【目的】高郁闭度华北落叶松林Larix principis-rupprechtii林木树冠交叉重叠，传统的基于高分辨影像的单木识别方法识别精度不高。利用机载LiDAR三维点云数据可提高高郁闭度华北落叶松林的单木识别精度。【方法】在点云数据预处理基础上，提出基于点云空间特征的高斯核函数改进的均值漂移单木位置识别方法 (MSP)，比较并分析MSP法与基于点云空间特征的区域生长点云分割方法 (RGP)、基于冠层高度模型的局部最大值单木位置识别方法 (LMC)和基于冠层模型的多尺度分割单木位置识别方法 (MSC)的单木识别效果。【结果】4种方法单木位置识别精度从大到小依次为MSP(89.30%)、LMC (85.60%)、RGP (77.50%)和MSC (70.00%),MSP的漏分误差和错分误差最小，分别为8.7%和8.0%，平均单木冠幅提取精度为90.18%。【结论】提出的MSP法对高郁闭度华北落叶松林单木位置识别具有较好的适用性，利用机载LiDAR可为提取华北落叶松林森林结构参数提供新的途径。图3表3参28

[目的]探索高分一号卫星影像在新疆落叶松林林分郁闭度估测中的应用潜力,为高分一号卫星影像用于林分郁闭度定量估测提供技术方法。[方法]以新疆布尔津林场为研究区,以阿尔泰山西段新疆落叶松林为试验对象,基于高分一号PMS多光谱影像和DEM数据,利用遥感和GIS技术,采用多元逐步回归和BP神经网络2种方法对新疆落叶松林分郁闭度进行估测。[结果]从模型验证结果可以看出,BP神经网络模型(决定系数R~2=0.713,均方根误差RMSE=0.082,相对均方根误差rRMSE=0.175,估测精度EA=82.401%)对新疆落叶松林林分郁闭度的估测要明显优于多元逐步回归模型(R~2=0.692,RMSE=0.085,rRMSE=0.182,EA=81.680%),且BP神经网络模型建模时R~2=0.714,与其精度验证时的R~2=0.713非常接近,说明模型的稳定性良好。[结论]2种模型的估测精度均高于80%,这说明高分一号PMS数据在新疆落叶松林林分郁闭度估测方面具有一定的潜力。

为提高小光斑激光雷达估测针叶林郁闭度的精度,采用回归分析法建立多变量回归模型,通过对小光斑激光雷达点云数据进行处理,分别提取3个数量比值变量、3个能量比值变量,并建立郁闭度单变量反演模型,接着在单变量的基础上进行多元线性回归分析,建立郁闭度多变量反演模型,最后用剩余数据对所建立的反演模型进行精度评价。结果表明:在郁闭度单变量反演模型中I2反演模型最好,拟合相关性为R2=0.818,Adj R2=0.810,RMSE=0.016,模型精度为P=0.978;多变量反演模型中LPI'和I'3组合的模型最好,拟合相关性为R2=0.898,Adj R2=0.889,RMSE=0.012,模型精度为P=0...

以采集于长汀县、建阳区与延平区的60组松林郁闭度及高光谱数据为建模组,对实测高光谱反射率进行多种变换。基于灰色关联度分析法选择与松林郁闭度关联度最高的两个波长,分别建立以反射率、反射率二次方根、反射率对数、反射率倒数、反射率对数的倒数、反射率一阶微分、反射率二次方根一阶微分、反射率对数一阶微分、反射率倒数一阶微分、反射率对数的倒数一阶微分为自变量的松林郁闭度估测模型,比较模型决定系数R2及均方根误差。以采集于将乐县与华安县的20组样本为验证组,建立各模型郁闭度估测值与实测值间的数学关系,并比较R2、均方根误差及平均估测精度。结果表明,以反射率二次方根一阶微分为自变量对松林郁闭度有较理想的估测效...

【目的】冠幅是树冠结构的重要特征因子，直接影响树木的生产力和生命力，郁闭度是反映森林冠层结构与密度以及评价森林经营管理采伐强度的重要指标之一。利用无人机可以云下飞行，易于获取图像，精度高，低成本等优势，研究无人机影像上提取树冠参数的方法，使无人机影像提取林木树冠参数的操作系统化，实现精准高效的森林资源清查和监测。【方法】以福建将乐林场杉木人工纯林为研究对象，采用四旋翼无人机影像为数据源，基于面向对象分类的方法，将杉木纯林的树冠参数从无人机影像中提取出来。面向对象分类的方法需要先利用ESP工具选取最优分割尺度，然后根据影像的分割结果将树冠对象聚为一类，进而统计每个树冠对象栅格像素个数计算出树冠冠幅面积以及林分郁闭度。【结果】面向对象分类有效的对高郁闭度林分进行了树冠的提取。在分割尺度为70时，单木树冠分割效果最好，树冠被单独分割出来，但也存在一定的过分割以及未分割的问题，以至于部分单木的丢失。分割结束后，对分割对象进行特征空间的优化，选取适当的分类特征，最终将研究区分为树冠和林隙两类。通过统计每个对象栅格点数，计算得出的林分因子包括林分郁闭度，树冠面积。以地面实测数据作为参考，冠幅面积提取精度为0.829 1，林分郁闭度测量精度为0.973 1。【结论】研究结果表明，基于无人机高分辨率影像的树冠参数提取在高郁闭度林分同样适用，能有效提高森林资源调查的效率并且能够满足森林资源调查的精度。

【目的】为准确预估单木冠长，在再参数化的基础上构建基于混合效应的单木冠长模型，为华北落叶松区域经营、生产、科研提供理论依据及模型参考。【方法】以山西省五台山和庞泉沟地区116块样地2 745株华北落叶松次生林为例，建立单木冠长模型，从9个冠长-胸径候选模型中选取最优基础模型；除胸径外还考虑其他6个林木、林分因子对冠长的影响，通过逐步回归分析选择影响最为显著的因子构建冠长再参数化模型；最后引入样地随机效应，构建含混合效应的华北落叶松次生林单木冠长模型，选用3个常用异方差消除函数中最优者消除混合效应模型的异方差性。【结果】9个候选模型尤以Logistic形式的冠长-胸径模型拟合精度最优，效果最好（R2=0.569 9,RMSE=3.812 7,MAE=3.022 3）；其他6个林木、林分因子中高径比（HDR）和公顷株数（N）对冠长的影响最为显著，将显著性因子高径比（HDR）和公顷株数（N）纳入最优基础模型构建再参数化模型，模型确定系数（R2）从0.569 9提升到0.700 5，提升了22.9%，均方根误差（RMSE）从3.812 7降低至3.181 6，下降了16.6%，平均绝对误差（MAE）从3.022 3降低至2.410 7，下降了20.2%；在再参数化方法的基础上构建混合效应的单木冠长模型，引入样地水平作为随机效应因子作用在固定参数a上，混合效应模型确定系数（R2）从0.700 5提升至0.813 6，提升了16.1%，均方根误差（RMSE）从3.181 6降低至2.512 0，下降了21.0%，平均绝对误差（MAE）从2.410 7降低至1.837 3，下降了23.8%；选用指数方差函数能够有效地消除模型异方差性，残差分布范围更小，分布更均匀。【结论】在再参数化基础上构建混合效应模型能更加准确地预估林木冠长，为华北落叶松次生林区域性的森林经营活动提供科学依据。

根据华北落叶松人工林标准地和解析木资料,采用生长量修正-分析方法推导和建立了与距离无关的单木生长模型.在建立林木胸径潜在生长函数(疏开木直径生长函数及疏开木冠幅-胸径关系)的前提下,以CCF为基础构造了一个新的林分密度指标:林冠重叠度(COD);在分析论证的基础上,选择了相对直径(Rd)作为林木竞争指标.使用单木模型编制了华北落叶松人工林生长模拟,预测程序-LRGP.BA8.该程序可以模拟华北落叶松人工林在自然状态和问伐情况下的生长过程,因而可以用于选择、设计最优间伐方案和造林密度.

【目的】以人工落叶松为例，探索基于无人机激光雷达（Unmanned aerial vehicle LiDAR, UAVLiDAR）点云的单木探测提取树高的误差对胸径反演的影响并校准，实现单木参数（胸径、树高）的准确度量，为大尺度高效便捷估测单木参数提供新的思路。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场13块4个龄组（幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林）的落叶松人工林样地UAV-LiDAR数据及野外调查数据为数据源，基于UAVLiDAR点云的单木探测提取的树高，分别以普通最小二乘法（Ordinary least squares, OLS）和3种误差变量回归（标准主轴（Standard major axis, SMA）、远程主轴（Ranged major axis, RMA）和极大似然估计（Maximum likelihood estimate, MLE））构建胸径-树高模型，研究探测误差对各龄组人工落叶松胸径反演的影响并校准。【结果】利用UAV-LiDAR点云的单木探测提取4个龄组树高的相对均方根误差（rRMSE），误差范围为3.41%～5.14%；在胸径-树高模型预测方面，3种误差变量回归均优于OLS,RMA预测效果最好，4个龄组反演单木胸径的r RMSE降低了2.21%～3.58%。【结论】当满足模型假设时，误差变量回归比OLS在预测响应变量方面表现更好，是估计无偏的模型系数的理想方法，本研究中RMA方法表现最好；本研究所构建的人工落叶松胸径反演模型具有较高的预估精度，各项误差均保持在合理范围内，可实现应用UAV-LiDAR高效便捷地估测大尺度森林单木参数的目的，可在实践中推广。

本研究以20块近天然落叶松云冷杉林为对象,基于4 309对实测树高-胸径数据,分树种(组)对31种常见的树高曲线进行了拟合。模型评价指标除考虑决定系数、均方误、平均误差、残差图外,还重点考虑模型的预测能力,即模型的预测区间和容许区间。结果表明:选出的树高曲线除落叶松和冷杉为线性模型外,其它均为三参数的Gompertzt和Logistic模型。研究给出了所选模型95%的预测区间及表示90%误差分布的容许区间,他们从统计上提供了模型将来用于预测的可靠性。

【目的】研究冀北地区华北落叶松人工林水分平衡规律及其供求关系，准确计算区域不同降水条件下华北落叶松适宜经营密度。【方法】依据水量平衡原理构建包含大气降水土壤入渗分量、林下蒸散发分量和不同胸径华北落叶松单株蒸腾耗水分量的水源承载密度计算公式。通过对小五台山自然保护区华北落叶松人工林树干液流、林下蒸散发、水量再分配特征的长期定位观测，以及胸径与木质部周长关系模型的构建，确定计算参数，计算不同降水条件下华北落叶松人工林各径级可承载密度。【结果】（1）小五台地区华北落叶松生长季6个月，生长季昼间蒸腾平均时长15 h；生长季平均液流速率0.012 kg/（h·cm），除4月、6月较低外，其余各月都达到0.011 kg/（h·cm）以上，尤其以8月最高，达到0.021 kg/（h·cm）。（2）生长季华北落叶松林下平均蒸散发速率1.448 kg/（m²·d），全年平均速率0.833 kg/（m²·d）；蒸散发速率4—6月上升较快，6—9月上升缓慢，并在9月达到峰值，10月迅速下降，11月到来年2月处于较低水平。（3）华北落叶松林冠层截留量占降水量的21.22%，穿透雨量占78.10%，树干径流量占0.68%，坡面径流量占1.50%，土壤入渗量占77.28%。（4）华北落叶松胸径与木质部周长呈线性相关关系，R²为0.958。【结论】依据水量平衡原理计算出小五台地区不同降水条件下华北落叶松林各径级可承载密度，对于冀北地区现有林分的科学经营具有重要指导意义。

【目的】旨在评估星载光子计数雷达数据估测森林郁闭度（Forest Canopy Closure,FCC）的潜力，为优化森林管理规划提出一种高效率、低成本估测区域尺度FCC的新技术方法。【方法】研究以星载激光雷达ICESat-2/ATLAS光子点云数据为信息源，以滇西北生态脆弱区香格里拉为研究区，结合54块地面实测样地数据，在前期对点云数据进行去噪、分类等预处理的基础上，对研究区74 808个有林地光斑冠层参数进行提取（共计59个），使用支持向量机的递归特征消除算法（SVM-RFE）优选特征变量，采用普通克里格（OK）插值出区域尺度特征变量的空间分布，基于贝叶斯优化（BO）算法改进后的随机森林（RF）、K-最近邻值法（KNN）、梯度回归（GBRT）模型建模，以决定系数（R~2）、均方根误差（RMSE）、总体预测精度（P）、残差平方和（R_(SS)）和相对均方根误差（R_(RMSE)）作为模型评价指标，以此构建研究区FCC估测模型。【结果】1）由ICESat-2/ATLAS提取的光斑冠层参数经SVM-RFE优选后，6个（asr、n＿toc＿photons、n＿ca＿photons、h＿min＿canopy、toc＿roughness、photon＿rate＿can）冠层参数的平均交叉验证精度高为0.60，可作为OK插值变量；2）以优选的冠层参数作为OK插值变量拟合最佳半方差函数，所有变量的块金效应（SR <25%）较弱，具有强烈的空间自相关性，除asr变量的最佳拟合模型为球状模型（R~2=0.689,R_(SS)=2.05×10~(-6),R_(RMSE)=0.160 2）外，其余5个变量的最佳拟合模型均为指数模型（R~2,0.71～0.93;R_(SS),2.34×10~(-9)～1.54×10~(-4);R_(RMSE),0.023 9～0.188 6）;3）在BO-RF、BO-GBRT、BO-KNN郁闭度估测模型中，以BO-RF模型综合建模精度最高（R~2=0.73,RMSE=0.09、P=80.13%），可作为研究区FCC遥感估测模型；4）使用BO-RF模型估测的研究区FCC进行空间制图，均值为0.53，主要分布在0.3～0.6之间，占比77.44%。FCC高值区域总体呈现出由东南向北延伸分布的趋势，与研究区森林资源分布情况基本一致。【结论】该方法可为优化森林资源管理提供一种技术与方法上的参考。

该文探讨和评价了利用星载EO-1 Hyperion高光谱遥感数据定量估测森林郁闭度的能力.高光谱数据光谱特征空间降维采用两种方式,一种是光谱特征选择的波段选择法(BS),另一种是光谱特征提取的主成分变换法(PCA).从森林资源变化图上获取200个样点的实测郁闭度值,130个用于建模,70个用于验证.对应图像的取值采用单像元值(NP)和3×3窗口的平均值(W33)两种方法.两种光谱特征降维方式和两种图像取值方法构成4种估测模型(BS-NP、BS--W33、PCA-NP和PCA-W33).分析过程为:①对图像进行预处理,选出质量好的波段;②采用逐步回归技术提取与郁闭度相关性高的波段或变量;③建立多...

调查长乐、庆元两个杉木子一代种子园，并按株测定同一无性系在不同郁闭度下的碳氮比。结果表明，杉木种子园郁闭度对产量影响很大。郁闭度太小或过大，小区单产均低。最适宜的郁闭度是０．５８～０．６６。盛果期的杉木种子园必须及时疏伐。

【目的】凋落物是森林生态系统中养分循环的重要组成部分,凋落物的分解及其伴随的养分释放和土壤有机物结构的变化是森林生态系统运作的一个重要方面。采取措施加快凋落物分解,对于加快养分归还、促进林木生长具有十分重要的理论及现实意义。【方法】以河北省塞罕坝机械林场中4种间伐强度的华北落叶松人工林为研究对象,采用凋落物分解袋法布设凋落物,分别测定0(CK)、15%、20%、30%4种间伐强度下(以下分别简称为CK、15%、20%、30%)凋落物、有机质、全碳(C)、全氮(N)、全磷(P)、全钾(K)的残留率等8项物理和化学养分指标,采用双因素方差分析及Duncan多重比较等方法研究华北落叶松凋落物的分解速率及养分动态变化。【结果】(1)间伐显著降低了华北落叶松凋落物的残留率,到2015年9月,残留率大小分别为:CK> 30%> 20%> 15%;(2)不同间伐强度下,华北落叶松凋落物分解速率大小依次为:15%> 30%> 20%> CK,其中,30%和20%间伐强度下分解速率差异不大。(3)间伐强度和时间发生对有机质、C、N、P残留率有交互作用,且影响极显著,而K残留率几乎不受间伐强度影响。华北落叶松凋落物中的N、P残留率与分解速率呈显著正相关(P

[目的]研究宁夏六盘山林区华北落叶松(Larix principis-rupprechtii)人工林内单木树高对立地条件和林分特征的响应,并建立树高生长模型,以便准确预测树高生长,确定适宜立地条件及林分结构,指导优化林分结构的精准经营。[方法]选择建立典型样地,进行每木调查及树干解析,采用外包线法确定树高对单一因子的响应规律和适宜函数形式,然后连乘耦合多因子影响,构成能反映多因子影响的树高生长模型,并利用实测数据检验,获得可准确预测华北落叶松单木树高的最优模型。[结果](1)华北落叶松单木树高随林龄增加的生长过程呈现"S"型曲线。(2)相关分析表明,在除林龄外的各因子中,对单木树高生长影响的大小排序为:海拔>郁闭度>优势度>林分密度>坡向>坡度。(3)最适合华北落叶松生长的海拔范围是2 000～2 400 m,坡向是阴坡和半阴坡,坡度是20°～25°,郁闭度是0.49～0.64,林分密度是1 100～1 300株·hm~(-2),单木树高随优势度增加而增大,且增大速率在优势度> 0.2后渐趋平缓。(4)建立了耦合主要因素影响的单木树高生长模型,拟合效果很好。[结论]宁夏六盘山区华北落叶松人工林内的单木树高同时受立地条件和林分结构特征影响,主要影响因素为林龄、海拔、郁闭度、优势度等。在考虑综合因素影响下建立的单木树高生长耦合模型可准确预测单木树高的时空变化,将作为华北落叶松林合理经营的科学依据。