检索结果-内蒙古大学图书馆

北京林业大学学报 2025年第05期 72-82页

作者：马佳欣孙玉军朱兆廷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性实验室

【目的】通过比较综合竞争指数与Hegyi竞争指数，探索林木竞争对杉木生长和生物量的影响，并深入解析综合竞争指数在杉木生物量模型中的作用。【方法】以福建省将乐国有林场的杉木人工林为研究对象，基于胸径计算Hegyi竞争指数，结合胸... 详细信息

【目的】通过比较综合竞争指数与Hegyi竞争指数，探索林木竞争对杉木生长和生物量的影响，并深入解析综合竞争指数在杉木生物量模型中的作用。【方法】以福建省将乐国有林场的杉木人工林为研究对象，基于胸径计算Hegyi竞争指数，结合胸径、树高和冠幅构建综合竞争指数；采用相关系数Kendall’s tau和Spearman’s rho，检验两种竞争指数与杉木生长及生物量的相关性；通过散点图拟合，分析林木竞争对杉木生长因子及生物量的影响；利用三级联合控制方案将胸径、树高和综合竞争指数纳入到杉木相容性生物量模型中，系统研究杉木立木及其各组分的生物量。【结果】（1）相关性分析表明，无论是Hegyi竞争指数还是综合竞争指数，均与杉木的生长和生物量呈显著负相关（Kendall’s tau和Spearman’s rho,P <0.01），其中综合竞争指数的两种相关系数绝对值均高于Hegyi竞争指数，表明其解释能力更强。（2）散点图拟合结果表明，两种竞争指数与胸径、树高、冠幅及各生物量组分（如树干、树枝、树叶和根系）之间均呈显著的幂函数关系，且随着竞争强度的增加，这些因子呈下降趋势。综合竞争指数在拟合生长因子和生物量方面的表现优于Hegyi竞争指数。（3）在构建杉木生物量模型的过程中，引入了综合竞争指数，并采用三级联合控制方案，成功构建了杉木生物量相容性模型。该模型以整株生物量为核心，通过科学的模型构建方法，有效协调了整株生物量与各分项生物量之间，以及不同分项生物量间的相容性问题。【结论】林木竞争对杉木生长产生了显著的抑制效应。与Hegyi竞争指数相比，综合竞争指数提供了更加全面且精确的林木竞争强度评估。将综合竞争指数纳入杉木生物量模型后，模型的拟合和预测准确度得到提升，表明综合竞争指数不仅在理论上具有重要价值，而且在实际应用中具有较高的适用性。

关键词：杉木 Hegyi竞争指数综合竞争指数相容性生物量模型

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不同海拔和坡向马尾松树轮宽度对气候变化的响应

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应用生态学报 2019年第7期30卷 2231-2240页

作者：乔晶晶王童潘磊孙玉军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

以马尾松树轮样芯为材料,利用树木年代学方法分别建立低海拔(260 m)、中海拔(460 m)、高海拔(690 m)及阳坡(270 m)、阴坡(265 m)处马尾松标准及差值年表,将树轮宽度指数与气候因子进行相关及冗余分析,并建立马尾松径向生长量与气候要素... 详细信息

以马尾松树轮样芯为材料,利用树木年代学方法分别建立低海拔(260 m)、中海拔(460 m)、高海拔(690 m)及阳坡(270 m)、阴坡(265 m)处马尾松标准及差值年表,将树轮宽度指数与气候因子进行相关及冗余分析,并建立马尾松径向生长量与气候要素的最优多元回归模型,分析福建将乐地区树木径向生长特征及其与气候的关系随海拔及坡向的变化规律.结果表明:该区域马尾松径向生长在海拔梯度上主要受降水量影响,在坡向水平主要受温度影响;120个气候变量中,上年12月降水量及当年2月极端最低气温分别在海拔及坡向处与马尾松径向生长呈显著负相关.该研究定量描述气候变化对亚热带地区马尾松径向生长的影响,为气候变暖背景下将乐地区马尾松林的栽植及管理提供科学依据.

关键词：马尾松海拔梯度坡向水平树木年轮气候变化

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基于不同决策树的面向对象林区遥感影像分类比较

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应用生态学报 2018年第12期29卷 3995-4003页

作者：陈丽萍孙玉军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北京100083

面向地理对象影像分析技术(GEOBIA)是影像分辨率越来越高的背景下的产物.如何提高高分辨率影像分类精度和分类效率是影像处理的重要议题之一.本研究对QuickBird影像多尺度分割后的对象进行分类,分析了C5.0、C4.5、CART决策树算法在林区... 详细信息

面向地理对象影像分析技术(GEOBIA)是影像分辨率越来越高的背景下的产物.如何提高高分辨率影像分类精度和分类效率是影像处理的重要议题之一.本研究对QuickBird影像多尺度分割后的对象进行分类,分析了C5.0、C4.5、CART决策树算法在林区面向对象分类中的效率,并与kNN算法的分类精度进行比较.利用eCognition软件对遥感影像进行多尺度分割,分析得到最佳尺度为90和40.在90尺度下分离出植被和非植被后,在40尺度下提取不同类别植被的光谱、纹理、形状等共21个特征,并利用C5.0、C4.5、CART决策树算法分别对其进行知识挖掘,自动建立分类规则.最后利用建立的分类规则分别对植被区域进行分类,并比较分析其精度.结果表明:基于决策树的分类精度均高于传统的kNN法.其中,C5.0方法的精度最高,其总体分类精度为90.0%,Kappa系数0.87.决策树算法能有效提高林区树种分类精度,且C5.0决策树的Boosting算法对该分类效果具有最明显的提升.

关键词：遥感决策树分类 C5.0决策树

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南方亚热带季风区将乐县森林植被动态变化及其对气候变化的响应

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地球信息科学学报 2019年第6期21卷 958-968页

作者：左冰洁孙玉军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北京林业大学林学院

在全球气候变化背景下,植被动态变化以及植被对气候变化的响应方式已经成为生态学和地理学领域的热点。本文对比分析了南方亚热带季风区将乐县不同类型森林植被对不同时间尺度的干旱响应的差别。基于2000-2017年MODIS-EVI数据及气象站... 详细信息

在全球气候变化背景下,植被动态变化以及植被对气候变化的响应方式已经成为生态学和地理学领域的热点。本文对比分析了南方亚热带季风区将乐县不同类型森林植被对不同时间尺度的干旱响应的差别。基于2000-2017年MODIS-EVI数据及气象站点数据,用最大值合成法、趋势分析法以及相关分析法,分析了森林植被及气象因子的动态变化特征,并对比不同森林植被对气候变化响应的差别。研究表明:①2000-2017年,研究区植被覆盖度、EVI和降水均显著增加,区域内湿度增加,森林长势渐趋良好;②EVI在生长季初期和末期与同期的降水、温度均显著正相关(P<0.1),初期森林受降水因子的影响更大,末期受温度因子的影响大;③1-3月和周年的气候变化对森林的生长至关重要,长时间尺度的湿度增加对森林生长具有显著的促进作用,SPEI的时间尺度越长与EVI的相关性也越大;④针阔混交林与同期温度、降水的相关系数最高,并且与不同时间尺度的SPEI相关性均比较高,属于气候敏感型林型,在生产经营中要谨慎预防气候变化对该林型带来的伤害;⑤森林覆盖度变化与降水和SPEI24的相关性极显著,长时间尺度的降水变化是影响森林植被覆盖率变化的重要因素之一。

关键词：森林植被类型 MODIS-EVI 气象因素变化趋势相关性分析南方亚热带季风区将乐县

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基于管道模型理论的长白落叶松叶生物量与径向生长关系研究

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林业科学研究 2022年第2期35卷 118-128页

作者：潘磊王轶夫孙钊乔晶晶邱思玉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开放性实验室北京100083

[目的]为了解长白落叶松单木叶生物量与径向生长之间的关系。[方法]以小兴安岭地区长白落叶松为研究对象,结合管道模型理论,研究单木个体水平和单木内不同方位区间水平上的叶生物量与径向生长的关系,分析树冠分布与径向生长之间的相关性... 详细信息

[目的]为了解长白落叶松单木叶生物量与径向生长之间的关系。[方法]以小兴安岭地区长白落叶松为研究对象,结合管道模型理论,研究单木个体水平和单木内不同方位区间水平上的叶生物量与径向生长的关系,分析树冠分布与径向生长之间的相关性。[结果]叶生物量与胸高处和枝下高处树干直径、断面积、边材面积,近1、2、3、5年断面积生长量均呈显著正相关,使用胸高断面积作为预测因子的叶生物量模型拟合效果最好。单木株内不同方位区域的叶生物量与对应的胸径处和枝下高处的树干半径、断面积,近1、2、3、5年断面积生长量均呈显著正相关。[结论]估测单株叶生物量时,使用胸高断面积作为预测因子的预测精度最高。株内不同方位叶生物量与对应方位的树干半径、断面积及断面积生长量均呈显著正相关,树冠偏冠与髓心偏心具有一定的相关性。

关键词：叶生物量径向生长株内不同方位管道模型理论长白落叶松

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人工神经网络与相容性生物量模型预测单木地上生物量的比较

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应用生态学报 2022年第1期33卷 9-16页

作者：梁瑞婷王轶夫邱思玉孙玉军谢运鸿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性实验室北京100083

森林生物量是林业生产经营和森林资源监测的重要指标,为探索高效低偏的单木生物量估测方法,引入人工神经网络。本研究采用黑龙江省东折棱河林场的101株长白落叶松地上生物量数据,基于不同变量(胸径、树高、冠幅)组合建立了4个聚合模型体... 详细信息

森林生物量是林业生产经营和森林资源监测的重要指标,为探索高效低偏的单木生物量估测方法,引入人工神经网络。本研究采用黑龙江省东折棱河林场的101株长白落叶松地上生物量数据,基于不同变量(胸径、树高、冠幅)组合建立了4个聚合模型体系(AMS),采用加权回归消除模型的异方差。然后,基于最优的变量组合建立人工神经网络(ANN)生物量模型,并采用留一交叉验证法对模型进行检验,比较两种生物量估测方法的精度。结果表明:仅基于胸径一个变量的生物量模型已经能较准确地估测生物量,引入树高和冠幅因子能进一步提高模型精度,最优模型体系为AMS4。通过两种方法建立的生物量模型都能较准确地进行估测,各组分生物量的决定系数(R^(2))均高于0.87。相比AMS4,人工神经网络模型系统中,树叶生物量模型的R^(2)高了约0.05,其余各器官也高了0.01左右。此外,均方根误差(RMSE)等指标明显更小,树干和地上生物量的RMSE分别减小了2.135和3.908 kg,模型的检验指标如平均相对误差(MRE)等也表现更优。总体来看,人工神经网络(ANN)是一种灵活可靠的生物量估计方法,估测林木地上生物量或单独某器官生物量时,ANN模型是值得考虑的替代方法。

关键词：人工神经网络相容性模型似乎不相关回归地上生物量

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深度学习和传统方法模拟杉木树高-胸径模型比较

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林业科学研究 2021年第6期34卷 65-72页

作者：梁瑞婷孙玉军李芸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性实验室北京100083

[目的]基于深度学习算法,建立多隐藏层的杉木树高-胸径神经网络模型,探索一种更高效低偏的树高模型研建方法,提高杉木树高的预测精度。[方法]利用福建省将乐国有林场34块杉木样地的2898组树高-胸径调查数据,基于传统回归建立10个广义树... 详细信息

[目的]基于深度学习算法,建立多隐藏层的杉木树高-胸径神经网络模型,探索一种更高效低偏的树高模型研建方法,提高杉木树高的预测精度。[方法]利用福建省将乐国有林场34块杉木样地的2898组树高-胸径调查数据,基于传统回归建立10个广义树高-胸径模型,筛选出精度最高的模型作为对照。同时基于H2O平台的深度学习算法,建立70个不同结构的树高-胸径DLA模型,通过分析比较,确定最适宜预测杉木树高的模型结构,与传统最优模型进行比较。[结果]建立的树高-胸径DLA模型均能较好地描述杉木的树高-胸径间关系,R^(2)都在0.84以上,大于最优传统模型,RMSE和MAE小于传统模型。精度最高的DLA模型结构包含6个隐藏层,每层各340个神经元。[结论]本研究基于深度学习建立的杉木树高-胸径DLA模型,其拟合精度与预测精度略高于传统的广义树高-胸径模型,尤其在预测较高的林木时,更为明显,能够用于研究区杉木树高的预测。

关键词：深度学习树高-胸径模型非线性回归杉木

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基于实例分割的高郁闭度林分单木树冠无人机遥感提取

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林业科学研究 2022年第5期35卷 14-21页

作者：谢运鸿荆雪慧孙钊丁志丹李睿李豪伟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开放性实验室北京100083

[目的]利用遥感影像获取高郁闭度林分树冠信息。[方法]试验了一种基于实例分割模型的无人机遥感影像单木树冠提取方法,选用7种残差网络用于模型的特征提取,逐一对不同郁闭度杉木纯林进行单木树冠提取。[结果]表明,7个实例分割模型对低... 详细信息

[目的]利用遥感影像获取高郁闭度林分树冠信息。[方法]试验了一种基于实例分割模型的无人机遥感影像单木树冠提取方法,选用7种残差网络用于模型的特征提取,逐一对不同郁闭度杉木纯林进行单木树冠提取。[结果]表明,7个实例分割模型对低郁闭度林分树冠分割的边界框AP值和掩膜AP平均值分别为55.89%、57.29%,林分东西冠幅、南北冠幅和树冠面积参数提取均方根误差平均值分别为0.161、0.179和0.341,平均预测决定系数R~2分别为0.912、0.918和0.957;对高郁闭度林分树冠分割的边界框AP值和掩膜AP平均值分别为46.00%、44.45%,单木东西冠幅、南北冠幅和树冠面积参数提取均方根误差平均值分别为0.479、0.497和1.256,平均预测R~2分别为0.806、0.762和0.936。[结论]各参数提取精度均优于传统调查精度,该方法能自动化、快速化、精准化获取树冠信息。

关键词：遥感无人机深度学习实例分割 Mask R-CNN 树冠提取

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基于红松树轮重建小兴安岭南麓过去140年6月份平均温度变化

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生态学报 2023年第21期43卷 8769-8779页

作者：乔晶晶王轶夫孙玉军邱思玉谢运鸿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性实验室北京100083

基于建立的小兴安岭南麓红松树轮宽度标准年表,分析红松径向生长与该地区温度和降水间的关系以及1982年升温突变对此相关性的影响。结果表明:6月平均温度与树轮宽度年表在变暖前后始终呈极显著负相关,是该地区红松径向生长的主要限制因... 详细信息

基于建立的小兴安岭南麓红松树轮宽度标准年表,分析红松径向生长与该地区温度和降水间的关系以及1982年升温突变对此相关性的影响。结果表明:6月平均温度与树轮宽度年表在变暖前后始终呈极显著负相关,是该地区红松径向生长的主要限制因子。基于此构建的区域1843—1982年6月平均温度重建方程稳定可靠。重建温度序列的偏暖时期和偏冷时期分别持续7年和29年,偏暖时段为1915—1921年,偏冷时段为1880—1891年和1932—1948年。小波分析结果显示6月平均温度存在2—7a周期变化。空间相关分析结果表明重建温度序列能很好的代表小兴安岭南麓及附近区域的温度变化。本研究拓展了研究区现有的气候数据,可为掌握小兴安岭气候变化规律和科学预测未来气候提供数据支撑。

关键词：小兴安岭红松树轮宽度年表气候重建

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基于分位数回归法的杉木可变指数削度方程构建

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北京林业大学学报 2021年第7期43卷 70-78页

作者：梁瑞婷孙玉军周来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性实验室北京100083

【目的】采用非线性分位数回归法构建不同分位点的杉木可变指数削度方程,与非线性模型进行比较,以提高杉木干形的预测精度。【方法】利用福建省将乐国有林场的73株(793组)杉木解析木数据,选取4个可变指数削度方程,基于5折交叉验证,分别... 详细信息

【目的】采用非线性分位数回归法构建不同分位点的杉木可变指数削度方程,与非线性模型进行比较,以提高杉木干形的预测精度。【方法】利用福建省将乐国有林场的73株(793组)杉木解析木数据,选取4个可变指数削度方程,基于5折交叉验证,分别采用非线性分位数回归与非线性回归构建削度方程。选用调整后决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、平均误差(ME)、相对误差(RE)和平均绝对误差(MAE)5个模型评价指标,结合图形对各模型的拟合结果和预测结果进行评价。【结果】(1)4个可变指数削度方程在5个分位点(t=0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)处均能收敛,说明分位数回归可以建立不同分位点的估测模型,能更全面地描述杉木干形的变化。(2)4个削度方程在分位点为0.5处的精度最高,R2均在0.97左右。对于削度方程M1和M3,基于中位数回归(t=0.5)的拟合精度与预测精度均高于非线性回归,且M1的预测值更加集中。(3)在不同分位点下,各模型对树干不同位置的预测精度不同,分位值为0.9和0.3的模型分别对梢头部分和树干基部的预测精度最高。【结论】基于分位数回归的可变指数削度方程不仅能精确预测平均条件下杉木的树干直径,而且能预测任意分位条件下杉木干形的变化趋势。不同分位点模型对树干不同位置的预测精度不同,基于M1削度方程,建立多分位点回归模型能进一步提高研究区杉木干形的预测精度。

关键词：可变指数削度方程非线性分位数回归非线性回归杉木

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