检索结果-内蒙古大学图书馆

森林工程 2022年第1期38卷 93-100页

作者：姚相坤苍甜甜张一帆许延丽黑龙江科技大学矿业工程学院哈尔滨150022 中船(浙江)海洋科技有限公司浙江舟山316021

为探索地基激光雷达技术提取人工林单木因子、构建树高模型的可靠性,本文采用地基激光雷达技术对水曲柳(Fraxinus mandshurica)和兴安落叶松(Larix gmelinii)2种人工林样地进行多站全方位扫描,对获取的点云数据进行预处理、点云归一化... 详细信息

为探索地基激光雷达技术提取人工林单木因子、构建树高模型的可靠性,本文采用地基激光雷达技术对水曲柳(Fraxinus mandshurica)和兴安落叶松(Larix gmelinii)2种人工林样地进行多站全方位扫描,对获取的点云数据进行预处理、点云归一化和单木分割,再批量提取单木因子树高和胸径,最后基于点云数据提取的单木因子,分别对备选的8个树高模型进行拟合,并用实测数据进行检验,得出模型精度评价结果。结果显示:①针对本文所选的2块人工林样地,地基激光雷达点云数据对单木的识别率达到了100%;②水曲柳和兴安落叶松胸径提取结果决定系数(R 2)均在0.92以上,树高的R 2均在0.90以上;③基于点云提取的树高和胸径构建的水曲柳的最优树高模型为Schumacher模型,拟合结果调整绝对系数(R_(a)^(2))为0.8261,兴安落叶松的最优树高模型为Logistic模型,拟合结果R_(a)^(2)为0.8011,2个树种最优树高模型拟合与检验结果基本一致。从而得出,地基激光雷达技术对人工林样地单木识别率很高,单木因子提取精度较好,基于提取的单木因子所构建树高模型,在林业调查中有较高的科研价值和应用前景。

关键词：地基激光雷达人工林单木因子树高模型水曲柳兴安落叶松

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基于BP神经网络的油松人工林树高模型研究

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西北林学院学报 2020年第1期35卷 212-217,245页

作者：陈佳琦赵鹏祥祁宁李卫忠西北农林科技大学林学院

通过分析比较不同算法以及不同输入层因子,构建出最佳的黄龙山区油松人工林树高预测BP神经网络模型。以陕西省延安市黄龙县44块油松人工林样地实测数据为数据源,通过对6种BP神经网络的训练方法进行训练,经过反复筛选找出最优模型并与传... 详细信息

通过分析比较不同算法以及不同输入层因子,构建出最佳的黄龙山区油松人工林树高预测BP神经网络模型。以陕西省延安市黄龙县44块油松人工林样地实测数据为数据源,通过对6种BP神经网络的训练方法进行训练,经过反复筛选找出最优模型并与传统胸径-树高模型作比较;最后将BP神经网络中的输入因子从2个增加到6个后,经过反复训练筛选出最优模型与2因子的BP神经网络模型作比较。结果表明:1)贝叶斯归一化(BR)算法在6种算法中表现最佳,R^2和MSE分别为0.9630和1.168;2)不同隐含层节点数的选取会对BP神经网络模型的建立产生一定的影响,BP神经网络模型的决定系数(R^2)随着隐含层节点数的增加呈现先上升后下降的趋势;均方误差(MSE)呈现先下降后上升的趋势,两者都在节点数为10时有极值,此时的模型为最优模型;3)当输入因子为胸径和优势树高时,油松人工林的最优模型结构为(输入层节点数:隐含层节点数:输出层节点数为2∶10∶1),此时BP神经网络模型对树高预测的决定系数(R^2)和均方误差(MSE)分别为0.7610和1.9847;当输入因子为胸径、优势树高、林分密度、竞争指数、坡度和坡向时,最优模型结构为6∶10∶1,此时BP神经网络模型对树高预测的决定系数(R^2)和均方误差(MSE)分别为0.8447和1.9557。由此得出,在建立油松人工林树高BP神经网络模型方面优化类算法要优于启发式下降算法;BP神经网络模型与传统模型相比,BP神经网络模型不需要目标方程结构,并且模拟和预测的精度均要优于传统模型;在原有BP神经网络模型的基础上再引入林分密度、竞争指数、坡度、坡向这些输入因子后所得到的新的BP神经网络模型对树高模型的建立和预测要优于原有BP神经网络模型。

关键词： BP神经网络树高模型黄龙山油松人工林

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Excel基于树高模型与二元材积公式联动计算林分蓄积量

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电脑知识与技术 2020年第19期16卷 219-221,231页

作者：蒋兴明云南省林业高级技工学校云南昆明650213

测定林分蓄积量是林分调查的主要目的之一,该文介绍使用Excel以树高模型及二元材积公式联动自动计算林分蓄积量的方法,以及使用相对树高曲线模型计算林分蓄积量的方法。利用Excel的插入表格及定义名称功能使得表格数据的引用不受数据增... 详细信息

测定林分蓄积量是林分调查的主要目的之一,该文介绍使用Excel以树高模型及二元材积公式联动自动计算林分蓄积量的方法,以及使用相对树高曲线模型计算林分蓄积量的方法。利用Excel的插入表格及定义名称功能使得表格数据的引用不受数据增减变动的影响。

关键词：插入表格定义名称树高模型二元材积公式相对树高曲线模型林分蓄积量

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太行山区栓皮栎天然次生林树高模型构建

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林草资源研究 2018年第6期 146-149页

作者：陈晨刘光武申洁梅高福玲河南林业职业学院河南省经济林和林木种苗工作站

以太行山区栓皮栎天然次生林为研究对象,以65块标准地及40株解析木为数据源,构建了优势木平均高神经网络模型和传统的函数曲线模型。结果表明:太行山栓皮栎天然次生林适宜的人工神经网络模型结构为1∶2∶1。与传统函数曲线模型相比,人... 详细信息

以太行山区栓皮栎天然次生林为研究对象,以65块标准地及40株解析木为数据源,构建了优势木平均高神经网络模型和传统的函数曲线模型。结果表明:太行山栓皮栎天然次生林适宜的人工神经网络模型结构为1∶2∶1。与传统函数曲线模型相比,人工神经网络模型具有不依赖现存数学函数,拟合精度高等优点,更适合用来建立林分生长模型。

关键词：栓皮栎天然次生林树高模型神经网络太行山区生长模型

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基于地基雷达数据构建红松人工林树高、枝下高及接触高模型

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森林工程 2024年第1期40卷 26-36页

作者：刘明睿贾炜玮东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室哈尔滨150040

采用地面激光雷达(Terrestrial Laser Scanning,TLS)扫描10块人工红松林所得到的数据,与实地调查数据相结合,构建红松树高曲线模型、枝下高预估模型与接触高预估模型,并建立联立方程组。首先,从所选择的5种树高曲线模型中,选择出拟合效... 详细信息

采用地面激光雷达(Terrestrial Laser Scanning,TLS)扫描10块人工红松林所得到的数据,与实地调查数据相结合,构建红松树高曲线模型、枝下高预估模型与接触高预估模型,并建立联立方程组。首先,从所选择的5种树高曲线模型中,选择出拟合效果较好的2个模型作为联立方程组的备选模型。然后再从5个枝下高基础模型中选出1个拟合效果好,并且适用程度高的模型作为基础模型,运用再参数化和最优子集回归的方法将林分因子(林分平均胸径、林分断面积、高径比、优势木平均胸径和优势木平均高)代入基础模型,选择拟合效果较好的模型作为枝下高备选模型。相同的方法选择拟合效果好的接触高备选模型。最后将树高曲线模型、枝下高备选模型与接触高备选模型分别两两联立,建立联立方程组。通过似不相关回归(Seemingly Unrelated Regression Estimation,SVR或SURE),根据拟合优度与检验结果选择最优秀的方程组,并对联立方程组进行评价。最终得到结果最优联立方程组预估树高时,决定系数R^(2)=0.896,均方根误差RMSE=0.612 m;当方程组预估枝下高时,R^(2)=0.575,RMSE=0.850 m;当方程预估接触高时,R^(2)=0.719,RMSE=0.791 m,而且各种检验指标都较好。综合来看,方程组对树高、枝下高与接触高拟合精度与检验效果较好,可以解决树高、枝下高与接触高的内在相关性问题,为进一步研究红松树冠结构与动态变化提供基础。

关键词：红松人工林地基雷达树高模型枝下高模型接触高模型

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基于地基雷达数据的红松人工林树高枝下高接触高模型构建

基于地基雷达数据的红松人工林树高枝下高接触高模型构建

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作者：刘明睿东北林业大学

学位级别：硕士

本文是利用基于地面激光雷达（Terrestrial Laser Scanning,简称TLS）扫描10块人工红松林所得到的数据,共计548棵样木,与实地调查数据相结合,构建了红松树高曲线模型、枝下高预估模型与接触高预估模型,并建立联立方程组。首先,从所选择... 详细信息

本文是利用基于地面激光雷达（Terrestrial Laser Scanning,简称TLS）扫描10块人工红松林所得到的数据,共计548棵样木,与实地调查数据相结合,构建了红松树高曲线模型、枝下高预估模型与接触高预估模型,并建立联立方程组。首先,从所选择的5种树高曲线模型中,选择出拟合效果较好的2个模型作为联立方程组的备选模型。然后再从5个枝下高基础模型中选出1个拟合效果好,并且适用程度高的模型作为基础模型,再运用再参数化和最优子集回归的方法将林分因子(林分平均胸径,林分断面积,高径比,优势木平均胸径和优势木平均高带入基础模型,选择拟合效果较好的模型,作为枝下高备选模型。相同的方法选择拟合效果好的接触高备选模型。最后将树高曲线模型、枝下高备选模型与接触高备选模型分别两两联立,建立联立方程组。通过似乎不相关回归,根据拟合优度与检验结果选择最优秀的方程组,并对联立方程组进行评价。最终得到结果最优联立方程组预估树高时,决定系数R2为0.896,均方根误差RMSE为0.612m;当方程组预估枝下高时,决定系数R2为0.575,均方根误差RMSE为0.850m;当方程预估接触高时,决定系数R2为0.719,均方根误差RMSE为0.791m,而且各种检验指标都较好。综合来看,方程组对树高、枝下高与接触高拟合精度与检验效果较好,可以解决树高、枝下高与接触高的内在相关性问题,为进一步研究红松树冠结构与动态变化提供了基础。

关键词：红松人工林地基雷达树高模型枝下高模型接触高模型

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攀西地区架空输电线路线下主要树种自然生长高度研究

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林业勘查设计 2023年第1期52卷 79-84页

作者：杨长青李果宋颖杨森霖四川省林业勘察设计研究院有限公司四川成都610081 国网四川省电力公司四川成都610000 国网四川电力建设工程咨询有限公司四川成都610065

随着国民经济的不断发展,攀西地区输电线路在林区的建设规模不断加大,架空输电线路与线下树木生长高度变化发生的风偏放电等因素会引发森林火灾,而森林火灾对森林资源和当地居民生产生活会造成极大危害,因此,开展攀西地区架空输电线路... 详细信息

随着国民经济的不断发展,攀西地区输电线路在林区的建设规模不断加大,架空输电线路与线下树木生长高度变化发生的风偏放电等因素会引发森林火灾,而森林火灾对森林资源和当地居民生产生活会造成极大危害,因此,开展攀西地区架空输电线路线下树木自然生长高度的研究势在必行。本文以杨房沟水电站为依托,采集了攀西云南松(Pinusyunnanensis)及高山松(Pinusdensata)不同立地条件下的树高数据,模拟不同立地条件下的树高模型。结果表明:在不同的立地条件下,根据云南松和高山松树高模型曲线,其生长高度分别至13~29m左右步入平缓。建议在输电线路通道设计中,采用不同树高模型为攀西森林火灾高危区和高风险区的输电线路净空高度的差异化设计提供依据.

关键词：森林火灾架空输电线树高模型云南松

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马尾松-枫香混交林冠幅和枝下高生长模型研究

马尾松-枫香混交林冠幅和枝下高生长模型研究

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作者：余昆隆贵州大学

学位级别：硕士

树冠对于树木的生长起着重要的作用,而冠幅和枝下高作为树冠的重要组成部分,因此对于冠幅和枝下高的预测有重要意义。本文基于贵州省黄平县野洞河镇马尾松—枫香混交林3种混交比例(马尾松:枫香为7:3、5:5和3:7)、55块标准地的1771株马... 详细信息

树冠对于树木的生长起着重要的作用,而冠幅和枝下高作为树冠的重要组成部分,因此对于冠幅和枝下高的预测有重要意义。本文基于贵州省黄平县野洞河镇马尾松—枫香混交林3种混交比例(马尾松:枫香为7:3、5:5和3:7)、55块标准地的1771株马尾松样木和1602株枫香样木,分别构建了马尾松和枫香的冠幅、枝下高和树高的基础模型。通过分析不同混交方式林分内马尾松和枫香冠幅、枝下高和树高的变化规律及其与林木竞争因子的之间的关系,将不同的混交比例作为哑变量,并添加其他林分变量,分别构建了马尾松和枫香的冠幅、枝下高和树高广义模型。基于马尾松和枫香的冠幅广义模型,分别构建了马尾松和枫香的冠幅混合模型和分位数组合预测模型;基于马尾松和枫香的枝下高广义模型、树高广义模型,通过联立方程组构建了马尾松和枫香的枝下高相容性模型,并对所构建的模型进行评价。研究结果表明:(1)马尾松和枫香的冠幅与距离无关的竞争因子(HDH和DDH)呈现正相关关系。不同混交比例与马尾松和枫香的枝下高和树高均呈现显著性差异。(2)马尾松和枫香冠幅指数函数基础模型的决定系数分别为0.4231和0.4832,加入树木变量和林分变量后马尾松和枫香的冠幅广义模型的决定系数分别为0.4810和0.5582。(3)基于马尾松和枫香的冠幅广义模型,并分别推广至混合模型和分位数组合模型,同时结合抽胸径最大、抽胸径最小、抽平均木和随机抽取1～8株马尾松和枫香4种抽样方案计算模型的参数,最后对比模型的均方根误差,得出混合模型的对冠幅的预测效果更好,综合考虑外业工作量和测量成本的情况下,建议使用NLME模型在每个样地抽取4株胸径最大的马尾松和5株胸径最大的枫香对样地内的冠幅进行预测。(4)包含混交比例Zi的马尾松和枫香的枝下高哑变量模型的决定系数R2分别为0.6019和0.6333,加入高径比(HD)和每公顷断面积(G)后马尾松和枫香的枝下高广义模型的R2分别为0.6593和0.6811;包含混交比例Zi的马尾松和枫香的树高哑变量模型的R2分别为0.6321和0.7043,加入林分密度(N)和每公顷断面积(G)后马尾松和枫香的树高广义模型的R2分别为0.6810和0.7776。基于枝下高和树高广义模型分别构建的马尾松和枫香的相容性枝下高模型,其中马尾松枝下高模型的R2为0.6612,树高模型的R2为0.6789;枫香枝下高模型的R2为0.6900,树高模型的R2为0.7768。本研究所构建的马尾松和枫香冠幅模型、枝下高模型和树高模型具有较好的拟合效果及预测精度,为进一步研究混交林树木生长结构提供了基础。

关键词：混交林马尾松枫香冠幅模型枝下高模型树高模型

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树木轮伐模型研究云杉最佳轮伐周期

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建模与仿真 2022年第4期11卷 1195-1202页

作者：袁慧段菲李榕乐陈国华湖南人文科技学院数学与金融学院湖南娄底

本文对Faustmann模型和树高模型进行优化,得到树木轮伐模型。再对华北云杉的最佳轮伐期进行探究,将森林价值分为碳收益和木材收益,根据两者的单价计算出所探究的森林两者的收益。再根据树木轮伐模型算出最大净收益以及林地期望值即总收... 详细信息

本文对Faustmann模型和树高模型进行优化,得到树木轮伐模型。再对华北云杉的最佳轮伐期进行探究,将森林价值分为碳收益和木材收益,根据两者的单价计算出所探究的森林两者的收益。再根据树木轮伐模型算出最大净收益以及林地期望值即总收益最高时的树龄为最佳轮伐期,树林成长到该阶段时采伐而产生的碳收益和木材收益之和的总收益达到最高。最后综合考虑森林生态价值和经济价值得出,云杉最佳轮伐期为23年。

关键词： Faustmann模型树高模型树木轮伐模型

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西藏林芝云杉树高曲线模型研究

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江苏农业科学 2020年第2期48卷 150-154页

作者：尹惠妍张志伟杨小林苏卫静杨光西藏农牧学院资源与环境学院

以西藏林芝地区米林县南伊沟的林芝云杉为研究对象,采用样地调查的方法,选取260株样木数据进行建模,对6种林芝云杉树高曲线模型进行拟合,另外选取40株样木用于模型检验。结果表明,本研究区域林芝云杉的最优树高曲线模型为Gompertz模型,... 详细信息

以西藏林芝地区米林县南伊沟的林芝云杉为研究对象,采用样地调查的方法,选取260株样木数据进行建模,对6种林芝云杉树高曲线模型进行拟合,另外选取40株样木用于模型检验。结果表明,本研究区域林芝云杉的最优树高曲线模型为Gompertz模型,该模型的决定系数高,各项误差评价指标值小。多项式模型、双曲线模型拟合效果较好。林芝云杉的胸径与树高存在紧密的联系,在林业工作中可利用林木的胸径值与树高值拟合出树高曲线模型,减轻树高测量工作,提高精度,并为林木材积、生物量等研究提供支持。

关键词：林芝云杉树高模型精度检验残差分析

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