果的可信性。     

森林资源量测系统为有色噪声的Kalman滤波

用Kalman提出的“状态空间”和“状态变量”的概念，对森林资源动态系统进行描述，该系统的蓄积状态是随机变量，是系统的待估对象，通过建立状态方程（即生长方程）和量测方程（即抽样方程）作为系统滤波的基础模型，为解决量测系统为有色噪声，解决的思路是改变量测方程，使等效的量测方程的附加噪声为白色噪声。然后利用Kalman滤波方程组，对森林蓄积进行预估和滤波用蓄积的滤波值，经过反馈求得系统蓄积总估计量。通过误差的对比分析来衡量；取样数据的可靠性，基本模型的适应性，计算方法的可取性，滤波效果的可信性。     

森林资源卡尔曼滤波预测

用Kalman提出的“状态空间”和“状态变量”的概念,对森林资源动态系统进行描述,该系统的蓄积状态是随机变量,是待估对象。通过建立生长(状态)方程和抽样(量测)方程作为系统滤波的基础模型。利用Kalman滤皮方程组,对森林蓄积进行预测和滤波,经反馈取得系统蓄积总估计量。通过误差对比分析,来衡量取样的参数可靠性,基础模型的适应性,计算方法的可取性,滤波效果的可信性。     

吉林省森工区森林蓄积随机序列的最优递推线性滤波

森林资源系统是一个典型随机性动系统，该系统的蓄积状态变量，受多种因素的影响，应以随机变量描述，森林蓄积随机变量是系统的待估状态。森林蓄积状态估计，经历着从静态估计到动态估计“估计”是一个很广泛的问题，根据随机序列的最优递推线性滤波原理，将离散时刻的状态估计和状态空间的描述，结合起来，采用Ｋａｌｍａｎ滤波递推方程，作为森林蓄积量的动态估计模型，按递推法计算蓄积量状态估计值和状态滤波值，同时给出相应的     

森林蓄积量的最优估计——平方根滤波

在森林资源动态系统卡尔曼(kalman)滤波中。当抽样值的个数n不断增大时,按模型计算的滤波误差协方差阵P(k+1|K+1)可能趋于某一稳态值。即使模型取得很准确,但是,因计算机字长有限,存在着舍入误差,这些误差积累起来,会大大超过滤波误差的允许范围,降低滤波精度,严重时,使得P(K+1|K)和P(K+1|K+1)逐渐失去正定性和对称性,导致增益矩阵     

基于GM(1,1)模型群内蒙古森林资源的动态预测

以内蒙古自治区1976-2013年间森林资源连续清查一类数据为基础,通过灰色系统理论与方法,分别建立了内蒙古自治区森林蓄积量GM(1,1)模型群与内蒙古自治区森林面积二阶弱化缓冲GM(1,1)模型群。用其对内蒙古自治区的森林资源蓄积量和面积进行宏观时间序列预测,同时对预测结果进行了综合分析。由于基础数据具有连续性、可比性特征,模拟值与实际值的误差均符合精度要求,切合该自治区森林资源发展变化实际,因此可作为其森林资源监测体系的组成部分,为内蒙古自治区制定林业宏观决策、编制林业发展规划提供理论参考与科学依据,以期实现科学经营森林的管理模式以及森林资源的可持续发展。     

森林资源连续清查蓄积量卡尔曼滤波最优估计

运用卡尔曼(Kalman)滤波方法,对森林蓄积量进行最优估计是从初始状态出发,按递推法计算系统在每个时刻的蓄积状态估计值和蓄积状态滤波值,并同时给出误差估计值。由于它是以无偏、最小方差原理统计的,因而所作出的估计是最优估计。     

森林资源动态估计(Ⅱ)

<正> 本文仅就建立简单的森林资源动态模型,并利用一个模拟的数值例题给出它的Kalman滤波,同时进行精度的对比分析。一、森林资源动态模型与基本假设在动态系统中,简单的森林资源动态模型     

试论开创林业建设新局面之三——森林资源清查及建立新的调查设计体系是当务之急

森林资源清查,也称森林资源调查,它是查清森林资源现状及其动态规律的方法,是林业生产的一项基础工作,也是森林经理,或者叫森林经营计划的一个工作内容。通过森林资源清查,可以精确的测定林区各种土地和森林的面积、树种别林木生长量、枯损量、树种组成,径级分布以及灌木、下草等,林木总蓄积量及其质量(包括各林分、树种别蓄积量)和出材量(包括材种别出材量)以及森林更新等数据,各种林副产品的数量和质量,森林资源的地理分布和林区各部分的地形以及立地条件的特点并绘制森林分布图,为制定林业计划与经营、开发利用森林资源,为考虑维持生态平衡,确定森林     

森林资源二类调查小班单位蓄积量数学模型研究

笔者结合武汉市2009年森林资源规划设计调查(简称"十一五清查")研究建立森林小班单位蓄积量数学模型,对全市林地小班单位蓄积量进行回归模拟,实现了真正意义上的"免角规测树".在降低调查成本,提高工作效率的基础上,实现快速、精确地进行森林蓄积量调查,从而全面革新了森林蓄积量的调查方法,为建立森林资源动态监测体系探索出了可...     

成群(方阵)抽样在森林资源二类调查中的应用

<正> 肇庆地区根据省林业厅的部署,在省林业设计院指导下,于1984年5月至1985年11月进行了森林资源二类调查。调查中,应用成群(方阵)抽样调查蓄积量控制小班调查蓄积量,获得成功,较好地解决了森林资源落实到山头地块(小班)的问题。随之,建立了地、县、镇(乡)三级森林资源管理档案,并在立木蓄积量超过200万立方米的怀什、广宁、封开、德庆、郁南、高要县建立了县级连清体系。使我区的森林资源管理工作初步走上了轨道,为合理开发利用森林资源和调整生产布局提供了科学依据。     

立木材积表编制方法的研究

立木材积表,是我国各类森林资源清查中测定森林蓄积量的主要计量依据,因而也是影响森林蓄积量清查结果准确度的主要误差来源之一。众所周知,就单位面积蓄积量估测而言,实行误差来源主要有两大类:一是抽样误差,它可以根据精度要求通过样木容量的协调加以控制;二是非抽样误差,是一种非调查总体变动而引起的误差,它受测     

森林资源蓄积量预测技术初探

以福建省三明市森林资源二类调查资料为基础数据,采用VB编程语言,自主开发了森林资源蓄积量预测系统,用GM(1,1)模型、复利公式和BP人工神经网络模型分别对森林资源蓄积量进行宏观预测.3种方法的预测结果显示:BP人工神经网络模型拟合效果较好,其次是灰色系统模型,平均相对误差最大的是复利公式.最后分析了3种方法的优劣,探讨进一步优化的方法.     

林分径阶蓄积量与材种出材量测算的研究

研究了林分径阶蓄积量与材种出材量的估测模型,其基本原理是应用相对树高曲线法测定林分径阶蓄积量,应用一致性削度方程法计算径阶单木材种出材率;相对树高曲线法与一致性削度方程法是基于胸径和树高两个测树因子的二元立木材积测定系统,通过建立较完善的数学模型改进计算方法,提高估测效果.     

北京市主要森林类型蓄积量生物量碳储量模型研建

林分水平的蓄积量、生物量和碳储量模型,是开展森林资源规划设计调查的计量基础。基于北京市2016年森林资源连续清查的1 425个乔木林样地数据,分别利用非线性独立回归估计、误差变量联立方程组和含哑变量的误差变量联立方程组方法,建立了油松林、侧柏林、栎树林、桦木林、榆树林、刺槐林、杨树林、其他硬阔林、其他软阔林、乔木经济林等10种主要森林类型的林分蓄积量、生物量和碳储量模型。结果显示:10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型的确定系数(R~2)都在0.93以上,总体相对误差(TRE)和平均系统误差(ASE)都在±3%以内且多数趋近于0,平均预估误差(MPE)都在5%以内,平均百分标准误差(MPSE)都在15%以内。结果表明:不同森林类型的蓄积量主要取决于林分断面积和平均高,生物量主要取决于蓄积量和林分平均高;含哑变量的非线性误差变量联立方程组方法,是建立林分水平三储量(森林蓄积量、生物量和碳储量)模型系统的可行方法;所建北京市10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型,其预估精度达到相关技术规定要求,可以在实践中推广试用;为进一步提高模型的准确度,可采用基于二元模型计算的蓄积量和生物量样地数据对所建模型进行修正。     

关于立木材积表一些理论和方法问题的初步探讨

立木材积表,是我国计算立木材积的常用手段,因而也是森林蓄积量估测的主要误差来源之一。但是,由于多方面的原因,长期以来对于如何有效地控制材积表误差对森林蓄积量估测值的影响这一不可忽视的问题,一直未予应有的重视和研究。近代抽样技术和电算手段在森林资源     

二元立木材积方程的检验与更新方法探讨

森林蓄积是森林资源监测的重要指标,用于森林蓄积估计的立木材积表作为行业标准已经颁布使用了30多年,需要进行检验、修订或更新。以东北落叶松(Larix)和南方马尾松(PinusMassoniana)立木材积数据为例,探讨二元立木材积方程的检验和更新方法。结果表明:采用回归方程的适应性检验方法,可以对原来的二元立木材积方程的适应性进行检验;两个树种原来的材积方程存在明显的系统偏差,总相对偏差和平均系统偏差均达到了10%左右,已经不再适用于现阶段的森林蓄积量估计;新建立的两个树种的二元立木材积方程,其平均预估误差都在3%以内,达到了预定的精度要求。     

基于GM(1,1)模型的福建省森林资源发展趋势预测

以福建省1993-2018年间森林资源连续清查数据为基础,应用灰色系统理论,构建森林资源动态变化的GM(1,1)模型,对福建省森林资源主要指标进行拟合预测和分析,结果表明:森林资源主要指标的模拟值与实际值的拟合误差均在10%以下,拟合精度较高。使用后验差检验方法对模型进行精度等级检验,求得林地面积、森林面积、森林蓄积、活立木总蓄积、林分单位面积蓄积和森林覆盖率的后验差检验值分别为0.26、0.09、0.08、0.15、0.10和0.06,均小于0.35,小误差概率均为1,预测精度等级为好,预测结果可以作为福建省林业宏观决策的科学依据。未来随着福建省生态文明先行示范区建设的深入,森林面积、森林蓄积、活立木总蓄积和林分单位面积蓄积都将继续呈现稳步增长态势,但同时要避免林地面积的逆转。     

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。     

森林资源动态估计(Ⅲ)

<正> 本文仅按动态系统的观点陈述森林资源动态监测的一些基本概念,如森林资源动态监测,时间与因果律,静态系统与动态系统,森林资源动态监测的核心问题,理论基础,实时估计,数学模型与综合评价。最后我们结合实例介绍系统辨识的一种方法。