检索结果-内蒙古大学图书馆

北京林业大学学报 2024年第7期46卷 139-152页

作者：徐德鹏许芳泽孙海龙陈美晴向玮北京林业大学森林资源和环境管理国家林草局重点实验室北京100083 吉林省汪清林业局吉林延吉133200

【目的】以长白山云冷杉针叶混交林为例,比较林分不同发育阶段划分的方法,确定最适宜长白山云冷杉针叶混交林发育阶段划分的方法,以便有针对性地制定不同发育阶段的森林经营策略,为天然林发育阶段的科学划分提供方法依据。【方法】以吉... 详细信息

【目的】以长白山云冷杉针叶混交林为例,比较林分不同发育阶段划分的方法,确定最适宜长白山云冷杉针叶混交林发育阶段划分的方法,以便有针对性地制定不同发育阶段的森林经营策略,为天然林发育阶段的科学划分提供方法依据。【方法】以吉林省汪清林业局金沟岭林场天然云冷杉针叶混交林为研究对象,共收集2589个样地样本,采用种间联结−最优分割法(A)、林相特征判别法(B)、TWINSPAN双向指示物种分析法(C)、MRT多元回归树法(D)和基于TWINSPAN的判别分析法(E)5种方法,对云冷杉针叶混交林发育阶段进行划分。通过多重比较检验,验证不同发育阶段间是否存在显著差异,并使用吻合系数来评估不同方法划分结果间的一致性。最后,从树种组成和林分特征(包括样地的平均胸径、平均树高、公顷蓄积量、公顷株数、公顷生物量、公顷断面积、针阔比、物种多样性和径级大小多样性9个指标)方面,对5种方法的划分结果进行比较分析。【结果】多重比较的结果显示,用于描述林分特征的9个指标在不同发育阶段间基本存在显著差异,这表示结果较为可靠。方法D和方法E的吻合系数较高,表示这两种方法的划分结果较为一致;而方法B与其他方法的吻合性均较低。从林分的发育趋势来看,5种方法的划分结果大致相同。随着林分的逐渐发育,林分特征指标普遍增大,多样性指标降低,树种组成趋于简单。主要区别体现在公顷株数和树种组成指标,并且在不同方法的划分结果中,各个阶段之间指标的差异程度和每个阶段的样本量也有所不同。方法E的划分结果更符合林分的生长发育规律。具体来说,第1阶段云冷杉针叶混交林形成期,林分迅速生长;第2阶段林木间竞争加强期,个体显著分化;第3阶段林分发展为近自然林状态,即达到森林经营的目标状态。【结论】基于TWINSPAN的判别分析法能更好地划分林分的发育阶段,并将长白山云冷杉针叶混交林的发育过程划分为建群阶段—竞争阶段—近自然林阶段,为森林的科学经营提供了重要理论依据。

关键词：发育阶段划分云冷杉针叶混交林最优分割法判别分析 TWINSPAN MRT

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小兴安岭长白落叶松径向生长的周向异质性及影响因素

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北京林业大学学报 2023年第10期45卷 47-58页

作者：宋思远荆雪慧王轶夫北京林业大学园林学院北京100083 北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点实验室北京100083

【目的】通过对长白落叶松年轮特征进行分析,以探究径向生长的周向异质性及其影响因素,以及不同高度年轮宽度各向变异特征的差异性,为长白落叶松的经营管理提供理论依据。【方法】采用Wilcoxon符号秩检验方法对黑龙江省朗乡东折棱河林场... 详细信息

【目的】通过对长白落叶松年轮特征进行分析,以探究径向生长的周向异质性及其影响因素,以及不同高度年轮宽度各向变异特征的差异性,为长白落叶松的经营管理提供理论依据。【方法】采用Wilcoxon符号秩检验方法对黑龙江省朗乡东折棱河林场的18株长白落叶松相对年轮宽度随树龄的变化进行检验,通过比较不同高度的相对年轮宽度变异系数,分析不同高度的年轮宽度变异特征的差异。借助加权Voronoi图计算树木各向生存半径,分析其与树木年轮宽度变异特征的关系。利用单因素方差分析和描述性统计方法,分析光照和树龄与径向生长的周向异质性的关系。【结果】(1)人工长白落叶松5年定期平均年轮宽度和累积平均年轮宽度随树龄的增长在各方向上的差异特征没有显著变化。(2)7株样木的累积年轮宽度变异系数与横断面相对高度呈极显著或显著负相关,12株样木的近5年平均生长量在各方向上的变异系数与断面相对高度呈极显著或显著负相关。(3)胸高断面径向生长周向变异特征与光照强弱方位特征之间没有显著关系;成熟样木的年轮宽度各向变异系数的平均值最高;大部分样木胸高断面各向相对年轮宽度(近5年平均生长量)与各向生存半径之间呈显著相关性。【结论】(1)同一高度不同树龄的年轮宽度在各个方向上不存在显著差异,径向生长周向差异程度随横断面高度的增加而减弱。(2)竞争对年轮宽度变异特征有显著影响。树木生存半径越大,竞争能力越强,此方向的年轮宽度越大;不同树龄中,成熟林的径向生长周向差异最大。

关键词：径向生长周向变异竞争长白落叶松

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遥感数据结合地统计学方法在林业中的应用

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世界林业研究 2018年第3期31卷 34-40页

作者：张博孙玉军 Sajjad Saeed 周来陈丽萍张雅馨北京林业大学森林资源和环境管理国家林业局重点开放性实验室

在林业研究中,具有空间属性的林业数据分析、建模和预测越来越受到关注。遥感技术与地统计学方法相结合,提供了大尺度空间格局分析、森林资源动态监测和预测的方法。文中简单介绍了遥感技术与地统计学的方法和特点,从监测与分类、估计... 详细信息

在林业研究中,具有空间属性的林业数据分析、建模和预测越来越受到关注。遥感技术与地统计学方法相结合,提供了大尺度空间格局分析、森林资源动态监测和预测的方法。文中简单介绍了遥感技术与地统计学的方法和特点,从监测与分类、估计与模拟2个方面综述地统计学结合遥感技术在林业中的应用,并针对遥感数据结合地统计学方法在林业研究中存在的问题加以讨论。

关键词：地统计学遥感数据空间效应变异函数克里格

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不同干扰等级下常绿阔叶次生林林分结构及树种多样性

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浙江农林大学学报 2019年第1期36卷 21-30页

作者：左政郑小贤北京林业大学森林资源与环境管理国家林业和草原局重点实验室北京100083

研究人为干扰对福建将乐林场常绿阔叶次生林林分结构及树种多样性的影响,为常绿阔叶次生林的植被恢复和生物多样性保护提供科学依据。以将乐林场常绿阔叶次生林为研究对象,通过踏查选择试验区立地条件相似且具有代表性的地段,设置25块(0... 详细信息

研究人为干扰对福建将乐林场常绿阔叶次生林林分结构及树种多样性的影响,为常绿阔叶次生林的植被恢复和生物多样性保护提供科学依据。以将乐林场常绿阔叶次生林为研究对象,通过踏查选择试验区立地条件相似且具有代表性的地段,设置25块(0.04～0.12 hm^2)固定样地,采用相对影响法将常绿阔叶次生林分为5个干扰等级,采用方差分析和LSD多重比较法分析不同干扰等级林分结构及树种多样性变化。结果表明:不同干扰等级下常绿阔叶次生林直径结构均呈倒"J"型分布,干扰等级Ⅴ各径阶个体数显著小于其他干扰等级(P=0.022),林分潜在更新能力和生产力较低;干扰等级Ⅰ～Ⅳ树高呈单峰山状曲线,干扰等级Ⅴ为多峰山状曲线,林分垂直结构不稳定。随着干扰强度的增加,角尺度(P=0.045)逐渐增大,大小比数(P=0.039)和混交度(P=0.017)逐渐减小。α多样性指数随着干扰等级的升高呈递减的趋势(P<0.05), Simpson优势度指数随着干扰等级的升高而呈上升趋势(P=0.000)。不同干扰等级林分之间物种相似度较低(Jaccard’s相似指数<47%)。不同干扰等级常绿阔叶次生林林分结构差异显著,随着干扰等级的增加,乔木多样性及林分结构稳定性降低,不利于植被恢复及多样性保护。

关键词：森林生态学常绿阔叶次生林重要值物种丰富度多样性

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金沟岭林场落叶松人工林的空间结构特征

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中南林业科技大学学报 2014年第1期34卷 60-63页

作者：李俊郑小贤刘东兰高祥徐光北京林业大学森林资源与环境管理国家林业局重点实验室北京100083 汪清林业局吉林汪清133200

以吉林省汪清县金沟岭林场落叶松人工林为研究对象,利用混交度、大小比数和角尺度3个林分结构参数,分析其不同龄组空间结构。结果表明:各龄组的样地混角度均为0.5,处于中度混交;中龄林为均匀分布,近熟林为团状分布,成熟林为团状或均匀分... 详细信息

以吉林省汪清县金沟岭林场落叶松人工林为研究对象,利用混交度、大小比数和角尺度3个林分结构参数,分析其不同龄组空间结构。结果表明:各龄组的样地混角度均为0.5,处于中度混交;中龄林为均匀分布,近熟林为团状分布,成熟林为团状或均匀分布;中龄林中落叶松处于中庸状态,大部分阔叶树处于中庸或劣态,近成熟林中落叶松和阔叶树逐渐转为亚优势状态。

关键词：落叶松人工林空间结构混角度大小比数角尺度

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福建三明常绿阔叶次生林物种多样性及群落演替

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西北林学院学报 2015年第5期30卷 39-45页

作者：王俊峰郑小贤北京林业大学森林资源与环境管理国家林业局重点实验室北京100083 西南林业大学云南昆明650224

以福建三明常绿阔叶次生林为研究对象,选择16块样地,分别测定物种组成、重要值、物种多样性指数,并分析多样性指数与群落演替之间的关系。结果表明,调查样地内共有植物物种57科109属169种。按乔木的优势种16块样地划分为6种森林类型,分... 详细信息

以福建三明常绿阔叶次生林为研究对象,选择16块样地,分别测定物种组成、重要值、物种多样性指数,并分析多样性指数与群落演替之间的关系。结果表明,调查样地内共有植物物种57科109属169种。按乔木的优势种16块样地划分为6种森林类型,分别为米槠林、苦槠林、拟赤杨林、黄樟林、栲树林和枫香林,Simpson指数排序为栲树林>枫香林>拟赤杨林>苦槠林>黄樟林>米槠林。结合主要树种的生物学特性将6种森林类型进一步归并为栲类林、拟赤杨林及其他(黄樟林、枫香林)等3种类型。其中,黄樟、枫香林的多样性最高,栲类林次之,拟赤杨林的最小。根据在演替过程中多样性有先增加后降低的变化趋势,将研究区的阔叶次生林划分为3个演替阶段,拟赤杨林为演替的较早期,枫香、黄樟林为中期,栲类林为演替的后期阶段。

关键词：常绿阔叶林次生林物种多样性群落演替福建三明

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分水岭算法在林业中的应用

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世界林业研究 2021年第3期34卷 63-67页

作者：孙钊潘磊谢运鸿丁志丹孙玉军北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点实验室北京100083

随着遥感技术的发展,无人机以及新型遥感数据的出现,越来越多的高分辨率影像被应用于林业资源监测。图像分割作为影像识别应用的基础,大量研究人员在原有的分水岭算法基础上针对不同的区域、背景、目标和研究方向进行了一定的改进,在林... 详细信息

随着遥感技术的发展,无人机以及新型遥感数据的出现,越来越多的高分辨率影像被应用于林业资源监测。图像分割作为影像识别应用的基础,大量研究人员在原有的分水岭算法基础上针对不同的区域、背景、目标和研究方向进行了一定的改进,在林木病虫害监测、木材表面缺陷检测、单木冠幅分割、叶片提取等林业领域发展迅速。文中介绍了分水岭算法在林业中的应用,以期为分水岭算法在林业领域的推广以及进一步改进研究提供参考。

关键词：分水岭算法影像分割林木病虫害监测木材表面缺陷检测遥感技术

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长白山阔叶红松林不同演替阶段林下红松幼苗能量与养分季节动态

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应用生态学报 2021年第5期32卷 1663-1672页

作者：周光徐玮泽万静汪雁楠刘丽婷刘琪璟北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点实验室北京100083 江西省林业科学院南昌330013

为了解林下红松幼苗生长和养分存储季节动态,以长白山原始阔叶红松林(原始林)和次生杨桦林(次生林)林下2年生红松幼苗为对象,研究林下光合有效辐射(PAR)、幼苗生物量、非结构性碳水化合物(NSC)、全氮(N)和全磷(P)等指标的季节变化,分析... 详细信息

为了解林下红松幼苗生长和养分存储季节动态,以长白山原始阔叶红松林(原始林)和次生杨桦林(次生林)林下2年生红松幼苗为对象,研究林下光合有效辐射(PAR)、幼苗生物量、非结构性碳水化合物(NSC)、全氮(N)和全磷(P)等指标的季节变化,分析两林分林下光照的季节动态及其差异对红松幼苗生长和养分积累的影响。结果表明:原始林和次生林林下月PAR累积量季节变化都呈"双峰"型,夏季为郁闭期,两林分林下光线弱。春季和秋季为阔叶树无叶期,林下光照条件变好,且次生林林下光照明显好于原始林;原始林和次生林红松幼苗的生物量、NSC、全N和全P浓度的季节动态与林下光照的季节变化基本一致,在春季和秋季表现为显著增加,在夏季呈下降趋势。春季幼苗的淀粉浓度增加,夏季淀粉和可溶性糖浓度均逐渐降低,到8月达到最低值,秋季可溶性糖浓度显著升高。春季和秋季次生林林下幼苗的生物量和NSC浓度整体上均显著高于原始林,而夏季两林分差异不显著。因此,春季和秋季的林下光照条件差异是影响原始林和次生林中红松幼苗养分积累和生长更新差异的主要原因。

关键词：幼苗非结构性碳水化合物林下光照季节动态

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福建将乐林场栲属次生林直径结构的研究

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中南林业科技大学学报 2014年第2期34卷 77-80页

作者：赵娜郑小贤北京林业大学林学院森林资源与环境管理国家林业局重点实验室北京100083

选用福建将乐林场的十块栲属次生林的样地调查数据分析该地区栲属次生林的直径结构,为将乐林场栲类次生林的经营和结构调整提供依据。采用样地调查法获得12块样地的基本数据,将胸径分大、中、小三径级计算各径级比例及q值,用4种概率分... 详细信息

选用福建将乐林场的十块栲属次生林的样地调查数据分析该地区栲属次生林的直径结构,为将乐林场栲类次生林的经营和结构调整提供依据。采用样地调查法获得12块样地的基本数据,将胸径分大、中、小三径级计算各径级比例及q值,用4种概率分布对各样地直径结构进行拟合,检验不同的拟合效果。小径级林木所占比例较大,占到了56.9%～88.1%,中径级和大径级的q值变化较大,Weibull分布拟合效果最好,γ分布次之,正态分布和对数正态分布拟合效果较差。该区栲属次生林的直径分布基本符合异龄林直径分布的特点,可以以q值为参考对大、中级林木进行进一步结构调整研究。

关键词：栲属次生林直径结构径级 Weibull分布 gamma分布 q-值

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基于Sentinel-1和Sentinel-2数据融合的森林林龄反演和动态监测

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中南林业科技大学学报 2024年第6期44卷 19-29页

作者：陈馨孙玉军丁志丹北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点开放实验室北京100083

【目的】在Google Earth Engine(GEE)云平台上借助其强大的计算和数据存储能力,融合多源遥感数据对森林林龄进行遥感反演和动态监测。【方法】融合2017—2023年间Sentinel-1、Sentinel-2及高程数据,通过随机森林(Random forest,RF)分类... 详细信息

【目的】在Google Earth Engine(GEE)云平台上借助其强大的计算和数据存储能力,融合多源遥感数据对森林林龄进行遥感反演和动态监测。【方法】融合2017—2023年间Sentinel-1、Sentinel-2及高程数据,通过随机森林(Random forest,RF)分类获取土地覆盖信息,并进一步提取森林的分布和面积,同时构建时间序列植被指数来准确提取森林变化区域。基于森林资源清查数据和融合的多源遥感数据,在GEE上构建RF回归、分类回归树(Cart)以及梯度提升回归树(Gradient tree boost,GTB)3种回归模型,用于杉木组、马尾松组、毛竹林、硬阔叶树组以及其他类树种组的2018年林龄遥感反演,并估算出2017年和2023年的林龄信息,以揭示林龄和龄组在2017—2023年的动态变化情况。【结果】1)2017—2023年,研究区森林面积的整体变化总计113.93 km^(2),此间森林的减少和更新并存,其空间分布特征呈现出明显的区域差异。具体而言,森林面积变化多发生于靠近城区和低海拔地区,且靠近城区的森林面积减少往往不再恢复至森林;2)在5种不同树种组构建的3种模型中,RF回归模型的林龄反演结果最佳,平均R^(2)为0.845,平均RMSE为5.32 a,其中毛竹林反演精度最高,R^(2)为0.863,RMSE为2.411 a;3)2017—2023年,研究区林龄在40 a以下的森林由54.59%减少至51.06%,其中龄组变化最显著为杉木组成熟林,面积增加了38.88%。【结论】在GEE上融合多源遥感数据进行林龄反演和动态监测具有重要的应用潜力,本研究结果可为使用云平台及哨兵系列卫星数据对森林资源长时间序列的林龄反演和动态监测的应用提供参考和借鉴。

关键词：数据融合遥感反演林龄动态监测 Sentinel-1 Sentinel-2 Google Earth Engine

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