基于森林功能分区的经营小班划分研究

基于湖南省慈利县二类调查数据,根据森林主导功能的差异、森林林种种类和坡度的不同,将慈利县森林划分成不同的森林功能区,并基于森林功能区按照树种的不同将其进一步划分成不同的经营小班。最后,在地理信息系统的支持下绘制出森林功能分区图和经营小班划分图。结果表明,公益林的面积多于商品林的面积,其中特殊公益林区和一般公益林区面积为1 290 hm²,限制性商品林和一般性商品林面积为1 144 hm²,马尾松和杉木是主要的经济树种。划分经营小班有利于森林的分类经营,为实现林业从传统的以木材生产为主向发挥森林的多功能、多效益的经营方式转变提供条件,进而实现森林的可持续经营,并为促进森林经营单位的可持续发展提供数据支持。     

基于组件GIS的立地决策支持模型的研究

以林场造林规划设计中立地类型划分为目标,以小班为基本单元,以获取小班的立地类型为目的,在嵌入式组件GIS软件--MapObjects(MO)的支持下,讨论立地决策支持模型的基本组成及建立过程.其由二级决策支持模型组成,即立地区划决策支持模型和立地类型决策支持模型.将造林地的空间信息与属性信息结合起来,运用MO所提供的空间分析模块,结合MO的空间SSQL查询语句,对基于立地因子的立地类型知识库和基于行政区划的立地亚区知识库进行操作,实现造林地小班的立地类型自动决策.     

GIS技术在场级森林经营管理中应用研究——以临川区魏坊林场为例

针对我国南方集体林区基层林场的森林经营现状和资源分布与生长特性,以魏坊林场为研究对象,运用ViewGIS3.0和Visual PoxPro软件,建立场级森林资源地理信息系统。利用GIS强大的数据管理、分析和处理功能,对以小班为单位的森林资源进行数字化、动态化、可视化管理,从根本上改变了传统的森林资源信息管理方式,为提高林场森林经营管理水平,实现由从粗放经营向集约经营转变提供了科学决策平台。     

成套小样园作为典型众数抽样调查单元的方法

本文介绍了用成套小样园作为典型众数抽样调查单元的方法测定两个不同林分小班的蓄积，并与用点抽样和不同形状样地的系统抽样结果相比较，表明用成套小样园作为典型众数抽样调查单元的方法能满足９０％以上的精度，而且工效很高；作者也探讨了使用此法的条件．     

森林资源二类调查中小班区划方法研究

通过对森林资源二类调查中小班区划方法进行改进得到连续小班区划方法 ,试验证明这种方法可以节省大量野外调查时间 ,大幅度提高小班界线区划的准确性 ,使小班界线相对稳定 ,调查成果可提供落实到山头地块的森林资源现状和动态变化数据及图面材料     

基于案例推理的森林抚育智能决策算法研究

为帮助林业基层单位管理者摆脱在决策过程中对技术人员经验的过度依赖,实现森林抚育经理小班智能选取以及抚育方式的智能决策,使森林抚育决策过程更具科学性。以黑龙江省森工总局林口林业局为对象,收集2015-2018年度森林抚育作业设计数据为试验数据构建案例库,结合注水分配算法(water-filling assignment,WFA)对案例中各属性进行权重分配;结合基于“原点距”的KML-CB自组织机制优化推理效率,实现森林抚育经理小班的快速选取;采用归一化欧式距离来计算源案例和目标案例之间的相似度,参考“fish-and-shrink”算法思想进行案例推理。进而寻找与目标案例相似的源案例,以源案例的解作为目标案例的满意解,从而实现抚育方式的辅助决策。案例库中共有4 045条案例数据,从中随机抽取80%进行训练,20%的案例数据进行测试。经多次试验,算法的预测精度达到97.16%。研究提出的算法对传统的相似度推理算法进行了改进,提高了推理的精度和速度。与传统算法相比,计算复杂度从O(M×N)降低到O(M+N+4),在降低计算复杂度、优化推理效率方面有一定的意义。     

掌上电脑在二类调查中具体应用的探讨

通过3S与掌上电脑的综合运用,实现森林资源规划设计调查内外业一体化,提高了调查精度和工作效率。     

南方人工林小班蓄积量调查方法比较研究

森林小班蓄积量调查是森林资源管理的基础,小班蓄积量调查在长期森林经营中已经形成角规法、中心样圆法、样圆群法、六株木法、垂直样带法及典型样地法等。这6种不同的调查方法通过实验比较认为:在山地地形条件下的杉木人工林中,6种方法间无显著差异,精度以垂直于等高线的样带法为最高,若综合考虑精度和工效,以角规法为好。     

Automatic combination of forest subcompartment polygons

该文以森林分布图为例讨论了林业调查规划数字专题图编制的一般方法和步骤，确定了森林小班多边形聚合的原则，提出了属性势能和属性势差概念及小班多边形聚合的算法，研究了基于MapBasic的多边形自动聚合数据处理流程和程序设计的关键技术，并在此基础上研制了森林小班多边形的聚合程序.运行结果表明，该程序不仅全面实现了小班多边形自动聚合的目的，而且与人机交互操作相比，具有速度快、精度高等特点.      

小班数据更新生长模型研究

小班按自然增长形式变化的数据可以用生长模型进行更新。对于马尾松用材林Ⅳ林分生长类型来说，可以采用Ｖ＝８．４６０４８４ｅ－２２．１７２４６１／Ａ、Ｄ＝３４．７３７３３０ｅ－１７．７０３９２０／Ａ、Ｈ＝１７．８９４７９０ｅ－１４．８５９８００／Ａ来推算以后几年小班的单位蓄积、平均胸径和平均树高。经检验结果表明，其变动系数均不超过１０％，说明这三个生长模型适用于小班数据更新。