红花香椿单木及林分材积生长率模型研究

为解决红花香椿单木及林分材积生长率表缺乏的问题,通过收集样木、样地数据处理、备选模型求解、模型选优、模型优化等思路和过程,建立了红花香椿单木及林分材积生长率模型.经TOPSIS法模型选优显示,单木和林分材积生长率最佳模型均为P=a0D-a2t-a1;利用免疫进化算法(IEA)进一步优化了模型参数,提高了模型预估精度,并据此编制了红花香椿单木及林分材积生长率表.     

基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。     

用 X~2检验估计小班蓄积误差

本文对原来的小班调查蓄积量检查公式和标准,从统计角度出发,提出不同的看法,并推导出具有统计检验意义的小班调查总体蓄积量检查公式——X~2误差检验公式。     

美国南方松林的经营概况

施肥是美国经营南方松林的重要速生丰产措施之一。培育火炬松纸浆材林又需强调整地作床、疏伐和烧除下木等措施,轮伐期一般为25年。营造湿地松采脂林的经验是株行距宜大,活树冠占树高的35%以上、采脂树的胸径应不小于23厘米。     

编制承德县集体林经营方案的研究

为确保编制承德县集体林经营方案科学实用,重点研究了编制集体林经理调查技术细则;划分经营类型;测算林分蓄积生长率等8个方面,解决了集体林(粗放)经营中亟待解决的实际问题。     

浙江省舟山群岛几种主要树种生长的初步研究

本文对浙江省舟山市普陀区基岩海岸的几个主要树种进行了初步的调查研究。结果表明，香樟、湿地松、柏木这３个树种在该地区生长良好，胸径、树高、蓄积的年生长量均大于马尾松及黑松，林分生产力较高。这３个树种的胸径生长呈正态分布，为稳定的群落结构。因此，在基岩海岸发展这３个树种有很大潜力，可作为替代马尾松及黑松在基岩海岸造林的优良树种，为因地制宜地选择树种和营林方法提供了理论依据。