基于BP神经网络的马尾松树高曲线模型

基于福建省南平市2013年森林资源清查实测的121对马尾松平均木数据,应用BP神经网络建模技术建立树高预测模型。经反复训练和优选,得到最优模型结构为1∶5∶1,决定系数为0.855,均方误差为2.603 2。结合传统5个树高曲线方程,利用38对平均木检验数据分别对模型进行验证。结果表明:BP神经网络模型拟合和预测效果都优于传统方程,可以作为有效的树高预测技术。     

武夷山马尾松人工林树高曲线模型的研究

在武夷山马尾松人工林中,结合伐区调查设计采集613株胸径树高测定值的成对数据,分析树高曲线变化规律,并用9个非线性方程进行拟合对比,残差平方和、决定系数、F统计量及平均误差来衡量树高曲线模型的优劣。结果表明:用理查德方程拟合武夷山马尾松人工林的树高曲线,效果最佳,其次为逻辑斯谛方程和科夫方程,拟合效果最差的是双曲线函数和指数函数。建模对比结果在武夷山市森林资源调查,尤其是伐区调查设计中有参考应用价值。     

马尾松人工林相对树高曲线模型构建

在广西马尾松Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类产区设置279块马尾松人工林标准样地,采集每木检尺数据,数据经预处理后选取理查德函数变形的可变参数式与固定参数式模型分别构建马尾松相对树高曲线模型,并以参数变动系数和综合修正决定系数(R²)、总相对误差(TRE)、平均系统误差(ASE)、平均百分标准误差(MPSE)及预估精度(P)等指标进行综合评价;同时,对该模型进行分区和分胸径、树高段及独立样本检验。结果显示:构建的最佳广西马尾松人工林理查德函数变形的固定参数相对树高曲线方程为■。其中c₁取值为2.254 6、变动系数为3.902%,c₂取值为1.198 2、变动系数为4.953%。该相对树高曲线模型的拟合效果佳,在通用性和适用性方面均表现良好,达到了编制林业数表模型的控制精度。     

马尾松人工林相对树高曲线模型及其应用研究

利用标准地调查数据 ,建立马尾松人工林相对树高曲线模型 ,结合二元材积表测算标准地蓄积量。误差分析表明 :应用相对树高曲线模型测定林分蓄积量 ,精度高于一元材积表 ,可达到接近用二元材积表的测算水平 ,且不增加野外调查工作量 ,在实践上有一定应用价值。     

湖南省马尾松相对树高曲线模型研建

基于湖南省主要树种模型研建项目中50块马尾松样地的每木胸径和树高实测数据,经数据预处理后,构建了马尾松固定参数相对树高曲线模型和可变参数相对树高曲线模型。基于构建的树高曲线模型,计算林木材积和样地蓄积,并以二元材积公式计算蓄积作为真值,将基于树高曲线模型计算的蓄积、二元材积公式计算蓄积和一元材积公式计算蓄积进行对比。结果表明：固定参数和可变参数相对树高曲线模型的决定系数分别为0.844和0.857,体现了较好的拟合精度;两种方法统计的总体蓄积相对误差均在5%以内,满足林业行业标准要求的允许误差范围;分径级组或分起源统计样地蓄积相对误差,相对树高曲线模型均较一元材积公式表现出更高的精度,能有效避免产生较大偏差。构建的马尾松相对树高曲线模型能应用于生产实践。     

湖南省马尾松树高曲线及材积模型研建

基于湖南省主要树种模型研建项目中153株马尾松的胸径、树高和材积实测数据,拟合6种树高曲线模型及常规一元、二元材积模型,对所有树高曲线模型进行对比分析后,选取拟合效果最好的树高曲线模型代入二元材积模型,构建新一元材积模型,并对常规一元、二元、新一元3种材积模型进行对比评价。结果表明：所有树高曲线模型的决定系数均在0.66以上,总相对误差均低于5%,模型拟合精度较高;综合对比分析6种树高曲线模型,选择模型5作为最优树高曲线模型;3种材积模型的决定系数和预估精度均较高,分别超过0.89和95%,模型拟合效果良好;较常规一元模型,新一元材积模型的各项指标均更好,且能满足林业行业标准的精度要求。     

将乐地区马尾松标准树高曲线的研究

采用福建省将乐国有林场979组马尾松调查数据,利用R-软件的nls-模块对24种常见树高曲线拟合,并选取精度最高的作为基础模型,通过对基础模型添加变量改进模型,并用调整决定系数adj-R2、误差Bias、均方根误差RMSE对模型精度进行检验。结果表明,模型-13在添加了林分优势木高(Ht)、林分平均胸径(D)、地径(Dd)、林分平均树高(H)、林分每公顷断面积(SBA)林分变量之后,Bias、RMSE减小,adj-R2明显增大,因此,标准树高曲线H=1.3+(a1+a1Ht+a2SBA)+(b+b1 D+b2Dd)/D+(c+c1SBA)能较好地模拟当地马尾松的树高与胸径的关系。     

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■。     

江西大岗山地区杉木树高曲线模型的研究

树高曲线是描述林分结构的一条重要曲线。江西大岗山地区是杉木分布的中心产区。研究构建该地区的树高曲线有利于提高该地区的林分蓄积量估计精度。本研究以该地区15年生杉木人工林为研究对象,利用6个常用的树高曲线模型,分析树高与胸径的关系。研究结果发现Weibull模型模拟该地区的杉木树高曲线精度最高,可为估计该地区的杉木树高服务。     

杉木树高曲线参数稳定性的研究

用浙江省开化县和江西省分宜县的１４８块杉木样地数据,在限制和非限制条件下,逐一分析了间伐及坡向,坡位,坡度,海拔４个立地因子对杉木树高曲线模型 Ｈ＝１．３＋α１Ｈ＾ｂ１ｄｅｘｐ（－ｂ／Ｄ）参数稳定性的影响,结果表明;模型参数ｂ受间伐,坡向和海拔的影响较小,α１和ｂ１则受间伐和４个立地因子的影响较大。     

基于随机森林的杉木标准树高曲线

以湖北省赤壁市国有林场40块杉木人工林实测数据为例,运用随机森林方法,以胸径、优势树高、优势胸径为自变量,建立树高预测模型。首先根据随机森林的置换精度重要性筛选出建模的自变量,并确定决策树的数量和竞争节点变量数,得到决定系数R2为0.9450,均方误差MSE为2.6966的随机森林树高预测模型。利用检验数据对随机森林树高预测模型和传统树高预测模型分别进行精度检验。结果表明：随机森林模型的拟合效果与预测效果都优于该传统树高模型,随机森林模型可以作为有效的树高预测技术。 关键词：杉木;标准树高曲线;随机森林     

基于人工神经网络的树高曲线模型研究

本文利用人工神经网络建模技术,以河南农业大学三区内毛白杨人工林99株的断面积平均直径和树高资料为基础,研建了树高曲线人工神经网络BP模型和幂函数模型。通过两个函数模型的比较表明:人工神经网络建模技术精度高、误差小,具有很强的泛化能力。在用幂函数拟合较差的情况下,人工神经网络也取得很高的精度,其拟合效果具有明显的优势。     

杉木人工林树高曲线的变化规律

对杉木人工林树高曲线的变化规律的研究结果表明,相同径阶的树高,随树龄的增加而增高;树高曲线受立地的影响十分明显,指数级高的相同径级,其树高曲线具有向上方移位的性质;密度对树高曲线的影响不明显。     

林木树高曲线模型研究

利用马尾松和杉木的解析木资料，验证了以柱体屈曲理论为依据推导出的树高曲线模型优于传统的树高曲线经验模型．     

马尾松和杉木生长过程经营密度研究

马尾松和杉木生长过程经营密度研究范小红，徐东（忠县林业局）马尾松和杉木是忠县人工营造的主要树种，其林木资源比重大、分布区域范围广，现已大面积进入中、近熟龄生长抚育阶段。为了科学合理地开展抚育间伐工作，把握好抚育间伐的各项技术标准，使抚育间伐真正起到促...     

马尾松和杉木人工林凋落物能量研究

通过对福建建瓯25年生马尾松和杉木人工林凋落物能量归还量及月动态的研究,结果表明:马尾松和杉木人工林凋落物年能量总归还量分别为13 734 KJ.m-2和11 377 KJ.m-2,其中通过落叶归还的能量分别占总凋落物能量归还量的67%和60%,表明凋落叶是凋落物能量归还的主体。马尾松林总凋落物能量归还量月变化动态呈单峰型,在7月出现峰值;而杉木林总凋落物能量归还量1 a中出现3次峰值(5月、8月和11月)。     

马尾松和杉木生态习性的比较

根据大量调查数据的分析,作者比较了杉木和马尾松的生态习性,发现马尾松虽耐干旱瘠薄,但其最适生态条件大体上与杉木接近,两者都喜欢温暖湿润气候,都喜欢深厚、排水良好的微酸性壤土,只是马尾松更喜光,对土壤养分含量的要求较低。因此,马尾松也要讲究造林适地适树,营造短轮伐期工业用材林应选较好立地。营造水土保持林和绿化瘠山秃岭,不强调生长速度,则可降低立地条件。     

相对树高曲线模型的研究和应用

本文针对我国现行一元立木材积表估计立木材积对林分或样地偏差太大，直接利用二元立木材积表野外测绘树高曲线工作量大等实际问题，研究提出了利用相对树高曲线模型将二元立木材积表用于林分和样地立林材积估计的方法，其估计精度可达到近似实测树高曲线法的水平而又不增加野外工作量。     

杉木和马尾松木材密度的变异

杉木和马尾松木村密度变异的研究表明,自髓心向外基本上呈增大的趋势,自基部向上基本上呈减小的趋势,但两个树种的变异形式有所不同(图1、2);不存在一定的南、北向差异;苯醇抽提和未抽提的木材密度有显著的相关性;多数两阶段抽样样本的试件项方差分量大于样木项方差分量,说明株内变异较大,二阶抽样单元数对样本精确度有相当影响。采用木材蓄积量为权数,估算了木材密度的树种平均数X_ω(g/cm~3)及其标准差Sx_ω杉木为0.374、0.002,马尾松为0.542、0.003。