检索结果-内蒙古大学图书馆

应用生态学报 2023年第4期34卷 1024-1034页

作者：李睿孙钊谢运鸿李豪伟张运根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 三明市国有林场工作站福建三明353000

作为我国重要的用材树种,杉木广泛分布于我国南方地区,其株数和树冠信息对于森林资源的精准监测有重要作用,为此准确掌握杉木林分株数及单木树冠信息尤为重要。对于高郁闭度林分,株数和单木树冠信息正确提取的关键是能够准确分割相互遮... 详细信息

作为我国重要的用材树种,杉木广泛分布于我国南方地区,其株数和树冠信息对于森林资源的精准监测有重要作用,为此准确掌握杉木林分株数及单木树冠信息尤为重要。对于高郁闭度林分,株数和单木树冠信息正确提取的关键是能够准确分割相互遮挡和粘连的树冠。本研究以福建将乐国有林场为研究区,将无人机影像作为数据源,提出一种基于深度学习方法和分水岭算法的树冠信息提取方法:首先采用深度学习神经网络模型U-Net对杉木树冠覆盖区域进行分割,然后利用传统图像分割算法标记控制分水岭算法进行单木分割得到单木树冠;在保持相同训练集、验证集和测试集的情况下,首先对比U-Net模型与传统机器学习方法[随机森林模型(RF)和支持向量机模型(SVM)]在分割树冠覆盖区域上的表现,接着对比了U-Net模型结合标记控制分水岭算法和只使用标记控制分水岭算法进行单木分割的精度。结果表明:U-Net模型在分割精度、精确率、交互比、精确率与召回率的调和均值4个指标上均高于RF和SVM,与RF相比,4项指标分别提升4.6%、14.9%、7.6%、0.05,与SVM相比,4项指标分别提升3.3%、8.5%、8.1%、0.05。在提取单木株数方面,U-Net模型和标记控制分水岭算法相结合的方法较标记控制分水岭算法总体精度提升3.7%,平均绝对误差(MAE)下降3.1%。在提取单木树冠面积和冠幅方面,R2分别提升了0.11和0.09,均方根误差分别降低8.49 m2和4.27 m,MAE分别下降了2.93 m2和1.72 m。将深度学习U-Net模型与分水岭算法相结合能够在一定程度上克服高郁闭度杉木纯林单木株数及树冠信息难以提取的问题,是一种高效率、低成本的单木树冠提取方法,具有可行性和有效性,可为森林资源监测智能化的发展提供基础方法。

关键词： U-Net 分水岭算法无人机影像杉木树冠参数

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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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两种竞争指数对杉木生长和生物量评估的影响

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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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基于GF-2的乔木生物量估测模型研究

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北京师范大学学报（自然科学版） 2021年第1期57卷 135-141页

作者：丁志丹孙玉军孙钊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

以福建省将乐林场为研究区,使用野外实测样地数据,结合福建省二类调查数据,获取了共192个样地的生物量数据,其中杉木纯林112个,马尾松纯林80个.对覆盖研究区的2景GF-2影像进行预处理,提取光谱信息、植被指数、纹理特征及地形因子,筛选... 详细信息

以福建省将乐林场为研究区,使用野外实测样地数据,结合福建省二类调查数据,获取了共192个样地的生物量数据,其中杉木纯林112个,马尾松纯林80个.对覆盖研究区的2景GF-2影像进行预处理,提取光谱信息、植被指数、纹理特征及地形因子,筛选与样地生物量相关性较高的因子作为建模的自变量,采用支持向量机、随机森林及多元逐步回归3种方法分别建立了杉木和马尾松生物量模型.结果表明:支持向量机、随机森林模型拟合效果均比多元逐步回归模型好,其中随机森林模型决定系数R^(2)最高,2种样地的R2分别为0.65和0.72,估计精度也最高,分别为65.28%和76.82%;杉木样地3种模型的均方根误差分别为64.27、48.16和77.03,马尾松样地3种模型的均方根误差分别为54.79、48.18和65.63,其中随机森林模型的最低.在3种模型中,随机森林模型为乔木生物量的最优模型.

关键词：乔木生物量 GF-2 支持向量机随机森林多元逐步回归

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长白落叶松人工林单木冠幅模型

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东北林业大学学报 2021年第2期49卷 49-53页

作者：邱思玉孙玉军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) 北京100083

以黑龙江省伊春市朗乡林业局的49块样地共2 499棵长白落叶松为研究对象,基于区组和样地嵌套二水平构建非线性混合效应冠幅模型。从10种常用的冠幅—胸径模型中选出一种最好的作为建模的基础模型,从其他林分因子中选取与冠幅相关性较高... 详细信息

以黑龙江省伊春市朗乡林业局的49块样地共2 499棵长白落叶松为研究对象,基于区组和样地嵌套二水平构建非线性混合效应冠幅模型。从10种常用的冠幅—胸径模型中选出一种最好的作为建模的基础模型,从其他林分因子中选取与冠幅相关性较高的作为协变量参与建模。结果表明:与基础模型相比,混合模型的赤池信息准则(AIC)、贝叶斯准则(BIC)、负二倍的最大似然值(-2LL)和剩余均方根误差(RMSE)值均降低,调整决定系数(Radj2)提高,冠幅预测值的残差分布和密度分布相对更集中,说明模型的预测精度和拟合能力均有所提高。研究发现,以逻辑斯蒂模型作为基础模型,将树高、冠长率和高径比作为协变量,考虑区组和样地嵌套二水平的混合模型有利于提高冠幅模型的预测精度,从而有助于更好地模拟长白落叶松的冠幅胸径关系。

关键词：长白落叶松人工林冠幅模型混合效应

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依据机器学习算法的杉木干形模拟

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东北林业大学学报 2021年第10期49卷 21-26页

作者：梁瑞婷周来谢运鸿丁志丹孙玉军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(北京林业大学) 北京100083

利用福建省将乐国有林场46株杉木(Cunninghamia lanceolata)的793组干形数据,根据十折交叉验证,采用最近邻法(KNN)、随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)3种机器学习算法对杉木干形进行模拟,并与传统削度模型(TM)进行比较分析。采用决定系... 详细信息

利用福建省将乐国有林场46株杉木(Cunninghamia lanceolata)的793组干形数据,根据十折交叉验证,采用最近邻法(KNN)、随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)3种机器学习算法对杉木干形进行模拟,并与传统削度模型(TM)进行比较分析。采用决定系数(R^(2))、均方根误差(E_(RMS))、平均误差(E_(M))和平均绝对误差(E_(MA))4个评价指标对模型的拟合结果和预测结果进行排序,并结合残差图和相对偏差图等进行分析。研究表明:(1)4个模型的决定系数均大于0.95,最近邻法、传统削度模型和人工神经网络的均方根误差小于1 cm,能较好地描述杉木树干形状。(2)人工神经网络对绝大部分树干的估计最精确,R^(2)分别在0.98以上。其检验集的绝大部分残差都在-2~1 cm,训练集的相对偏差在-50%~50%。(3)其次是最近邻法模型,其训练集的残差范围在4个模型间最小,但泛化预测能力不如人工神经网络模型。(4)随机森林模型精度最低,且其预测集残差分布有随直径(d_(i))增大而增大的趋势。传统削度模型模型表现居中。结果表明:人工神经网络模型与最近邻法模型的拟合精度与预测精度均高于传统削度模型模型,能更精确地模拟杉木干形,且机器学习算法可以不满足传统回归的统计学假设前提。利用机器学习预测林木干形是一种可靠的方法,在生产经营中值得考虑。

关键词：人工神经网络最近邻法随机森林杉木干形

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亚热带人工林高分影像GLCM纹理的应用策略研究

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北京林业大学学报 2021年第1期43卷 1-9页

作者：李蓉辉陈玲吴明晶余小龙赵秀海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国家林业局森林经营工程技术研究中心北京100083 福建省将乐国有林场福建三明353300

【目的】探讨纹理变量及其相应参数配置范围,阐明各纹理变量随输入参数的变化规律,以便指导高分光学影像纹理在林业上的应用。【方法】以福建省将乐国有林场不同坡向不同龄组的杉木人工林为例,基于QuickBird影像的全色波段进行灰度共生... 详细信息

【目的】探讨纹理变量及其相应参数配置范围,阐明各纹理变量随输入参数的变化规律,以便指导高分光学影像纹理在林业上的应用。【方法】以福建省将乐国有林场不同坡向不同龄组的杉木人工林为例,基于QuickBird影像的全色波段进行灰度共生矩阵(GLCM)纹理的计算与分析。【结果】结果表明:(1)除均值外的所有GLCM纹理变量对阴坡的3个龄组的区分能力均强于阳坡,且纹理变量优选需同时考虑衡量指标和纹理变量之间的相关程度。(2)窗口大小是统计组和有序组纹理最关键的输入参数,合适的窗口大小与影像的分辨率以及研究对象的空间尺度有关,对比度组纹理与窗口大小无关,可随意设置。(3)应用统计组和有序组纹理,无需关注像元间距,而应用对比度组纹理,不可忽视像元间距。(4)应用统计组纹理,像元间距越大越需关注计算方向;而对比度组和有序组纹理则相反,即像元间距越小越需关注计算方向。(5)作为最不受研究人员重视的灰度量化等级,推荐采用32或者64。【结论】高分光学影像的纹理信息对光谱重叠度较高的地物具有一定的区分能力,能部分“弥补”阴影导致的光谱信号损失,但在应用中需对纹理变量及其输入参数进行优化选择和配置。该文的研究结论能够为高分光学影像纹理信息的优化应用提供实用的参考借鉴。

关键词： QuickBird GLCM纹理纹理变量优选参数优化配置

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城市绿地致敏指数的改进研究及应用

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北京林业大学学报 2020年第5期42卷 96-105页

作者：闫珂杨华李文芳李云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 北京市大兴区林业工作站北京102600 国家林业和草原局调查规划设计院北京100714

【目的】城市绿地致敏指数(IUGZA)的构建考虑了绿色空间内植物特有的生物学特性和形态特性,为使该指数应用更广泛,本文对其进行改进研究并探讨该指数的实际应用,可为城市绿地的管理和维护提供理论依据。【方法】基于高斯公式对城市绿地... 详细信息

【目的】城市绿地致敏指数(IUGZA)的构建考虑了绿色空间内植物特有的生物学特性和形态特性,为使该指数应用更广泛,本文对其进行改进研究并探讨该指数的实际应用,可为城市绿地的管理和维护提供理论依据。【方法】基于高斯公式对城市绿地致敏指数进行分析并改进了该指数(I’UGZA),应用指数评估绿地的致敏潜力,并进行不同区域致敏潜力大小对比,探究该指数在绿地致敏潜力评估中的实际应用。同时使用Spearman相关性分析和主成分分析(PCA),分析IUGZA与其他参数(区域面积、植株数量、林木密度、物种丰富度和Shannon-Wiener指数(H’)之间的相关性。【结果】(1)绿地整体的IUGZA值为0.214 1,I’UGZA值为0.219 3,具有低过敏潜力,研究区内生长的植物排放的花粉不会对花粉过敏患者造成高风险。但对研究区进行分区对比时,部分区域的IUGZA值大于0.3,具有高过敏潜力。同时距离致敏性植物346 m范围内可引起敏感人群的过敏症状,距离场源中心1 000 m处I’UGZA值趋近于0,几乎没有致敏影响;(2)绿地种植低致敏性植物较多,占比为65.7%。高致敏性植物有油松、栓皮栎、洋白蜡、毛白杨、臭椿、白桦、白榆、圆柏等植物,主要属于柏科、松科、杨柳科、悬铃木科、豆科、苦木科、榆科、桦木科、壳斗科;(3)主成分分析(PCA)与Spearman相关性分析的结果一致,IUGZA和物种丰富度之间存在显著相关性(P <0.05),与其他参数的相关性不显著。【结论】改进的指数可反映距离绿地空间不同位置的致敏潜力以及对周边环境的致敏影响,是评估城市绿地致敏潜力的有效工具,用于量化绿色空间不同区域空气中花粉排放形成的致敏潜力;可反映每种植物产生的花粉在绿色空间中的贡献大小,进而明确城市绿地中具有高致敏性的植物;还可作为分析绿地区域内植物种类丰富程度的工具。

关键词：城市绿地致敏指数致敏潜力致敏植物致敏花粉

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竞争强度变化对针阔混交林红松和水曲柳径向生长的影响

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生态学报 2020年第12期40卷 4087-4093页

作者：宣海憧郭梦昭高露双范春雨北京林业大学林学院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国家林业和草原局森林经营工程技术研究中心北京100083

以3种间伐强度处理下(15%,30%和50%)针阔混交林内优势树种红松(Pinus koraiensis)和水曲柳(Fraxinus mandshurica)为研究对象,基于3次复测数据和树轮宽度数据分析不同间伐强度处理下红松和水曲柳的竞争变化特征,探讨竞争环境变化对保留... 详细信息

以3种间伐强度处理下(15%,30%和50%)针阔混交林内优势树种红松(Pinus koraiensis)和水曲柳(Fraxinus mandshurica)为研究对象,基于3次复测数据和树轮宽度数据分析不同间伐强度处理下红松和水曲柳的竞争变化特征,探讨竞争环境变化对保留木径向生长的影响。结果表明,1)红松保留木竞争环境发生变化的单木比例随着间伐强度增加而有所下降,但竞争减弱的保留木所占比例与间伐强度正相关,重度间伐样地内竞争减弱的红松保留木所占比例最大达到63%。不同间伐强度下水曲柳保留木竞争环境发生变化的单木比例一致,竞争减弱的单木比例占50%。2)不同竞争环境的水曲柳保留木径向生长趋势基本一致,而红松保留木径向生长变化趋势有所不同。轻度和重度间伐样地内竞争减弱的红松保留木径向生长在间伐后均呈上升趋势,而中度间伐样地内竞争减弱的红松保留木和各样地竞争不变的红松保留木以及不同竞争强度下水曲柳保留木均在2013年和2014年(间伐后2年内)出现生长抑制,而在2015年(伐后第3年)得到促进。3)随着间伐强度上升,自2015年(伐后第3年)竞争减弱的红松保留木径向生长年增量明显增加,显著高于竞争不变的红松(P<0.05),而竞争减弱的水曲柳保留木径向生长年增量自2014年(伐后第2年)在重度间伐样地内增加幅度最大,其次为轻度间伐样地,而在中度间伐样地内增加幅度最低。

关键词：红松水曲柳径向生长竞争减弱竞争不变

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