导读:本文包含了林分面积论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:断面积生长模型,蓄积生长模型,栎类,杨树
林分面积论文文献综述
颜伟,段光爽,王一涵,孙钊,周桃龙[1]（2019）在《河南省栎类和杨树林分断面积和蓄积生长模型构建》一文中研究指出【目的】建立河南省栎类和杨树林分断面积和蓄积生长模型,为森林可持续经营提供基础数据。【方法】基于河南省最近3期一类森林资源清查数据,从9个具有生物学意义的备选模型中选出一个最优基础模型。以树种和立地等级作为哑变量,构建林分断面积和蓄积生长模型。【结果】利用全部样地数据拟合9个备选模型,断面积和蓄积最优生长模型都是Richards形式的模型,决定系数均在0.92以上。引入树种和立地等级作为哑变量后,与基础模型相比断面积和蓄积生长模型拟合精度都有所提高,其决定系数分别为0.98和0.94。【结论】带树种和立地等级的哑变量模型能同时反映河南省栎类和杨树林分断面积和蓄积生长规律,既减少了建模工作量,又提供了不同林分合并建模的方法。河南省栎类林分断面积和蓄积生长极限值高于杨树;相同林分密度条件下,栎类早期生长速率低于杨树,且栎类和杨树的生长速率均随着立地质量的下降而降低。(本文来源于《北京林业大学学报》期刊2019年06期）
蒋丽伟,张家琦,赵一臣,赵永雷[2]（2019）在《北京山区典型林分生长季叶面积指数动态变化》一文中研究指出叶面积指数为植物冠层表面的物质循环与能量循环提供了结构化的定量信息,是估算植被冠层功能的重要参数,也是生态系统中最重要的结构参数之一。以北京西山实验林场作为研究区域,以研究区域内5种典型林分作为研究对象,对各林分生长季内的叶面积指数进行测量,结果表明:1)不同植物类型叶面积指数表现为乔木林>草本层>灌木林;4种乔木林分类型生长季平均叶面积指数大小排序为栓皮栎林>刺槐林>油松林>侧柏林。2)在整个生长季,4种乔木林分的叶面积指数表现出了一致的变化趋势,均表现为"增大—平稳—减小"的趋势;3)灌木林叶面积指数的变异系数均高于乔木林与草本层,就整个生长季,5种林分的变异系数为灌木林(荆条)>栓皮栎林>刺槐林>侧柏林>油松林。(本文来源于《林业资源管理》期刊2019年02期）
杨焕莹,宋建达,周焘,金光泽,姜峰[3]（2019）在《林分、土壤及空间因子对谷地云冷杉林叶面积指数空间异质性的影响》一文中研究指出叶面积指数(LAI)的空间异质性对研究植物的生长状况、分布格局及其对气候变化的响应机制至关重要,然而关于不同因素对解释LAI空间变异相对贡献率的报道尚少。该研究依托小兴安岭9.12 hm~2 (380 m×240 m)谷地云冷杉林固定样地,采用LAI-2200植物冠层分析仪测定了228个小样方(20m×20m)的LAI,基于地统计学方法分析了LAI的空间异质性;测定了每个小样方的28个林分因子和10个土壤因子,利用主轴邻距法(PCNM)量化了空间因子,并采用方差分解的方法解析了林分、土壤、空间因子及其相互作用对LAI空间变异的相对贡献率。结果表明:LAI在37 m尺度内具有强烈的空间自相关,且在不同方向上LAI呈现相异的空间格局;3种因子及其相互作用共同解释了LAI空间变异的50.4%,其中空间因子的贡献率最大,单独解释了LAI空间变异的25.5%;中等树(5cm<胸径≤10cm)的密度和主要树种(冷杉(Abiesnephrolepis)和云杉(Piceaspp.))的胸高断面积均与LAI显着正相关,质量含水率与LAI显着负相关。总体来看,空间自相关对小兴安岭谷地云冷杉林LAI空间异质性的决定作用明显强于林分因子和土壤因子。(本文来源于《植物生态学报》期刊2019年04期）
杨焕金,彭博,范慧涛,谷建才,李瑞平[4]（2018）在《不同林分类型叶面积指数与地形因子相关性研究》一文中研究指出该文以承德塞罕坝地区的针叶林、阔叶林和针阔混交林3种林分类型为研究对象,在标准地调查的基础上分析地形因子对各林分类型叶面积指数(LAI)的影响,并建立相关模型。结果表明:坡度、海拔对各林分类型叶面积指数的影响不显着(P>0.05),坡向对各林分类型叶面积指数具有显着影响(P<0.05);就坡度而言,各等级林分LAI均值大小为缓坡>斜坡>陡坡>平坡;就坡向来看,各等级林分LAI均值大小为阴坡>半阳坡>阳坡>半阴坡;从海拔看,各等级林分LAI均值大小为Ⅰ级>Ⅱ级>Ⅲ级>Ⅳ级;且同一等级各林分类型叶面积指数从大到小均为阔叶林>针阔混交林>针叶林。F值检验表明:坡度、坡向、海拔叁大地形因子分别与各林分类型叶面积指数模型拟合效果较好,且R2>0.7。将各林分类型LAI与地形因子综合分析得出影响林分LAI最大的是坡向,最小的是坡度。通过拟合模型,了解不同林分类型及同一林分类型与地形因子间关系,为塞罕坝地区叶面积指数求算提供理论基础。(本文来源于《河北林业科技》期刊2018年03期）
马静怡,黄华国,黄侃,邢路[5]（2018）在《基于16线阵TLS数据的单木识别及林分断面积估测研究》一文中研究指出【目的】地基激光雷达(TLS)可以对林冠下层进行快速、非破坏性的叁维测量,与传统森林参数调查相比,节省了大量人力、物力和时间,在林业调查中有广泛应用。目前的研究集中在基于全方位TLS数据的参数提取,全方位扫描获取的点云数据量庞大,所需扫描时间较长,而针对快速扫描的多线阵点云数据的研究较少,相关算法有待提出,多线阵激光雷达数据的应用能力也有待验证。【方法】以北京市东升八家郊野公园和奥林匹克森林公园内的人工林为研究对象,基于多个单站扫描采集的16线阵TLS点云数据,提出了一种新的树干识别算法。该算法利用点云到达目标单木及周围其他物体距离的差异,检测出树干表面点云,并结合随机采样一致性(RANSAC)算法拟合圆,提取单木胸径;在此基础上引用角规抽样技术,进行林分平均胸高断面积的估测。【结果】对于多个单站扫描数据,单木检测率均在80%以上,株数密度最小的样地单木检测率可高达95%;对于单站数据,单木平均检测率随着扫描半径的增加而下降,在10 m左右范围内可以达到较高的检测率。以样地中被正确检测到的单木胸径估测值与实测值建立回归方程,单木胸径估测的决定系数R2在0.72~0.82之间;计算各样地单木胸径实测值与估测值的平方平均数,林分平均胸径估测精度均在90%以上,最高可达到99%,表明在样地水平上有较好的胸径估测效果。由TLS提取的胸径值结合角规抽样原理计算林分平均断面积估测值,与实测值相比,林分平均断面积估测精度可以达到90%左右。【结论】本文提出的算法能够基于单帧16线TLS数据提取单木参数,实现林分平均胸径及单位断面积的快速高效估算,为林业调查提供了一种新方法。(本文来源于《北京林业大学学报》期刊2018年08期）
吴恒,朱丽艳,李华,罗春林,吴雪琼[6]（2018）在《昆明市4个主要针叶树种林分断面积生长模型研究》一文中研究指出采用Richards、Schumacher和Korf模型作为林分断面积生长备选模型,运用麦夸特算法、差分进化算法、遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法进行模型参数求解,根据R2和RMSE选择模型拟合结果、算法迭代次数和残差分布,比较各优化算法的效率和参数稳定性。结果表明:华山松、云南松、油杉和柏木地位级表落点检验值分别为97.9%、98.3%、98.1%和98.9%,精度符合要求,能够用于林区林业生产经营活动;优化算法求解模型参数的效率由高到低的顺序为LM>DE>PSO>GA>SA,PSO求解参数的拟合优度较差;针叶树种断面积生长模型更适宜采用Richards模型,Schumacher模型参数拟合结果更稳定。运用优化算法进行林分断面积生长模型参数估计并分析其优劣,对提高模型精度具有重要作用,研究结果为优化算法在生长模型参数估计中的运用提供了依据。(本文来源于《西南林业大学学报(自然科学)》期刊2018年04期）
鹿振林,张茜[7]（2018）在《实施“七大工程” 确保“绿满嬴牟”》一文中研究指出本报讯( 鹿振林 张茜)4月9日，从“绿满嬴牟·美丽莱芜”国土绿化行动动员大会上了解到，我市出台《关于开展“绿满嬴牟·美丽莱芜”国土绿化行动的实施意见》。《意见》指出，截至2020年，通过实施森林城市巩固提升、森林生态修复与保护等“七大工程”，完(本文来源于《莱芜日报》期刊2018-04-10）
朱光玉,胡松,符利勇[8]（2018）在《基于哑变量的湖南栎类天然林林分断面积生长模型》一文中研究指出【目的】建立含林分类型或立地类型哑变量的栎类林分断面积生长模型,为湖南栎类天然林林分断面积生长收获和预估提供理论支持。【方法】以湖南省5个区域51块栎类天然混交林样地为研究对象,选取6个具有生物学意义的理论生长方程,构建含年龄、平均优势高及林分密度指标的林分断面积生长模型,比较不同理论生长方程与密度指标对栎类天然林断面积模型拟合效果的影响,从中筛选出拟合优度较高的模型作为构建哑变量模型的基础模型;考虑混交林立地类型的差异与优势树种的聚集分布,划分林分类型与立地类型,并分别作为哑变量加入基础模型参数及其组合中,比较林分类型哑变量模型、立地类型哑变量模型与基础模型模拟效果的差异。【结果】以株树密度作为密度指标的断面积生长模型决定系数(R~2)在0.47~0.51之间,P值均小于93%,以林分密度指数作为密度指标的断面积生长模型决定系数(R~2)在0.85~0.92之间,P值均大于95%,说明密度指数模拟效果优于株树密度模拟效果,其中含年龄、平均优势高与林分密度指数的Schumacher模型决定系数最大(R~2=0.924 2),模拟效果最优。以Schumacher模型作为基础模型,构建含林分类型或立地类型的哑变量的模型,基础模型、林分类型模型、立地类型模型的决定系数分别为0.924 2、0.979 8、0.997 6,以立地类型作哑变量的模型要优于基础模型与林分类型模型。【结论】含哑变量模型可以有效解决天然混交林优势树种分布与立地类型差异对断面积预估的影响,提高建模的精度与模型的适用性。(本文来源于《南京林业大学学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
周梅,王新华,李春干,杨承伶[9]（2018）在《不同样地面积对人工林林分参数的影响》一文中研究指出在杉木、松树、桉树、一般阔叶树人工林中分别设置25-31块共110块30m×30m样地(分为9个10m×10m样方)进行每木调查,每块样地分别组合为100m~2、200m~2、300m~2、400m~2、600m~2和900m~26个不同面积的样地,分析了不同样地面积的林分平均直径()、平均高()、优势高(DH)、每公顷断面积(G)、每公顷株数(N)、每公顷蓄积量(M)的变化情况。结果表明,各个优势树种中,不同面积大小样地的、、G、N、M总平均值均十分接近,最大值和最小值的相对相差均在8%以内(松树、桉树和一般阔叶树绝大部分在5%以内);随着样地面积的增大,DH呈增大的趋势,样地间各个林分参数的变动系数均呈逐渐减小的趋势;不同面积大小样地林分参数值与900m~2样地相应参数值的平均相对偏差,随着样地面积的增大呈逐渐减小的趋势,当样地面积达到600m~2时,所有树种组的、、DH、G及桉树的N、M平均相对偏差均小于5%,杉木、松树和一般阔叶树的N、M偏差略大,但均小于8%;当样地面积逐渐增大时,其林分参数与900m~2样地相应参数偏差大的样地数量逐渐减少;不同面积大小样地的林木直径变动系数的总平均值十分接近,但随着样地面积增大,样地间的变化系数呈减小的趋势。根据以上结果,在采用抽样方法进行森林资源调查时,样地面积以300-600m~2为宜,在进行林分参数建模样地设置时,600m~2的样地即可足够。(本文来源于《西部林业科学》期刊2018年01期）
姚雄,曾琪,刘健,郑文英,余坤勇[10]（2018）在《毛竹林分冠层叶面积指数高光谱估测》一文中研究指出叶面积指数(leaf area index,LAI)是体现林分冠层结构的一项重要参数,其准确估测对于精准林业的实施具有重要意义。为了快速、无损地监测毛竹林LAI,采用ISI921VF-256野外地物光谱辐射计和LAI-2200冠层分析仪获取福建省西北部毛竹林分冠层光谱反射率和LAI值,通过敏感波段的选取,新建了8类植被指数,分析了LAI值与对应植被指数的相关性,进而利用随机森林回归、支持向量回归和反向传播神经网络法构建了毛竹林分冠层LAI高光谱估测模型,以决定系数(R2)、均方根误差(ERMS)、平均绝对误差(EMA)和估测值与实测值的回归线斜率为指标评价并比较了模型预测精度。结果表明:新建的NDVI_(674)、NDVI_(687)、GNDVI_(563)、GRVI_(563)、RVI_(674)、RVI_(687)、DVI_(674)、DVI_(687)八类植被指数与LAI均呈极显着相关(P<0.01)。建立的RFR模型中,决定系数R2达到0.732 3,分别比SVR模型和BP模型提高了0.106 6和0.247 0;其EMA为0.406 2,分别比SVR模型和BP模型减少了0.044 8和0.481 1;其ERMS为0.646 3,略高于SVR模型,但远小于BP模型;其实测值与估测值的回归线斜率接近1,优于SVR模型和BP模型的回归线斜率。RFR模型对毛竹林分冠层LAI的高光谱估测效果优于SVR模型和BP模型,可用于大区域范围毛竹林冠LAI的高光谱估测。(本文来源于《森林与环境学报》期刊2018年01期）
林分面积论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
叶面积指数为植物冠层表面的物质循环与能量循环提供了结构化的定量信息,是估算植被冠层功能的重要参数,也是生态系统中最重要的结构参数之一。以北京西山实验林场作为研究区域,以研究区域内5种典型林分作为研究对象,对各林分生长季内的叶面积指数进行测量,结果表明:1)不同植物类型叶面积指数表现为乔木林>草本层>灌木林;4种乔木林分类型生长季平均叶面积指数大小排序为栓皮栎林>刺槐林>油松林>侧柏林。2)在整个生长季,4种乔木林分的叶面积指数表现出了一致的变化趋势,均表现为"增大—平稳—减小"的趋势;3)灌木林叶面积指数的变异系数均高于乔木林与草本层,就整个生长季,5种林分的变异系数为灌木林(荆条)>栓皮栎林>刺槐林>侧柏林>油松林。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
林分面积论文参考文献
[1].颜伟,段光爽,王一涵,孙钊,周桃龙.河南省栎类和杨树林分断面积和蓄积生长模型构建[J].北京林业大学学报.2019
[2].蒋丽伟,张家琦,赵一臣,赵永雷.北京山区典型林分生长季叶面积指数动态变化[J].林业资源管理.2019
[3].杨焕莹,宋建达,周焘,金光泽,姜峰.林分、土壤及空间因子对谷地云冷杉林叶面积指数空间异质性的影响[J].植物生态学报.2019
[4].杨焕金,彭博,范慧涛,谷建才,李瑞平.不同林分类型叶面积指数与地形因子相关性研究[J].河北林业科技.2018
[5].马静怡,黄华国,黄侃,邢路.基于16线阵TLS数据的单木识别及林分断面积估测研究[J].北京林业大学学报.2018
[6].吴恒,朱丽艳,李华,罗春林,吴雪琼.昆明市4个主要针叶树种林分断面积生长模型研究[J].西南林业大学学报(自然科学).2018
[7].鹿振林,张茜.实施“七大工程”确保“绿满嬴牟”[N].莱芜日报.2018
[8].朱光玉,胡松,符利勇.基于哑变量的湖南栎类天然林林分断面积生长模型[J].南京林业大学学报(自然科学版).2018
[9].周梅,王新华,李春干,杨承伶.不同样地面积对人工林林分参数的影响[J].西部林业科学.2018
[10].姚雄,曾琪,刘健,郑文英,余坤勇.毛竹林分冠层叶面积指数高光谱估测[J].森林与环境学报.2018