导读:本文包含了林分断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
林分断面积论文文献综述
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）
马静怡,黄华国,黄侃,邢路[2]（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[3]（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）
朱光玉,胡松,符利勇[4]（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）
冉启香,邓华锋,吕常笑,王雪军,张璐[5]（2016）在《油松林分断面积与蓄积量生长模型研究》一文中研究指出对北京地区油松林分断面积、蓄积量生长模型进行研究,为建立通用的、相容的断面积、蓄积量生长模型奠定基础。利用北京市油松一类清查数据,以Richards和Shumacher为基础模型,通过选取不同的密度指标,分别拟合油松林分的断面积、蓄积量生长模型,并选取最优的断面积、蓄积量模型,引入哑变量,将间伐林分和未间伐林分合并建立林分断面积、蓄积量生长模型。结果表明,油松林分的断面积、蓄积的模拟效果都较好,R2分别最高达0.900 0、0.890 0,而且不同的密度指标直接影响模型的预估效果,林分断面积生长模型选用林分密度指数作为密度指标的预估效果更好;林分蓄积量生长模型选用林分断面积作为密度指标时预估效果更好,当在模型中的渐近值参数引入密度指标后,Schumacher模型对林分蓄积量的预估精度又要略优于Richards模型,通过模型的独立性检验,预测精度均在91%以上;而在最优的模型上引入哑变量后的林分断面积、蓄积量模型的R2、预测精度都比常规的模型稍高,R2均在0.900 0以上,预测精度在0.950 0以上。引入哑变量能适当的提高模型的精度,可以用来描述北京地区油松林分在不同措施下的生长变化规律,也解决了不同类型林分合并建模不相容的问题。(本文来源于《西北林学院学报》期刊2016年05期）
张雄清,张建国,段爱国[6]（2015）在《杉木人工林林分断面积生长模型的贝叶斯法估计》一文中研究指出以江西杉木人工林为例,以Korf型、Richards型和Hossfeld型3种模型为基础,通过广义代数差分法(GADA)分别建立杉木林分断面积生长模型。结果表明:以Richards型为基础的杉木林分断面积预测精度最高,以Richards型模型为最优模型,分别基于贝叶斯法和传统法(非线性最小二乘法)估计杉木林分断面积生长模型。研究发现,利用贝叶斯法估计杉木林分断面积生长模型,预测精度相当且预测值的可靠性比传统法好。(本文来源于《林业科学研究》期刊2015年04期）
高东启,邓华锋,蒋益,程志楚[7]（2015）在《油松林分断面积生长预估模型研究》一文中研究指出在森林经营中,间伐林分、未间伐林分分开单独建模存在不相容的问题,有必要对其进行研究,并建立统一的模型。利用森林资源一类清查数据,以Schumacher模型为基础,通过引入哑变量、间伐指标分别建立北京市油松林分断面积生长预估模型,使得间伐林分和未间伐林分能够整合在一起建立统一的模型。经检验,引入哑变量模型对油松林分断面积的预测精度最低,为87.99%;其次是引入间伐指标模型,预估精度为88.36%;综合引入哑变量和间伐指标模型预估精度最高,为88.61%。所建模型对间伐林分和未间伐林分均适用,更方便于在实践中应用。(本文来源于《西南林业大学学报》期刊2015年01期）
于长平,陈昌杰,丁磊,姬少玲,曹立立[8]（2013）在《抚育间伐对辽东山区3种林型林分总断面积和总收获量的影响》一文中研究指出利用几十年的定位观测数据,分析了抚育间伐对辽东山区红松人工林、天然次生蒙古栎林和人工诱导的阔叶红松林3种林型林分总断面积和总收获量的影响。结果表明:与对照区相比,抚育间伐没有提高红松人工林的林分断面积和蓄积总生长量,但极强度和强度间伐能提高红松人工林的林分断面积生长率。林分总断面积随着间伐强度的增加先升高后降低,各间伐强度均能提高林分总断面积,极强度间伐除外。抚育间伐能提高红松人工林林分蓄积生长率,弱度区除外;红松人工林林分总收获量随着间伐强度的增加先升高后降低,各间伐强度均能提高林分总收获量,中度间伐效果最好。抚育间伐能提高蒙古栎林林分断面积和蓄积总生长量、生长率以及林分总断面积和总收获量,各指标随着间伐强度的增加先升高后降低,中度间伐效果最好。抚育间伐能提高人工诱导的阔叶红松林林分断面积和蓄积总生长量、生长率以及林分总断面积和总收获量,林分断面积和蓄积总生长量、林分总断面积和林分总收获量随着间伐强度的增加而升高,林分断面积和蓄积生长率随着间伐强度的增加先升高后略有降低,强度间伐效果最好。可见,合理的间伐强度能够提高3种林型的林分总断面积和总收获量。(本文来源于《辽宁林业科技》期刊2013年06期）
段爱国,张建国,孙洪刚,张雄清,相聪伟[9]（2013）在《林分断面积生长模拟理论与技术研究》一文中研究指出林分断面积是众多测树因子中的核心因子。文中对林分断面积生长规律及其模拟技术研究进展进行了综述,分析了自然生长林分与间伐林分断面积生长的异同,并重点从生长方程的选取、断面积模型的分类研制、研制途径及间伐指标、林分自变量及密度指标以及单木竞争指标等5个方面探讨了林分断面积模拟研究进展,指出林分断面积生长模拟理论与技术领域存在的问题及未来研究重点,以期为相关研究提供借鉴与参考。(本文来源于《世界林业研究》期刊2013年02期）
张雄清,雷渊才,陈新美[10]（2011）在《林分断面积组合预测模型权重确定的比较》一文中研究指出引入组合预测方法以提高林分断面积预测的精度及2类模型(林分水平模型和单木水平模型)预测林分断面积的兼容性。组合预测法能够充分利用各单个模型的有效信息,从而提高预测精度,而单个模型权重的选取对提高组合预测法的精度至关重要。本研究基于北京山区油松连续清查数据,利用误差平方和法、方差协方差法和最优加权法确定林分断面积组合预测模型的权重。结果表明:组合预测法能够提高预测精度,同时利用最优加权法所建立的林分断面积组合预测模型其预测精度最高,方差协方差法次之,误差平方和法预测精度最低。(本文来源于《林业科学》期刊2011年07期）
林分断面积论文开题报告
（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：
【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。
（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。
林分断面积论文参考文献
[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].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
[3].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
[4].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
[5].冉启香,邓华锋,吕常笑,王雪军,张璐.油松林分断面积与蓄积量生长模型研究[J].西北林学院学报.2016
[6].张雄清,张建国,段爱国.杉木人工林林分断面积生长模型的贝叶斯法估计[J].林业科学研究.2015
[7].高东启,邓华锋,蒋益,程志楚.油松林分断面积生长预估模型研究[J].西南林业大学学报.2015
[8].于长平,陈昌杰,丁磊,姬少玲,曹立立.抚育间伐对辽东山区3种林型林分总断面积和总收获量的影响[J].辽宁林业科技.2013
[9].段爱国,张建国,孙洪刚,张雄清,相聪伟.林分断面积生长模拟理论与技术研究[J].世界林业研究.2013
[10].张雄清,雷渊才,陈新美.林分断面积组合预测模型权重确定的比较[J].林业科学.2011