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[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王轶夫 孙玉军 郭孝玉
以马尾松为例,探索并验证BP神经网络模型在立木生物量估测上的适用性。通过12种算法的筛选、输入变量和输出变量的确定以及隐层节点数的选择,确定最优的模型拓扑结构,构建单隐层BP神经网络模型;对比单输入变量与多输入变量模型、单输出变量与多输出变量模型,并分析模型的输入变量数和输出变量数对模型估测精度的影响;将优选BP模型与传统相对生长模型进行对比以验证BP模型的可行性。结果表明:1)最优BP模型LM-DH-8-WtWaWr的训练算法为Levenberg-Marquardt算法,输入变量为D、H,输出变量为Wt、Wa、Wr,隐层节点数为8。2)输入变量和输出变量的增加不会降低BP神经网络模型的精度。...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李际平 郭文清 曹小玉
以南方马尾松地上生物量数据为例,通过利用非线性度量误差模型方法,研究建立了地上生物量与树干、树冠的相容性联立方程组模型,并对模型的精度和适用性进行了检验。研究结果表明:方程最大平均绝对误差和方程最大平均相对误差均趋于无穷小,树干生物量Y1和树冠生物量Y2的确定系数分别为0.9502和0.8807,模型精度比较高,适用性较好。研究结果有助于为建立相容性立木生物量模型提供新方法。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
陈绘画 朱寿燕 崔相富
运用人工神经网络的原理和方法,根据相关系数法和逐步回归法分别选取与马尾松毛虫有虫面积、虫口密度、虫株率相关关系密切的气象因子作为样本的输入特征,分别建立马尾松毛虫有虫面积、虫口密度、虫株率与气象因子的BP网络模型。结果表明:所建立的各BP模型,具有令人满意的拟合精度和预测精度。当隐含层神经元个数为15个,预报因子数为8个时,2组预留有虫面积的2a平均预测误差为3 15%;虫口密度BP模型的隐层神经元个数为8个,预报因子数为6个时,预留样本的平均预测误差为5 91%;虫株率BP模型的隐层神经元个数为4个,预报因子数为5个时,预留样本的平均预测误差为10 65%。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
程冀文 王树森 罗于洋 张岑
[目的]以库布其沙漠沙柳为研究对象，建立基于BP神经网络的沙柳生物量模型，探究不同建模因子下的沙柳生物量估算模型变化，以期探究沙柳生物量估算模型的最优形式。[方法]选取6种沙柳生长因子，并根据与生物量相关性大小加入输入变量，从而组成6组不同输入变量，输入变量包含因子数量逐步增加（1～6种）。对比BP神经网络沙柳生物量模型不同输入变量所拟合模型的性能，确定最佳输入变量，并在最优输入变量的基础上，确定BP神经网络隐层数量，经过反复训练，建立基于BP神经网络的沙柳生物量估算模型。[结果]基于BP神经网络的沙柳生物量模型最优结构，即输入层节点数（N_(in)）∶隐层节点数（N_h）∶输出层节点数(N_(out))为：4∶9∶1。其中训练数据R~2=0.97,RMSE=0.67,MAE=0.50；测试数据R~2=0.96,RMSE=1.10,MAE=0.77。[结论]基于BP神经网络的沙柳生物量，随着输入变量中输入因子的数量不断增加，发现其R~2、RMSE、MAE所表现出的模型性能逐渐变好，但是输入变量每增加1种后，当输入因子数量为5时，模型精度相比输入因子数量为4时提升幅度较小，考虑模型使用时的精度和野外工作的便利性，输入层最优输入因子数为4种，当隐层数为9时模型性能表现为最优。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
卯光宪 谭伟 柴宗政 赵杨 杨深钧
【目的】马尾松Pinus massoniana是中国南方主要用材树种，建立高效的马尾松人工林胸径-树高预测模型，可为马尾松人工林经营提供理论指导。【方法】以贵州省黔中地区马尾松人工林为研究对象，基于82块样地(25 m×25 m)的4 284株马尾松单木数据，选取6个常用的广义非线性模型进行拟合，从中筛选出拟合效果最好的模型。使用相同的数据确定最佳隐层节点数量后，经过反复训练建立基于BP神经网络的马尾松胸径-树高预测模型。【结果】在6个广义非线性模型中，拟合效果最佳为Korf模型(R~2=0.650)；马尾松适宜的隐藏层节点数为2，适宜的模型结构(输入层节点数∶隐藏层节点数∶输出层节点数)为1∶2∶1，模型预测精度达0.717。【结论】广义非线性模型能较好地拟合马尾松人工林胸径-树高关系，但与BP神经网络模型相比，BP神经网络不需要依赖经验模型，也不用模型筛选，而且BP神经网络模型具有较高的决定系数和较低的均方根误差，拟合精度优于广义非线性模型。
[期刊] 林业科学
[作者]
曾伟生 贺东北 蒲莹 肖前辉
【目的】建立含地域和起源因子的相容性立木生物量与材积方程系统,为准确估计森林生物量提供依据。【方法】以我国南方主要针叶树种马尾松为研究对象,基于301和104株样木的实测地上生物量、树干材积和地下生物量数据,综合利用哑变量建模方法和误差变量联立方程组方法,建立集地上生物量、树干材积和地下生物量为一体、确保与生物量转换因子和根茎比等变量相容的一元和二元方程系统,并分析立木生物量和材积估计是否受地域和起源的影响。【结果】所建立的马尾松一元和二元相容性立木生物量方程与材积方程,确定系数(R~2)均在0.92以上,其中地上生物量方程的平均预估误差在4%以内,地下生物量方程的平均预估误差在8%以内。对马尾松地上生物量和树干材积的估计,二元模型均显著优于一元模型,其F统计量远大于临界值;但对地下生物量的估计,二元模型反而不如一元模型效果好。不论是一元模型还是二元模型,地域和起源对马尾松地上生物量估计均无显著影响,地上生物量模型具有很好的通用性,同时也进一步印证了曾伟生等(2012)提出的通用性地上生物量模型M=0.3ρD~(7/3)的广泛适用性。对马尾松地下生物量的估计,不同地域的模型存在显著差异;相同直径的林木,总体1地域范围内(长江流域东南部)的地下生物量要大于总体2(长江流域中西部)。对马尾松树干材积的估计,二元模型不受地域和起源影响,但一元模型受起源影响;相同直径的林木,人工林的材积估计值大于天然林。【结论】将哑变量引入误差变量联立方程组,可同时解决多个变量之间的相容性及地上生物量和地下生物量样本单元数不相等时如何联合建模的问题,是切实可行的生物量建模方法;研究所建立的马尾松立木生物量方程、材积方程及其相容的生物量转换因子和根茎比方程,达到相关技术规定预估精度要求,可推广应用。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
刘光武 陈晨 王柯力
【目的】通过对马尾松Pinus massoniana人工林密度指数模型的研究,为制定木材产量及质量的提升决策提供参考。【方法】以河南省薄山林场马尾松人工林为研究对象,采用147块标准地数据,以林分平均胸径为输入向量,以林分密度为输出向量,建立了林分密度指数人工神经网络(ANN)模型,并与Reineke的林分密度指数模型进行比较。【结果】①薄山林场马尾松人工林最大密度线斜率b为-1.516 3,马尾松标准平均胸径为14 cm, Reineke的林分密度指数模型精度为92.11%, t检验结果显著;②构建了网络结构为1∶2∶1的林分密度指数ANN模型,模型拟合精度为92.57%,均方误差为0.001 469 7。③无论采用Reineke林分密度指数还是人工神经网络技术,在拟合株数密度随林分平均胸径的变化趋势时,幼龄林组拟合效果都不理想,这与幼龄林组数据数量偏少有关。【结论】所建模型可为薄山林场马尾松抚育经营决策提供依据。图4表1参13
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
黄家荣 孟宪宇 关毓秀
该文首先以相对直径为输入变量,以累积频率为输出变量,构建了1∶S∶1的林分直径分布BP神经网络模型.用1块具有代表性、26年生、全林伐倒测定每木胸径、树高生长过程的马尾松人工林标准地直径分布数据,作为马尾松人工林的期望分布,对所建模型进行训练、用定性与定量相结合的方法,选出既符合林分直径分布规律,又具有较高拟合准确度的网络模型结构为1∶2∶1,网络对象名为FRdnet2.该模型的总体累积频率拟合准确度达99.5%,径阶累积频率拟合准确度最低93%、最高99.9%、平均99%,径阶频率拟合准确度最低82%、最高99%、平均95%.神经网络建模技术的拟合准确度好,可作为有效的林分直径分布模拟技术.
关键词：
神经网络 马尾松 人工林 林分直径分布
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
王轶夫 孙玉军
通过马尾松地上各部分生物量估测模型的模型结构和自变量选择的对比研究,为全国森林生物量建模工作提供切实可行的参考依据。根据马尾松地上、树干、树冠、树枝、叶花果生物量与各林分调查因子的相关关系选择自变量,拟合各部分生物量的线性、非线性、多项式模型,对三类模型进行对比分析,并比较一元模型与多元模型的优劣。结果表明,非线性模型和多项式模型的估测效果比线性模型好;并且对于线性、非线性模型,多元模型优于一元模型,对于多项式模型,多次模型优于二次模型;地上、树干生物量模型总体拟合效果比树冠、树枝、叶花果生物量模型理想。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
吴娇娇 欧光龙 舒清态
以普洱市思茅松天然林为研究对象,以Landsat8 TM影像和DEM(30 m)数据为信息源,结合2006年森林资源二类调查小班数据和2012至2013年样地实测数据,在ENVI下提取14个自变量备选因子(11个遥感因子、3个地形因子),在MATLAB平台下利用BP神经网络模型建立研究区思茅松天然林生物量估测模型。结果表明,利用优选训练算法Ploak-Ribiere,隐含层节点数为9时效果最佳,得到决定系数R2=0.85,均方误差RMSE=14 t/hm2,预估精度P=74.75%。以像元为单位,分块提取
关键词：
思茅松 生物量 BP神经网络
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
郑冬梅 夏朝宗 王海宾 陈健 侯瑞萍
森林生物量的定量估算为全球碳储量循环及气候变化研究提供了重要的参考依据。以肇庆市马尾松生物量为研究对象,基于SPOT-7影像数据,提取出单波段、波段比值、纹理特征、地形等因子并进行优选,对优选后的变量因子进行分组,生成光谱特征、纹理特征、光谱和纹理特征相结合的3种自变量集,采用偏最小二乘回归法和3种自变量集构建马尾松生物量估测模型并进行优选。结果显示:基于光谱特征构建的马尾松生物量估测模型的决定系数R2为0.81,均方根误差为15.30 t/hm2,误差平均值为-5.65 t/hm2,总预报偏差的相对误差为9.30%;基于纹理特征构建的马尾松生物量估测模型的决定系数R2为0.84,均方根误差为15.69 t/hm2,误差平均值为-4.73 t/hm2,总预报偏差的相对误差为7.78%;基于光谱和纹理特征相结合构建的马尾松生物量估测模型的决定系数R2为0.83,均方根误差为15.24 t/hm2,误差平均值为-5.27 t/hm2,总预报偏差的相对误差为8.67%。由此可知,基于纹理特征构建的马尾松生物量模型要好于其他两种方法,估算精度更高。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
曹姗姗 孙伟 刘鹏举 唐小明
【目的】应用以遗传算法优化的ＢＰ（ＧＡ－ＢＰ）神经网络构建灌木生物量估测模型，以有效避免回归分析建模中自变量及模型形式选择的复杂问题。【方法】以灌木林地的荆条为试验对象，应用遗传算法优化ＢＰ神经网络的结构、初始权值和阈值，通过ＢＰ神经网络训练构建荆条最优地上生物量估测模型，并与传统的应用回归分析方法构建的模型进行对比分析。【结果】仿真结果表明，ＧＡ－ＢＰ神经网络模型和回归分析模型的模拟精度分别为７７．６５％和７１．７９％，估测精度分别为８１．４６％和７５．６４％，ＧＡ－ＢＰ神经网络模型的精度略高于回归分析模型。【结论】应用ＧＡ－ＢＰ神经网络构建灌木生物量模型是可行的，能够实现灌木生物量的快速估．．．
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
吕常笑 邓华锋 王少杰 陈振雄 王雪军
已有很多国内外学者研究立木材积与地上生物量相容性的问题，但是建模过程中考虑区域因子对模型影响的研究相对较少。针对此问题，以重庆市、四川省和湖北省１５１株马尾松Ｐｉｎｕｓ ｍａｓｓｏｎｉａｎａ的样本数据为例，采用哑变量和非线性联立方程组的方法，建立了不同区域马尾松通用的相容性地上生物量模型、立木材积模型和它们的转换因子模型。结果表明：马尾松不同区域的模型之间存在差异性；哑变量和非线性联立方程组的方法可以有效地解决不同区域模型的差异性和立木材积与地上生物量模型的相容性；马尾松地上生物量和立木材积的二元模型均优于其对应的一元模型；在独立拟合的地上生物量回归模型中引入立木材积因子，可以有效地改善模型的．．．
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
黄健 黄习培 李金铭
马尾松图像中树干部分的纹理可以很好地描述图像中的分割目标,表明神经网络可应用于该分类问题,如果给予较理想的训练样本,就可以得到较好的网络;再用此训练好的网络对输入图像进行分割就会得到较好的结果.结果表明这种方法效果良好.
[期刊] 林业科学
[作者]
曾伟生 夏忠胜 朱松 罗洪章
以贵州省人工马尾松样木的立木材积和地上生物量数据为基础,建立省级总体平均模型和以区域作为特定参数的哑变量模型及线性混合模型,并对中心区和一般区2类区域性模型与省级总体平均模型之间的差异进行对比分析和预估效果检验。结果表明:对立木材积和地上生物量估计而言,区域特定的模型与总体平均模型之间以及哑变量模型和线性混合模型之间并没有显著差异。本文所建模型为贵州省马尾松人工林的蓄积量和生物量监测评估提供计量依据,所用方法为建立其他含特定参数的通用性模型提供可行途径。
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