基于纹理信息的森林蓄积量估计

以河北省秦皇岛市山海关公益林为研究对象,结合Landsat TM数据和森林资源二类调查数据,运用灰度共生矩阵分析法提取纹理信息,采用逐步回归法建立多元线性回归模型,进行森林蓄积量的估算。结果表明:选取纹理因子参与建模,建立的线性回归方程的拟合效果较好,估测模型的R~2值达0.766,估计值的标准误差最小,标准误差最小值为28.036,说明纹理因子对提高森林蓄积量的估测精度有重要影响。     

运用Sentinel-2遥感影像数据估测森林蓄积量

针对传统森林资源调查工作量大、时效性低的问题,开发具有较好普适性的森林蓄积量估测模型,以期为森林资源管理决策提供科学依据.以淳安县、临海市为研究区,运用2017年研究区Sentinel-2遥感数据、森林资源二类调查数据和数字高程模型数据,采用最小绝对收缩和选择算子(Lasso)特征选择方法,构建K最近邻算法(K-NN)、梯度提升迭代决策树(GBDT)、极端梯度提升(XGBoost)、梯度增强集成分类器(CatBoost)4种模型和基于单模型的堆叠法(Stacking)融合模型,通过10折交叉验证法检验模型精度,分析特征变量对于模型性能指标的影响.结果 表明:(1)在淳安、临海两地的森林蓄积量估测中,CatBoost模型在4种单模型中综合表现最优,具有较好的普适性;(2)特征变量的加入极大提升了模型的决定系数(R2),且均方误差、平均绝对误差和平均百分比误差等性能指标也显著优化;(3)融合模型的平均百分比误差最低为20.24％,较单模型有所提升.Lasso特征选择方法结合Stacking融合模型可以准确地估测森林蓄积量,具有较强实用性.     

基于数字摄影测量的森林蓄积量估算

利用收集到的东北林业大学哈尔滨市城市林业基地的16张航片和相应的外方位元素,建立了一个测区,通过模型的内定向、相对定向和绝对定向构建了测区的立体像对模型,选择了有代表性的8个小班.在立体像对模型的基础之上,利用专业的数字摄影测量平台估测了8个小班的蓄积量.同时用样地法实地测量了8个小班的蓄积量,并将实地估算结果与数字摄影测量估算结果进行了对比分析.分析发现:两组数据的差异不显著,基于数字摄影测量的蓄积量估算平均精度为85.3%,最高精度为98.7%.研究结论说明,使用数字摄影测量方法估测其蓄积量,其精度比较高,该方法可以在一定条件下接近或满足森林资源调查的精度要求.     

基于森林资源清查结果估算我国森林蓄积量变化

【目的】估算我国7大地区森林蓄积量的变化,探讨未来我国森林保护重点工程实施的具体地区和规划方向。【方法】根据1975-2005年的7次全国森林资源清查数据,结合2010年颁布的《全国林地保护利用规划(2010-2020)》,按照自然区将我国划分为东北、华北、西北、西南、华南、华东和华中7个地区,初步核算了2005-2020年各区域森林面积和森林蓄积量的年平均增长率,并评估不同区域之间森林面积和蓄积量增长潜力的差异。【结果】森林面积增长量表现为西南>西北>华北>华南>东北>华中>华东,森林蓄积量增量以西南>东北>华北>华南>华中>西北>华东;我国森林蓄积量增长潜力呈东南部增长快但总量少、西部增长缓慢但总量多的趋势;2005-2020年全国森林面积共增加4 165.91万hm2,蓄积量增加16.42亿m3,相当于吸收CO230.05亿t,其中西南和华南地区吸收量占总吸收量的60%。【结论】我国森林的未来规划方向趋向于西部重种植面积、东部重森林质量。     

森林郁闭度对蓄积量估测的影响规律

为研究森林郁闭度对蓄积量估测的影响规律,根据某监测区域地面调查样地对应的遥感和GIS信息,设计蓄积量估测模型,通过数学仿真方法研究郁闭度对蓄积量估测的影响大小及规律。研究结果表明郁闭度对蓄积量估测起非常重要的作用,若要通过监测区域样地对应的遥感和GIS信息,建立以样地为单位的蓄积量估测方程,郁闭度是不可或缺的影响因子。因此必须先估测森林郁闭度,再建立包含郁闭度的蓄积量估测方程,才能实现以遥感和GIS为基础的蓄积量估测。     

航空像片设计带状样地调查小班森林蓄积量精度和工效探索

采用4种不同方法对小班杉木林蓄积量进行调查,分别记录工时,其结果表明用航空像片设计带状样地调查小班森林蓄积量实际精度达到97.7％,工效为标准地调查的1.7倍,模拟样地的2.7倍,全林实测的5.7倍。所以用航空像片设计带状样地,是调查小班森林蓄积量的较好方法之一。     

应用Sentinel-2A卫星光谱与纹理信息的森林蓄积量估算

以Sentinel-2A为遥感数据源,以第九次森林资源清查数据为样地实测数据,对吉林省中东部的森林蓄积量进行反演。通过对遥感影像进行处理,获取影像的波段光谱值、植被指数,降维处理纹理特征以及地形因子;采用多元线性回归、偏最小二乘法、随机森林、支持向量机等构建了研究区的森林蓄积量估算模型,对检验样本做出了估测。结果表明:机器学习法在反演结果上均优于传统建模方法,随机森林法结果最优,相对误差为17.88%,方程精度为82.12%。     

融合无人机多光谱和纹理特征的马铃薯LAI估算

目的 研究融合无人机遥感影像多光谱信息和纹理特征估算马铃薯Solanum tuberosum叶面积指数(Leaf area index,LAI)方法,提高马铃薯LAI反演精度。方法 利用大疆P4M无人机采集2021年2－4月南方冬种马铃薯幼苗期、现蕾期、块茎膨大期多光谱影像,用LAI-2000冠层分析仪实测LAI数据。提取影像光谱、纹理等信息,分析植被指数、纹理特征与LAI的相关性,基于R²_adj的全子集分析优选特征变量。采用主成分分析,融合光谱和纹理特征,用PCA-MLR(Principal component analysis-multiple linear regression)模型估算马铃薯LAI。结果 从幼苗期到块茎膨大期,PCA-MLR估算模型优于T-MLR(Texture multiple linear regression)和VI-MLR(Vegetation index multiple linear regression)模型,R²分别为0.73、0.59和0.66。结论 本研究提出一种估算马铃薯LAI的PCA-MLR方法,为马铃薯的长势监测和田间管理提供数据支持。     

不同造林密度对泡桐幼林生长和林分蓄积量的影响

[目的]研究造林密度对泡桐幼林生长和林分蓄积量的影响。[方法]在广西自治区南宁市江南区苏圩镇,采用随机区组试验设计研究不同造林密度(625、833、1 111、1 666株/hm~2)对2年生泡桐生长、材积、蓄积量的影响,经过定位观测,探讨种群密度与胸径、树高、立木单株材积、冠幅、蓄积量、枝下高等的作用规律和相关模型。[结果]造林密度对胸径、冠幅及材积和蓄积量的影响达极显著水平;造林密度对树高、枝下高的影响达显著水平。[结论]泡桐幼林的合理造林密度在1 111~1 666株/hm~2。     

三峡库区主要森林类型林分蓄积生长量研究

以三峡库区林分蓄积生长量为研究对象,按库区主要森林类型、起源、密度进行划分,分类型布设标准地305块,采用材积差法确定林分蓄积生长量、生长率。结果表明,不同林分蓄积生长率有所差异,趋势为天然林蓄积生长率高于人工林;马尾松、柏木、栎类、其他阔叶树等林分,低密度时林分蓄积生长率较高;幼树所占比例较大的杉木林分,高密度林分蓄积生长率较高。研究结果为库区森林资源经营管理以及生态状况监测提供数据支持。     

用岭估计估测以分类为前提的森林蓄积量

为克服自变量间多重相关性对森林蓄积量估测的不利影响,采用岭估计建立估测模型。在确定岭参数时,分别试验了岭迹法、方差扩大因子法、Hoerl-Kennard法和预测残差平方和法,对不同地类分别建立蓄积量估测方程。根据建模样地的蓄积量拟合残差和预报样地的蓄积量估测偏差分别计算中误差,利用残差中误差（δ＾R）和预报偏差中误差（＾δF ）构造评价函数0．5（＾δR＋＾δF ）,并测度岭参数的优劣,进而确定监测区域的估测模型。结果表明：当影响蓄积量估测的自变量间存在复共线性时,分类建立模型的精度明显优于统一建模的精度。     

多水平林木生物量估算方法研究

研究不同水平下林木生物量的估算方法,林分水平不同树种组成的样地生物量估算方法,以及不同尺度生物量的扩展问题,以便于探索大区域的森林生物量估算方法。基于国家森林资源连续清查中广东省的数据资料,分别选择针叶树种马尾松、阔叶树种桉树以及针阔混交林为优势树种的182、168、129个样地数据。在单木水平上,利用已有的各树种生物量模型估算单木生物量,在样地水平上以样地蓄积为自变量,样地总生物量为因变量,分别选用方精云的转换因子连续函数法、一元截距式与一元无截距式、联立方程组截距式与联立方程组无截距式以及幂函数6种方法估算样地生物量,从计算原理和过程、方法特点、模型拟合效果等方面比较研究不同水平下林木生物量的估算方法。在样地水平上,转换因子连续函数法预估效果较差,马尾松林的样地生物量估算方法以含截距式的联立方程组模型预估效果最好,一元无截距式模型适用于针阔混交林,而桉树林的样地生物量估算方法以幂函数方程的预估效果最好。对单株树木而言,各树种的生物形态、树枝与树冠的丰富程度,以及木材密度的大小影响树木材积对生物量的贡献率大小。在样地中,树木年龄不同、大树与小树的比例的差异也会影响样地生物量。     

基于GF-1PMS影像的森林郁闭度定量估测模型研究

森林郁闭度是我国森林资源二类调查中的重要林分因子之一,为探索高分一号影像在森林郁闭度定量估测的可行性,以内蒙古自治区东北部柴河林业局为研究区,基于GF-1 PMS多光谱影像和DEM数据,以纹理特征、光谱信息和地形因子为自变量,采用k-最近邻法（k-Nearest Neighbor,k-NN）、稳健估计以及偏最小二乘法3种方法构建研究区域的森林郁闭度估测模型,辅之以二类调查小班数据和现地实测数据进行模型精度评价。结果表明:1）3种郁闭度估测方法的应用效果均能满足实际需求,这说明GF-1 PMS多光谱影像在森林郁闭度定量估测方面具有一定的潜力;2）k-NN法和稳健估计的实际应用效果明显优于偏最小二乘法,且2种模型的估测精度均>80%;3）3种郁闭度估测稳定性分析,结果显示k-NN法稳定性较好,而稳健估计法和偏最小二乘法估测模型不稳定。     

基于稀疏型机载激光雷达数据的风景林参数估测

稀疏型机载激光雷达（LiDAR）数据,由于点云密度低,难以对单木尺度的森林参数进行估测,在森林资源监测领域的潜在应用价值没有得到充分发挥。以江苏省南京市紫金山国家森林公园为研究区,以2007年机载激光雷达Optech ALTM LiDAR数据、2007年森林资源规划设计调查数据为主要信息源,在机载LiDAR数据预处理、特征参数提取的基础上,采用多元线性回归、随机森林、支持向量机3种方法,估测小班林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量并进行对比分析,同时对森林参数进行空间制图。结果表明:1） 高度百分位数和累计高度百分位数是影响小班平均胸径、平均树高和平均蓄积量的主要特征参数;2）3个遥感估测模型精度对比分析表明,平均胸径、平均树高、单位蓄积量3个参数的估测精度,均是随机森林算法最高,支持向量机次之,多元线性回归最低;3）平均树高、平均胸径、单位蓄积量的空间分布规律一致,人为干扰严重的公园边缘地区和土层瘠薄、立地条件差的山脊较低,山南及山北中部最高。稀疏型机载激光雷达（ALS）数据在林分尺度的森林参数估计中具有较高的精度,可以用于森林资源规划设计调查小班的测树因子估测。本研究应用稀疏型机载激光雷达数据估测风景林森林参数,为稀疏型LiDAR数据在森林资源规划设计调查中的推广应用提供参考。     

基于地统计模型的林分蓄积量空间异质性研究

基于云南省昭通市大关县天星镇林分二调数据,以林分蓄积量作为因变量,将郁闭度、平均胸径、平均海拔和坡度作为自变量,采用最小二乘法模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR),对林分蓄积量的空间效应进行分析。结果表明：1)距离在6 075 m以内,林分蓄积量在总体上呈现出显著的空间自相关性,且随距离的增大自相关性逐渐减小最后趋于稳定;2)随着间隔距离的增加,基台值逐渐减小,块金值逐渐增加,在距离达到6 075 m时趋于稳定;3)平均胸径、郁闭度和平均海拔与林分蓄积量呈现出正相关性,而坡度与林分蓄积量具有负相关性;4)GWR模型的R²(0.73)和预测精度P(0.60)均大于OLS模型R²(0.34)和预测精度P(0.54)。林分蓄积量在空间尺度上具有异质性,且GWR模型能很好地描述林分蓄积量的空间异质性,采用合理的经营方式以促进林木胸径、郁闭度的生长,同时考虑海拔和坡度的影响,从而促进林分蓄积量的增长。     

天然阔叶林蓄积量调查的误差分析与控制

为了研究如何提高天然阔叶林蓄积量的调查精度,在浙江凤阳山-百山祖国家级自然保护区五岭坑天然阔叶林内建立6个30 m×30 m样地,采用多种方法对林分蓄积量进行统计和分析。结果表明,采用平均标准木法和平均树高法测量林分蓄积量存在较大的误差,蓄积量相对误差与树木的胸径方差存在显著的线性关系。提出的3种简便方法即霸王木外标准木法、分径级区间标准木法和霸王木外分径级区间标准木法可以有效地控制蓄积量误差。采用霸王木外标准木法可以减小较大的误差,采用分径级区间标准木法则可以较大地减小误差范围,而采用霸王木外分径级区间标准木法能够更大程度地减小误差范围。     

秦岭林区盗伐木耳棒材积推算探讨

利用林业法律法规和林业测树学原理推算秦岭木耳棒的材积。推算过程有依据,有说服力,在依法鉴定方面没有争议,为法庭所采信。方法简单易行。     

森林蓄积定量估测的岭估计参数

为克服影响森林蓄积估测的遥感和GIS因子间可能存在多重相关性的影响，采用岭估计建立森林蓄积估测方程。主要研究内容包括采用岭估计的条件、各种岭参数计算方法的比较、最优岭参数计算方法的选择及软件实现。通过实例计算，比较了当在影响蓄积估测的遥感和GIS因子间存在多重相关性时，岭参数的选择及岭估计和最小二乘估计的优劣。