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[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
李丹 庞勇 岳彩荣 赵旦 徐光彩
利用TLS测量森林参数(树高、胸径和林分密度等)不仅节省人力,而且还能提高工作效率,目前已成为快速获取树木几何参数的有效方法之一。本文利用地基激光雷达数据,提出了一种半自动方式提取单木参数的方法。首先,利用发射脉冲与接收回波脉冲的形状偏差和强度对原始点云数据中的"飞点"和噪点进行滤除;然后,配准各站点云数据;接下来采用不同目标回波过滤方法滤除部分树叶点和其他非树干点;抽稀、合并各站点云数据,对合并后的点云数据水平分层并生成对应的灰度影像;对灰度影像采用Hough变换方法估测单木位置和胸径;对Hough变换检测层数较少的结果采用椭圆拟合方法重新检测;最后,结合Hough变换和椭圆拟合检测结果从点...
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
曹梦 潘萍 欧阳勋志 臧颢 吴自荣 杨阳 占常燕
【目的】通过对闽楠天然次生林胸径和树高生长规律及生长模型的研究,为林木生长预估及林分质量提升经营措施的制订提供参考。【方法】以江西省安福县闽楠天然次生林为研究对象,通过标准地调查及树干解析等方法获取基础数据,按林木竞争压力水平从小到大将林木分为类型1、类型2和类型3,分析胸径和树高的生长规律;选取5种具有生物学意义的生长方程,根据模型拟合优度与评价指标选取最优基础生长模型,在最优模型的基础上构建含竞争类型哑变量的生长模型。【结果】(1)利用树干解析数据分析显示,30～50年为胸径生长速生期,连年生长量最大值达到0.57 cm;35～45年为树高主要生长速生期,连年生长量最大值为0.37 m。(2)胸径最优基础模型为Gompertz方程,模型R~2和预估精度分别为0.756和94.28%,构建的最优哑变量模型的R~2和预估精度分别为0.873和95.71%;树高最优基础模型为修正Weibull方程,模型R~2和预估精度分别为0.856和96.54%,构建的最优哑变量模型的R~2和预估精度分别为0.882和96.96%。(3)由构建的哑变量生长模型拟合的不同竞争类型下的胸径和树高生长曲线得知,胸径和树高总生长量均表现为类型1>类型2>类型3,类型1胸径最大生长量是类型3的1.6倍。【结论】竞争压力对闽楠胸径、树高生长均产生影响,较大的林木竞争压力不利于闽楠生长;构建含有竞争类型哑变量模型的拟合优度及预估精度均优于基础模型,有利于提高建模的精度和模型的适用性。
[期刊] 林业科学
[作者]
刘鲁霞 庞勇 李增元
【目的】以云南省普洱市天然林与杉木人工林为研究对象，针对云南省山区森林树种繁多、林下灌木草本茂密的林分环境，根据森林中树木的形态特征，利用地基激光雷达（ＴＬＳ）扫描数据提取样地尺度单木胸径与树高，为森林调查工作提供参考。【方法】将获取的多站地基激光雷达扫描数据分为多站拼接及单站２种分析方式，采用ＨｏｕｇＨ变换算法及树干的形态特征对样地内单木进行识别与胸径提取，根据树干生长方向及单木在垂直方向上的分布提取树高。【结果】１）对于多站拼接数据，即使在林分条件最为复杂的原始林，单木识别率仍可达到８１％；对于单站数据，随着扫描距离增加，单木识别率降低，实际操作时单站布设比多站拼接简单；２）多站拼接胸径及．．．
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
马武 雷相东 徐光 杨英军 王全军
【目的】预测和研究蒙古栎天然林的生长与发展规律,以更好地经营蒙古栎天然林。【方法】以蒙古栎天然林为研究对象,基于吉林省汪清林业局195块蒙古栎林固定样地的2期复测数据,通过分析已有的16个普通树高曲线模型和16个标准树高曲线模型并对比2种模型的拟合结果,建立蒙古栎林的单木树高曲线模型。【结果】最终确定的蒙古栎林最优普通树高曲线模型的决定系数R2为0.728,调整决定系数R2adj为0.721,均方根误差为2.291m,相对均方根误差为0.158,平均误差为0.118m,平均绝对误差为1.794m。最优标准树高曲线模型的决定系数R2为0.907,调整决定系数R2adj为0.901,均方根误差为1...
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
许珊珊 李常春 张超
【目的】探索基于背负式激光雷达(BLS)和无人机机载激光雷达(ULS)技术获取林分三维点云的优势，利用Li DAR360 MLS和LiDAR360软件实现单木胸径和树高的精准测量，确定效果较优的单木分割和提取方法。【方法】以云南省富民县罗免乡6个半径为15.0 m的圆形云南松Pinus yunnanensis天然纯林样地为例，采用最近迭代点算法(ICP)融合BLS和ULS点云，利用LiDAR360 MLS和LiDAR360软件对点云数据进行去噪、点云分类、归一化和单木分割，并提取单木胸径和树高，利用线性拟合方法建立实测值与估测参数的相关关系，评价胸径和树高的估测效果。【结果】LiDAR360 MLS基于深度学习分类相较于LiDAR360基于高程信息分类，提取的株数信息更符合实际，BLS和融合点云单木提取株数一致，召回率均达到100%。ULS通过种子点进行单木分割，效果较好，准确度、召回率和F测度分别为94.59%、88.98%、91.70%，但受冠层连通性影响，仍存在一定的欠分割和过分割情况；基于BLS胸径提取的决定系数(R~2)和均方根误差(E_(RMSE))分别达0.904和2.046 cm，基于BLS树高提取的R~2和E_(RMSE)分别为0.791、1.173 m。融合点云受树干周围离散点的影响，胸径提取效果相对BLS效果较差，R~2和E_(RMSE)分别为0.881和2.284 cm，但融合点云冠层和林下信息较完整，树高的估测精度较BLS高，R~2和E_(RMSE)分别为0.933、0.812 m。【结论】由于工作原理上的差异，ULS和BLS技术分别在获取冠上和林下点云方面各具优势，融合两者可达到互补的效果，能够更加精细地反映森林空间结构，实现胸径和树高的高精度提取。图5表3参28
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
余黎 雷相东 王雅志 杨英军 王全军
基于吉林省汪清林业局落叶松-云冷杉林长期固定样地25年观测数据,采用广义可加模型方法,建立了包含气候因子的单木胸径生长模型,研究气候因子对单木胸径生长的影响及不同树种的响应差异。结果表明:生长季≥5℃积温、生长季最低气温、年平均总降水量、月气温差以及年平均气温与年平均总降水量之比5个气候因子对该类型的落叶松、红松、冷杉、云杉、慢阔和中阔6个树种(组)的单木的年平均胸径生长量都有显著的影响,但不同树种组的气候响应变量和程度不同。对含气候和林分因子的全模型、仅含林分因子的部分模型以及仅含气候因子的部分模型进行了统计分析,结果显示:3类模型分别能解释50.8%、45.7%和29.5%的胸径生长变异,...
关键词：
气候变化 广义可加模型 单木胸径生长
[期刊] 林业科学研究
[作者]
牛思圆 刘鹏举 雷相东 任怡 高影
[目的]基于我国森林资源连续清查（简称“连清”）样地数据，分省区研建全国杉木人工林平均木树高-胸径的最优基础模型，以期为全国各省区杉木人工林的树高预测提供基础模型。[方法]研究范围为杉木人工林分布的15个省份，数据来自第六次、第七次连清样地数据的树高调查表，总样本数为23 239个。选取18种基础生长方程作为候选模型，分别拟合各省区杉木平均木树高与胸径的关系，根据模型的决定系数（R2）、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差（MRE）、均方根误差(RMSE)和平均预估误差（MPE），并结合模型残差分布图，确定各省区最优模型，同时采用5折法验证各省区最优模型的预测能力，最终决定各省区最优树高-胸径模型。[结果]15个省区的杉木最优树高-胸径模型并不相同，四川、云南、重庆、陕西、浙江、江西、湖南、广西的最优模型为模型18(Mitscherlich方程)，江苏、安徽、河南和福建的最优模型为模型16(Hossfeld方程)，广东、湖北、贵州的最优模型分别为模型10（双曲线方程）、模型11(Logistic方程)和模型13(Gompertz方程)，R~2分布在0.602～0.807之间，MAE分布在0.94～1.53 m之间，MRE分布在-2.93%～-4.72%之间，RMSE分布在1.23～2.00 m之间，MPE分布在0.50%～2.77%之间。模型拟合效果较好，满足精度要求，且参数具有生物学意义，可作为全国各省区杉木人工林平均木树高-胸径基础模型。[结论]本研究构建全国杉木人工林分布的15个省区的最优树高-胸径基础模型，能较好的模拟各省区的杉木平均木树高随胸径的变化规律，可以作为全国各省区基本的杉木人工林平均木树高-胸径模型，为各省区杉木人工林的树高预测提供依据。
关键词：
连清样地数据 杉木 树高-胸径模型
[期刊] 林业科学研究
[作者]
梁瑞婷 孙玉军 李芸
[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2 898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。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
梁瑞婷 孙玉军 李芸
[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2 898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。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
朱兆廷 孙玉军 梁瑞婷 马佳欣 李佳怡
【目的】无人机遥感的迅速发展为胸径预估提供了新方向，本研究适用于通过无人机遥感技术提取样地单木树冠因子后，估算胸径及林分每公顷断面积等指标，实现精准高效的森林资源监测与管理。【方法】根据福建省将乐国有林场33块杉木人工林地面调查数据，利用10种传统模型与2种机器学习方法分别对单木胸径进行估测，并基于不同的自变量组合形式来分析不同因子对胸径估测的影响。【结果】根据传统模型参数拟合结果可以看出，树冠半径与胸径呈显著正相关，林分密度、偏冠因子及竞争指数与胸径均呈显著负相关。传统模型建模过程中所引入最优竞争指数为树冠重叠内角相关的CI2，模型逻辑斯蒂模型拟合结果最优，幂函数（有截距）模型次之。而在使用检验数据进行估测时，幂函数（有截距）有着最好的估测效果。随机森林模型均具有较好的拟合效果，使用检验数据进行估测，不同竞争指数对模型拟合提升程度不同，与树冠重叠面积相关的竞争指数CI3取得了最好的效果。支持向量回归模型拟合优度小于随机森林，略大于传统模型。对胸径进行估测时，包含与竞争木大小相关的竞争指数CI4的模型为最优模型。【结论】传统模型和机器学习模型在拟合与估测单木胸径上均取得了一定的效果，利用机器学习模型效果更优。在模型的不同自变量组合中，加入有关树冠的竞争指数能使模型预测精度提高，决定系数R~2增加，E_(MA)、E_(RMS)及A_(IC)减小。传统模型的最优竞争指数为重叠内角相关的竞争指数CI2，在机器学习方法中与对象木和竞争木大小相关的竞争指数CI3和CI4也取得了较好的效果。此外，偏冠指数对于胸径估测的提升效果仍需进一步验证。
关键词：
胸径估测 林木竞争 随机森林 支持向量机
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
贾鹏刚 夏凯 董晨 冯海林 杨垠晖
胸径是立木测定的基本因子,自动获取胸径数据是准确高效计算森林蓄积量和生物量的关键。以银杏Ginkgo biloba为研究对象,通过无人机获得影像数据,利用运动恢复结构(SFM)方法生成数字表面模型和正射影像图,进而提取单株银杏的树冠面积(A_c),冠幅(W_c)及树高(H)。3个参数分别与胸径(DBH)建立一元回归模型(A_c-D_(BH),W_c-D_(BH), H-D_(BH)),二元回归模型(A_c&W_c-D_(BH), A_c&H-D_(BH), W_c&H-D_(BH))和三元回归模型(A_c&W_c&H-D_(BH))。52组拟合样本的结果显示:A_c&W_c&H-D_(BH)模型的决定系数(R~2)最高为0.825 0,均方根误差(E_(RMS))最小为0.959 1。19组检测样本的结果显示:A_c&W_c&H-D_(BH)模型反演的胸径值误差率为4.20%,小于A类森林资源胸径因子允许的误差值(5%)。研究结果表明:通过无人机采集树冠面积、冠幅和树高3个参数,可计算得到较高精度的胸径值。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
娄明华 张会儒 雷相东 卢军
林木间普遍存在着空间自相关，这直接关联着林木间的竞争与相互作用。单木胸径树高模型是森林生长、收获与预测的基础，忽略林木间的空间自相关将会导致胸径树高模型的普通最小二乘（ＯＬＳ）回归违背残差独立分布假设，导致犯第一类错误的可能性变大，以及模型参数标准差的有偏估计和回归模型估计的有效性降低。因此，本文选择我国东北地区主要森林类型即天然云冷杉针阔混交林为研究对象，考虑林木间的空间自相关，选用合适的线性化单木胸径树高ＯＬＳ模型为基准模型，利用３个同步自回归（ＳＡＲ）模型即空间滞后模型（ＳＬＭ）、空间误差模型（ＳＥＭ）和空间ＤｕＲｂｉｎ模型（ＳＤＭ），构建该混交林的单木胸径树高模型。与此同时，每个ＳＡＲ．．．
关键词：
空间自相关 胸径 树高 自回归模型
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
夏洪涛 郭晓斌 张珍 田相林 郭福涛 孙帅超
【目的】基于不同立地质量评价指标，构建杉木大径材林分的树高-胸径模型，评价包含不同立地质量评价指标模型的拟合及预测效果，为大径材林分下的杉木生长预测和经营措施制定提供参考。【方法】以福建省上杭白砂国有林场的大径材杉木人工林为研究对象，选取7个具有代表性的树高-胸径模型，从中筛选出拟合效果最优的模型作为树高-胸径基础模型，在基础模型中分别加入优势高、地位级、地位指数和立地形4个不同立地质量评价指标，并引入样地效应构建非线性混合效应模型，通过交叉检验对不同模型的预测效果进行评价。【结果】在7个树高-胸径候选模型中，选定Richards模型作为杉木大径材林分的树高-胸径基础模型，在基础模型中引入不同立地质量评价指标均可有效提高模型的拟合及检验精度，其中加入优势高的模型表现效果最好。添加样地随机效应后，所有模型的拟合和检验精度均获得了提升，且包含不同立地质量评价指标模型的排序没有变化。其中，以优势高为立地质量评价指标的混合效应模型预测精度最高。最优模型各径级的残差比基础模型更小、更稳定，无偏性更好。【结论】与传统回归方法建立的基础模型相比，加入立地变量和随机效应的树高-胸径模型能更好地描述大径材杉木树高与胸径之间的关系。优势高的表现优于其他立地质量评价指标，立地形与地位指数的效果接近，二者均可以作为杉木大径材林分中地位指数的替代指标。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
李春明 李利学
以西北农林科技大学测量的39块栓皮栎样地数据为例,首先选择非线性最小二乘法对6个常用方程进行模拟,找出模拟精度最高的模型作为基础模型。然后,利用基础模型及模拟数据构建非线性混合效应模型,分别考虑区域效应和样地效应,通过变化混合参数个数并利用SAS软件进行模拟,选择对数似然值、AIC和BIC值最小并且收敛的混合模型作为最优模型。最后利用验证数据与传统的非线性最小二乘法进行精度比较。结果表明:由于h=1.3+[(a1+a2BA+a3ha)exp(b1/D)]+ei考虑了林分断面积和优势木平均高,在模拟单木的树高时精度比其他5个模型高,并且该模型对于描述单木树高的生长趋势效果显著,因此作为构建非线性...
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