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。     

广西杉木林分相对树高曲线模型研究

为减轻森林资源调查的工作量，满足蓄积量调查的精度要求，利用广西276块杉木(Cunninghamia lanceolata)林标准地资料，选用理查德函数变型的固定参数式和可变参数式建立杉木林分相对树高曲线模型，综合考虑模型拟合决定系数(R²)、均方误差(MSE)、总相对误差(TRE)、平均相对误差(MRE)、平均百分比误差(MPE)和预估精度(P)等指标，选择表现较好的模型。结果表明，最佳的杉木林分相对树高曲线模型为理查德函数变型固定参数式模型。将利用模型估算的林分蓄积量与利用二元材积表估算的林分蓄积量形成成对数据，采用配对t检验法对二者均值差异进行检验；结果显示，二者无显著差异，精度达到99.46%。利用理查德函数变型固定参数式模型建立的杉木相对树高曲线方程预估精度高，可在广西区内应用，整体区域模型函数为■，中心产区模型函数为■，一般产区模型函数为■。     

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     

吉林省航空象片数量化林分蓄积量表

我们应用1980年全省一类森林资源连续清查固定样地资料,编制了我省航空像片数量化林分蓄积量表。通过判读样片的对照比较,根据像片判读的小班测树因子,查航空像片数量化林分蓄积量表,可以直接获得小班蓄积量。采用这种方法,可以使森林资源调查与伐区调查,进一步使用航测技术,充分发挥我省现有航空照片的作用,并为建立森林经营档案工作创造条件。     

利用标准表建立贵州主要树种组林分平均形高模型的研究

森林蓄积量是森林资源调查和监测的重要指标。针对目前贵州省森林资源调查所采用的标准表没有数式(模型),应用不便的问题,提出利用标准表导算林分平均形高,建立贵州省6个树种组平均树高——平均形高回归模型,为森林资源二类调查及连续清查林分蓄积估算提供参考。     

西藏自治区森林碳密度及分布规律研究

利用森林资源连续清查实测样地及样木数据,结合相对树高曲线,构建生物量-蓄积量模型,解决了模型与各类森林资源调查数据的衔接问题,可应用于西藏自治区森林资源连续清查的目测与遥感样地生物量估算及森林资源规划设计调查小班生物量估算等。根据计算的森林资源连续清查各样地生物量密度,结合树种面积数据及含碳率,估算全区森林碳密度,并初步探讨了森林碳库地带性分布规律。     

杉木立木出材率计算

在森森资源清查之后，怎样正确估算杉木林分的经济价值，也就是把蓄积量变为商品材，按市场价计价、即需有一个确切的计算转换。     

采用林分平均胸径和株数推算亩蓄积量的研究

通过建立杉木标准地，实测标准地内每株树木胸径，查一元材积表求算亩蓄积量，并算出标准地的平均胸径和林木株数．选择林分平均胸径和株数为辅助变量，林分蓄积量为因变量，采用最小二乘法，建立林分蓄积量预估模型，该模型经检验适用．调查取得杉木平均胸径和亩株数后，利用林分蓄积量预估模型，即可推算亩蓄积量，在林业生产上有推广应用价值．     

基于森林资源连续清查数据的西南地区云南松林分生长模型研究

为掌握西南地区云南松林分生长规律,以森林资源连续清查568块固定样地的云南松林分调查数据为基础,系统研究了云南松林分平均树高、林分断面积、林分立地指数、林分蓄积量因子与林分平均年龄、林分优势木平均高、林分公顷株数等的关系,建立了云南松林分断面积生长和林分收获预估模型。模型拟合结果表明,模型具有较高的精确度和稳定性,可应用于西南地区云南松林的经营管理和收获预估。     

编制林分形高表估测林分蓄积量方法的研究

提出利用建立相对树高曲线模型的样地数据资料和森林资源连续清查的样地数据资料计算林分形高,编制林分形高表估测林分蓄积量的方法,通过林分形高模型自检和实践检验,表明编制现实林分形高表是非常必要的,且编表方法是可行的,认为在森林资源二类调查及连续清查中有推广使用价值.     

红旗林场杉木地径—元材积及出材率表的编制

利用回归方程建立杉木地径与胸径、树高曲线方程,并结合福建省杉木二元材积公式和出材率表编制了红旗林场杉木地径一元材积表和出材率表,经检验,其精度符合要求,适合红旗林场杉木林分使用．     

全国杉木人工林间伐表编制的研究

根据全国各带，区，各指数级杉木林分生长过程，编制了８～２２指数级相应的间伐表共５组（即南带，北带，中带东区，中区和西区）利用５３块间伐标地材料，以ｙ＝ａ＋ｂｘ模型，求出间伐后的平均高和平均胸径的回归经验式，该表与利用杉木林分密度管理图编制的间伐表进行检验比较，误差在１．９％～２．６７％之间，间伐开始期，则视初植密度的大小，与指数级的高低而异，间伐终止期，一般为１５ａ，最大不超过１８ａ，且与初植密度     

杉木、拟赤杨混交对杉木持续生长的影响

杉木 [Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook.]是我国南方主要造林树种之一 ,但近 2 0a来因不合理的栽培制度如炼山、大面积纯林经营、连栽等导致森林生态环境的恶化、地力衰退、林分稳定性下降 ,严重影响杉木人工林的持续经营[1 ,2 ] 。在认识树种生物学特性的基础上 ,通过运用人为措施促进自然趋同 ,有意识、有目的地营造针阔混交林 ,可形成具有地带性群落特点的稳定性强、产量高的人工林 [3,4]。近来南方各地开始大力营造杉阔混交林 ,并开展混交林林分结构和生产力及混交改善微生态环境等相关研究 ,取得了显著成效 [5～ 9] 。本文选择…     

杉木生长模型建立与多元线性回归的应用研究

利用福建省森林资源二类清查杉木纯林样地资料及正交表进行多元线性回归,建立杉木树高、蓄积量数学模型,结果表明,线性回归方程极端显著。     

动态规划对黄杉林的经营规划研究

基于87块黄杉林林分生长数据,采用林分生长竞争指数与Richard生长方程相结合的方法建立林分胸径生长量方程,然后以林分密度与林分胸径作为状态变量,以林分综合价值作为指标函数,建立黄杉林最优经营规划的离散确定性动态规划模型。为解决多目标决策问题,通过设定材积与碳汇的权重,有效解决森林经营中木材生产与增加碳汇储量之间的对立关系。结果表明：通过动态规划方法对林分密度加以控制,可以明显的促进林分综合价值的增长。     

广义干曲线模型在杉木人工林蓄积量测定中的应用

广义干曲线方程是研究林分生产力状况的有效方法.利用所建立的杉木人工林广义干曲线模型模拟不同立地、不同密度、不同年龄杉木人工林单株材积和林分蓄积量,并与杉木二元材积公式(《立木材积表》(Ly208-77))计算的相应单株材积和林分蓄积量进行对照,比较结果高度一致.说明运用该广义干曲线模型模拟不同集约经营条件下的杉木人工林具可行性,在生产实践中有可应用性.     

森林资源二类调查数据的经验收获表编制及应用

针对浙江省缙云县2009年森林资源二类调查的310个杉木人工林小班数据,采用DPS软件的多元非线性回归技术对5种预选生长模型进行拟合,根据相关指数最大、剩余离差最小原则选出最优模型.结果表明,Logistic模型拟合效果最好.使用其方程建立杉木人工林各林分因子生长模型,结合相关公式编制出适合当地的杉木人工林经验收获表,并探讨此表在杉木人工林用材林资产评估方面的具体应用,为缙云县杉木林的经营决策提供依据.     

建立相似林分样木因子回归模型推算采伐木蓄积

在安化县杉木人工林相似林分内设立样地,测量样地对角线上26株林木的地径、胸径和树高,用Excel软件建立地径与胸径、胸径与树高的回归模型,再测量采伐木地径,用回归模型预测采伐木的胸径和树高,推算采伐木蓄积量。同时,采用地径一元立木材积表法测算林木蓄积量,并与采伐作业设计的二元立木材积表法测算的林木蓄积量相比较。结果表明:采用建立相似林分样木因子回归模型推算采伐木蓄积量方法接近采伐作业设计的蓄积量。     

基于RS的闽江流域马尾松林分蓄积量估测模型研究

从福建省第5次森林资源一类调查落在闽江流域的样地中抽取马尾松林样地130个,以RS可提取因子及样地林分立地条件因子为可选变量,利用3倍标准差法进行异常数据的筛选,对林分立地条件定性因子进行数量化处理,通过逐步回归构建闽江流域马尾松林分蓄积量估测模型,研究结果所构建的蓄积量估测模型的相关系数为0.735。经模外抽取30个样地对估测模型适用性检验和精度验证表明,在可靠性α=0.01条件下模型估测值与外业实测值无显著差异,模型的林分蓄积量估测精度达85.03%,为此,本研究的蓄积量估测模型对森林经营管理具有现实意义。