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基于信息技术的森林资源调查新体系 被引量：49
1
作者 赵宪文 李崇贵 +2 位作者 斯林 袁凯先 田永林 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期147-155,共9页
该文从理论基础到实践、从技术进步到效益评估、从林业调查发展史与中国现状相结合 ,全面地论述新体系建立的必要及技术支撑、运行模式和需要改进的问题 .2 0世纪 70年代末 ,遥感技术被应用于中国的森林资源调查工作 ,特别是森林蓄积量... 该文从理论基础到实践、从技术进步到效益评估、从林业调查发展史与中国现状相结合 ,全面地论述新体系建立的必要及技术支撑、运行模式和需要改进的问题 .2 0世纪 70年代末 ,遥感技术被应用于中国的森林资源调查工作 ,特别是森林蓄积量的估测 .曾研究了比值项的作用 ,确定用定量因子和定性因子联合估测森林蓄积量多元估计方程的形式 ,以及在中国不同气候带的应用 .在对精度和费用进行了细致的分析后指出 :遥感调查方法比传统方法节约经费 1 3～ 1 2 .近年来 ,作者在上述研究的基础上 ,用近代统计学和非参数方法进行了新的探索和深入研究 .解决了一些在林业资源调查中应用遥感技术的重要问题 ,并引入地理信息系统 (GIS)和全球定位系统 (GPS) 。 展开更多
关键词 信息技术 森林资源调查 新体系 林业遥感调查 GIS GPS 非参数估计 森林蓄积量 近代统计学 估测体系 技术体系
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河南森林植被的碳储量研究 被引量：47
2
作者 光增云 《地域研究与开发》 CSSCI 北大核心 2007年第1期76-79,共4页
利用2003年河南省森林资源清查资料,建立不同优势树种生物量与蓄积量之间的回归方程,对河南省森林的碳储量进行了推算。结果表明:河南省森林的总碳储量为4 673.43万t C;阔叶林碳储量占全省森林总碳储量的89.5%,栎类和杨树2个树种占全省... 利用2003年河南省森林资源清查资料,建立不同优势树种生物量与蓄积量之间的回归方程,对河南省森林的碳储量进行了推算。结果表明:河南省森林的总碳储量为4 673.43万t C;阔叶林碳储量占全省森林总碳储量的89.5%,栎类和杨树2个树种占全省阔叶林总碳储量的72.3%;幼、中龄林的碳储量占全省森林总碳储量的79.5%;全省森林平均碳密度为23.64 t C/hm2。 展开更多
关键词 森林 生物量 蓄积量 碳储量 碳密度 河南省
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森林资源遥感估测的重要进展 被引量：28
3
作者 赵宪文 李崇贵 +2 位作者 斯林 田永林 袁凯先 《中国工程科学》 2001年第8期15-24,28,共11页
传统的森林资源调查是一项费时、费力 ,需大量经费的工作。 2 0世纪 70年代末 ,遥感技术被引入中国。以中国林科院为主的一批林业科学工作者 ,积极将其应用于森林资源调查工作 ,特别是森林蓄积量的估测。研究了比值项的作用 ,确定用定... 传统的森林资源调查是一项费时、费力 ,需大量经费的工作。 2 0世纪 70年代末 ,遥感技术被引入中国。以中国林科院为主的一批林业科学工作者 ,积极将其应用于森林资源调查工作 ,特别是森林蓄积量的估测。研究了比值项的作用 ,确定用定量因子和定性因子联合估测森林蓄积量多元估计方程的形式 ,以及在中国不同气候带的应用。指出遥感调查方法比传统方法节约经费 1/3～ 1/2。近年来 ,用近代统计学和非参数方法进行了新的探索和深入研究 ,解决了一些在林业资源调查中应用遥感技术的重要问题 。 展开更多
关键词 森林资源调查 非参数估计 森林蓄积量 近代统计学 森林遥感
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河南森林生物量与生产力研究 被引量：26
4
作者 光增云 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期493-497,共5页
利用2003年河南森林资源清查数据,以生物量与蓄积量之间的关系模型为基础,对河南的森林生物量及生产力进行了估计.结果表明,河南森林的总生物量为11 154.49万t,其中,林分为9 346.18万t,经济林1 677.96万t,竹林130.35万t,林分单位面积平... 利用2003年河南森林资源清查数据,以生物量与蓄积量之间的关系模型为基础,对河南的森林生物量及生产力进行了估计.结果表明,河南森林的总生物量为11 154.49万t,其中,林分为9 346.18万t,经济林1 677.96万t,竹林130.35万t,林分单位面积平均生物量为47.27 t.hm-2.全省林分总生产力为504.84万t.a-1,单位面积平均生产力为2.55 t.hm-2.a-1.研究结果还表明,河南森林单位面积平均生物量低于全国平均水平,生物量与蓄积量的平均比值高于全国平均水平. 展开更多
关键词 森林生物量 森林生产力 蓄积量 河南
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基于机载激光雷达点云和随机森林算法的森林蓄积量估测 被引量：25
5
作者 孙忠秋 高金萍 +3 位作者 吴发云 高显连 胡杨 高剑新 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期68-81,共14页
【目的】基于机载激光雷达点云数据提取的森林高度参数和郁闭度,结合分层地面样地调查数据,采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,分析机载激光雷达点云数据在森林蓄积量反演方面的潜力,为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据。【方... 【目的】基于机载激光雷达点云数据提取的森林高度参数和郁闭度,结合分层地面样地调查数据,采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,分析机载激光雷达点云数据在森林蓄积量反演方面的潜力,为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据。【方法】以直径30 m的地面样圆离散点云数据为数据源,经数据校准等预处理后,利用LiDAR360软件提取森林高度参数(最大高、平均高等)和郁闭度,并将数据随机分成训练数据(70%)和验证数据(30%)。采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,对仅用高度参数建模以及联合高度参数和郁闭度建模结果进行比较;同时运用R软件VSURF工具包筛选建模变量,对筛选后变量的建模结果进行分析。【结果】仅用高度参数建模的估测精度为R^(2)=0.75、RMSE=40.07 m^(3)·hm^(-2)、MAE=29.21 m^(3)·hm^(-2)、MRE=49.40%,联合高度参数和郁闭度建模的估测精度为R^(2)=0.79、RMSE=36.23 m^(3)·hm^(-2)、MAE=26.16 m^(3)·hm^(-2)、MRE=38.35%。通过变量筛选,建模参数从24个减少至7个,可极大提高运算效率,同时R2未变化,RMSE从36.23 m^(3)·hm^(-2)升至36.50 m^(3)·hm^(-2),rRMSE从31.92%升至32.97%,MAE从26.16 m^(3)·hm^(-2)降至26.08 m^(3)·hm^(-2),MRE从38.35%降至38.05%。【结论】机载激光雷达点云数据可以提取森林的垂直结构信息(高度参数)和水平结构信息(郁闭度),具备三维结构参数提取能力。采用随机森林算法,增加林分郁闭度信息可显著提高森林蓄积量估测精度。通过变量筛选,虽然能够降低参数数量,但对模型精度具有一定影响,在建模精度要求较高的情况下,建议使用全变量进行蓄积量估测;而在数据量较大的情况下,建议使用筛选变量进行蓄积量估测。基于机载激光雷达点云数据估测森林蓄积量显著优于光学遥感数据,可为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据,能够满足大范围森林蓄积量快速反� 展开更多
关键词 森林蓄积量 小光斑激光雷达 随机森林算法 变量筛选
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基于k-NN方法和GF遥感影像的森林蓄积量估测 被引量：25
6
作者 向安民 刘凤伶 +1 位作者 于宝义 李崇贵 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期406-412,共7页
综合利用黑龙江省某林业局的一类样地调查资料、GF-1号卫星影像、数字高程(DEM)模型以及土地利用类型图,采用k-近邻(k-nearest neighbor,k-NN)法进行森林蓄积量估测研究,分析k-NN方法及GF-1卫星数据在森林资源调查与监测中的应用效果。... 综合利用黑龙江省某林业局的一类样地调查资料、GF-1号卫星影像、数字高程(DEM)模型以及土地利用类型图,采用k-近邻(k-nearest neighbor,k-NN)法进行森林蓄积量估测研究,分析k-NN方法及GF-1卫星数据在森林资源调查与监测中的应用效果。为对比k-NN方法的估测精度,对相同试验数据也进行了最小二乘估计和稳健估计建模。采用GF-1号16 m分辨率的多光谱数据,在林业局级尺度上分别应用这3种方法进行森林蓄积量建模估测,生成了监测区域森林蓄积量分布图并统计得到监测区域总的蓄积量值。将3种方法估测结果与二类调查实测结果进行比较,k-NN方法估测精度达到97.3%,略优于传统的最小二乘估计和稳健估计建模估测精度。因k-NN方法不受Gauss-Markov假设限制,且能有效克服建模变量间的复共线性问题,研究成果可用于县/林业局级尺度的森林蓄积量估测,且国产GF-1卫星影像能有效应用于森林资源监测。 展开更多
关键词 森林经理学 k-NN方法 蓄积量估测 最小二乘估计 稳健估计
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结合纹理因子和地形因子的森林蓄积量多光谱估测模型 被引量：24
7
作者 杨柳 冯仲科 +1 位作者 岳德鹏 孙金华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期2140-2145,共6页
森林蓄积量是林分调查中重要因子,是评价森林数量和质量的重要指标。传统森林蓄积量实测方法耗时费力、效率低下,多元线性回归遥感反演方法精度较低,难以达到精准林业要求。机器学习是一种利用训练数据,进行自我改进、自动提升性能的方... 森林蓄积量是林分调查中重要因子,是评价森林数量和质量的重要指标。传统森林蓄积量实测方法耗时费力、效率低下,多元线性回归遥感反演方法精度较低,难以达到精准林业要求。机器学习是一种利用训练数据,进行自我改进、自动提升性能的方法,可以任意逼近非线性系统,提高模型预测精度。以鹫峰林场森林为研究对象,综合考虑影像光谱因子、纹理因子、地形因子,采用机器学习中的BP神经网络、最小二乘支持向量机、随机森林方法构建了森林蓄积量多光谱估测模型BP-FSV,LSSVM-FSV和RF-FSV,并在Matlab2014a中编程实现。旨在从建模因子选择和模型方法建立两个方面,优化建模因子特征提取,提高森林蓄积量模型预测精度。以角规观测样地实测数据、森林小班二类调查数据、林相图数据为基础,使用以上三种模型结合Landsat8OLI多光谱数据分林型进行了森林蓄积量反演建模预测。以决定系数R2和均方根误差RMSE为指标,分析了三种反演模型的训练能力和预测能力。研究结果表明:利用3种机器学习方法构建的结合光谱因子、地形因子、纹理因子反演模型能够提高森林蓄积量的预测精度。以上模型中,RF-FSV模型在针、阔、混三种林型中都表现出较强的预测能力,高于BP-FSV模型,高于或接近于LSSVM-FSV模型。RF-FSV模型在训练阶段,R2和RMSE针叶林中为0.839和13.953 3,阔叶林中为0.924和7.634 1,混交林中为0.902和12.153 9,预测阶段R2和RMSE在针叶林中为0.816和15.630 1,阔叶林中为0.913和4.890 2,混交林中为0.865和9.344 1。RF-FSV模型建模精度和预测精度较高,为森林蓄积量遥感反演估测提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 随机森林 遥感反演 森林蓄积量 最小二乘支持向量机 BP神经网络
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应用Sentinel-2A卫星光谱与纹理信息的森林蓄积量估算 被引量：24
8
作者 曹霖 彭道黎 +1 位作者 王雪军 陈新云 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期54-58,共5页
以Sentinel-2A为遥感数据源,以第九次森林资源清查数据为样地实测数据,对吉林省中东部的森林蓄积量进行反演。通过对遥感影像进行处理,获取影像的波段光谱值、植被指数,降维处理纹理特征以及地形因子;采用多元线性回归、偏最小二乘法、... 以Sentinel-2A为遥感数据源,以第九次森林资源清查数据为样地实测数据,对吉林省中东部的森林蓄积量进行反演。通过对遥感影像进行处理,获取影像的波段光谱值、植被指数,降维处理纹理特征以及地形因子;采用多元线性回归、偏最小二乘法、随机森林、支持向量机等构建了研究区的森林蓄积量估算模型,对检验样本做出了估测。结果表明:机器学习法在反演结果上均优于传统建模方法,随机森林法结果最优,相对误差为17.88%,方程精度为82.12%。 展开更多
关键词 森林蓄积量 Sentinel-2A 多元线性回归 偏最小二乘法 随机森林 支持向量机
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基于偏最小二乘回归的森林蓄积量遥感估测 被引量：24
9
作者 刘琼阁 彭道黎 涂云燕 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期81-84,132,共5页
森林蓄积量受遥感因子与地形因子的影响,但这些因子间存在多重相关性,会影响模型稳定性与精度。针对森林蓄积量遥感估测自变量间存在多重共线性问题,采用异于传统最小二乘的偏最小二乘方法建立密云县森林蓄积量遥感估测模型。先对可能... 森林蓄积量受遥感因子与地形因子的影响,但这些因子间存在多重相关性,会影响模型稳定性与精度。针对森林蓄积量遥感估测自变量间存在多重共线性问题,采用异于传统最小二乘的偏最小二乘方法建立密云县森林蓄积量遥感估测模型。先对可能影响蓄积量的因子进行分析,选取既存在相关性又对模型显著性有影响的因子为森林蓄积量估测的自变量。用预留的样本对模型进行检验,预测值与实测值相比精度达到90.1%。将通过检验的模型对整个密云县进行反演,得到密云县估测森林蓄积量为2 447 695.203 m3。 展开更多
关键词 森林蓄积量 遥感因子 地形因子 多重相关性 偏最小二乘
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黑龙江省汤旺河和呼兰河流域森林对河川年径流量的影响 被引量：19
10
作者 张庆费 周晓峰 《植物资源与环境》 CSCD 1999年第1期22-27,共6页
利用连续１７年的流域森林资源和水文资料，分析黑龙江省汤旺河和呼兰河流域森林对河川径流的调节效应，结果表明：（１）森林能使径流年内分配和年际变化趋于均匀，其调节径流能力与森林状况相关；（２）森林覆被率和单位面积蓄积与河... 利用连续１７年的流域森林资源和水文资料，分析黑龙江省汤旺河和呼兰河流域森林对河川径流的调节效应，结果表明：（１）森林能使径流年内分配和年际变化趋于均匀，其调节径流能力与森林状况相关；（２）森林覆被率和单位面积蓄积与河川年径流量和年径流系数均呈正相关关系，森林具有增加年径流量和年径流系数的作用，但年径流量和年径流系数主要受年降雨量的影响。 展开更多
关键词 森林覆被率 单位面积蓄积 年径流量 流域
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基于GF-1的森林蓄积量遥感估测 被引量：20
11
作者 李世波 林辉 +1 位作者 王光明 程韬略 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期70-75,86,共7页
森林蓄积量是评价森林资源数量的一个重要指标。结合遥感影像和地面调查数据估测森林蓄积量受遥感影像、遥感因子、预处理方法、估测方法等多方面的影响。为研究国产GF-1遥感影像估测森林蓄积量的最佳遥感因子组合方式和较优估测方法,... 森林蓄积量是评价森林资源数量的一个重要指标。结合遥感影像和地面调查数据估测森林蓄积量受遥感影像、遥感因子、预处理方法、估测方法等多方面的影响。为研究国产GF-1遥感影像估测森林蓄积量的最佳遥感因子组合方式和较优估测方法,并绘制森林蓄积量空间分布图,为我国森林蓄积量的研究提供理论基础和科学依据。为研究GF-1遥感影像估测森林蓄积量的遥感因子和估测方法,以湖南省醴陵市为研究对象,以国产GF-1遥感影像为数据源,通过对遥感图像预处理,获取光谱信息、纹理因子、植被指数作为特征变量,结合同时期的二类调查样地数据,从GF-1遥感影像像元与样地不匹配角度出发,应用移动窗口的方法解决像元与样地的对应关系,采用多元逐步回归、偏最小二乘回归和随机森林模型对研究区森林蓄积量进行估测,采用建模精度和估测精度进行分析评价。实验结果表明:1)3个模型选择的因子都包含了NDVI、 Band2、DI3、CO1和DVI等5个遥感因子,说明其对森林蓄积量的估测比较敏感;2)随机森林模型优于偏最小二乘回归和多元逐步回归,其决定系数R^2为0.73、估测精度为83.69%。利用GF-1遥感影像结合随机森林模型应用于森林蓄积量的估测结果趋于真实分布,效果较理想;采用移动窗口法,利用国产GF-1遥感影像并结合随机森林进行森林蓄积量估测具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 森林蓄积量 遥感因子 多元逐步回归 偏最小二乘回归 随机森林模型
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基于GF-1 PMS影像和k-NN方法的延庆区森林蓄积量估测 被引量：20
12
作者 王海宾 彭道黎 +1 位作者 高秀会 李文芳 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1070-1078,共9页
应用高分1号(GF-1)全色和多光谱(PMS)影像和k-最邻近(k-NN)方法进行县域尺度的森林蓄积量估测,探讨GF-1 PMS影像以及k-NN方法估测森林蓄积量的适用性。以北京市延庆区森林资源二类调查数据为基础数据,森林蓄积量为研究对象,基于国产GF-1... 应用高分1号(GF-1)全色和多光谱(PMS)影像和k-最邻近(k-NN)方法进行县域尺度的森林蓄积量估测,探讨GF-1 PMS影像以及k-NN方法估测森林蓄积量的适用性。以北京市延庆区森林资源二类调查数据为基础数据,森林蓄积量为研究对象,基于国产GF-1 PMS影像数据提取植被指数,采用k-NN法构建森林蓄积量估测模型,并引入偏最小二乘回归法予以比较,选出最优估测方法对全区森林蓄积量进行反演。结果显示:偏最小二乘回归法估测的森林蓄积量均方根误差为21.90 m^3·hm^(-2),相对均方根误差为27.5%,偏差为17.23 m^3·hm^(-2)。基于k-NN方法的森林蓄积量估测的均方根误差为12.80 m^3·hm^(-2),相对均方根误差为16.0%,偏差为15.02 m^3·hm^(-2)。与官方公布的全区森林蓄积量进行对比,结果显示:基于k-NN法反演的全区森林蓄积量统计结果(245.98万m^3,估测精度为86.0%)要好于偏最小二乘回归法(266.22万m^3,估测精度为76.6%)。最后生成了全区森林蓄积量空间分布图。 展开更多
关键词 森林测计学 森林蓄积量 偏最小二乘回归法 k-最邻近(k-NN)法 GF-1 PMS影像
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基于Sentinel-1A雷达影像的思茅松林蓄积量估测 被引量：19
13
作者 杨明星 徐天蜀 +2 位作者 牛晓花 霍鹏 岳彩荣 《西部林业科学》 CAS 北大核心 2019年第2期52-58,共7页
探讨C波段雷达影像估测森林蓄积量的应用潜力,建立思茅松林蓄积量遥感估测模型,为利用遥感技术快速、准确、大面积的估测森林蓄积量提供参考。以云南省普洱市思茅区思茅松林为研究对象,采用C波段双极化合成孔径雷达Sentinel-1A影像为数... 探讨C波段雷达影像估测森林蓄积量的应用潜力,建立思茅松林蓄积量遥感估测模型,为利用遥感技术快速、准确、大面积的估测森林蓄积量提供参考。以云南省普洱市思茅区思茅松林为研究对象,采用C波段双极化合成孔径雷达Sentinel-1A影像为数据源,提取影像不同极化方式下的后向散射系数,并分别计算4个窗口(5×5、7×7、9×9、11×11)下的9种纹理特征,共计提取75维影像特征作为备选自变量,结合45块地面蓄积量调查样地,采用随机森林算法,进行建模因子重要性分析,选择最优特征,即选取VH极化方式、5×5窗口下VH极化方式的均值和异质性、7×7和9×9窗口下VH极化方式的最大概率、11×11窗口下VH极化方式的最大概率和协同性,共7个特征因子,建立随机森林蓄积量估测模型,R^2达到0.64,RMSE为30.35m^3/hm^2,模型的估测精度达到75.46%,森林蓄积量估测效果较好。研究表明,基于C波段双极化雷达影像提取纹理特征,利用随机森林算法进行特征选择,建立的森林蓄积量估测模型具有一定的可行性和推广性。 展开更多
关键词 森林蓄积量 Sentinel-1A 随机森林 纹理 特征选择 思茅松
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基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究 被引量：18
14
作者 宋亚斌 邢元军 +1 位作者 江腾宇 林辉 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期22-27,33,共7页
【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KN... 【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。 展开更多
关键词 森林蓄积量 KNN方法 距离相关系数 十折交叉验证 Landsat8 OLI
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几种常用森林蓄积量调查方法对比分析 被引量：17
15
作者 潘正荣 《林业调查规划》 2010年第2期9-10,共2页
在云南省澜沧县糯福乡面积为4.0 hm2的试验林分中,采用机械角规样地调查法、全林每木检尺法、带状样地调查法、样圆调查法和角规辅助典型选样调查法进行了林分蓄积量调查,对所得结果进行分析,认为不同精度要求条件下应采用适宜的调查方法.
关键词 森林蓄积量 调查方法 角规典型选样 每木检尺 森林资源调查
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基于高分二号的旺业甸林场蓄积量估测模型研究 被引量：17
16
作者 刘兆华 林辉 +1 位作者 龙江平 李新宇 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期79-84,118,共7页
【目的】为了探究国产高分二号(GF-2)影像在林分蓄积量估测中的潜力,并找到最佳的蓄积量估测模型。【方法】本次实验以内蒙古旺业甸林场为研究区,以高分二号卫星影像为信息源,结合2017年10月份调查的75块样地以及同时期的GF-2影像数据,... 【目的】为了探究国产高分二号(GF-2)影像在林分蓄积量估测中的潜力,并找到最佳的蓄积量估测模型。【方法】本次实验以内蒙古旺业甸林场为研究区,以高分二号卫星影像为信息源,结合2017年10月份调查的75块样地以及同时期的GF-2影像数据,提取波段特征、植被指数和纹理特征等43个遥感因子作为候选变量,利用Pearson相关系数选择出与蓄积量显著相关的6个变量,采用多元线性回归模型(MLR)、BP-神经网络模型(BP-ANN)、随机森林模型(RF)、支持向量机模型(SVM)和K邻近模型(KNN)进行蓄积量的估测。以决定系数(R^2)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE%)作为5种模型的评价指标,选择出旺业甸林场的最佳蓄积量估测模型,并绘制了研究区的森林蓄积量分布图。【结果】4种机器学习模型的结果明显优于传统的线性模型,其中随机森林(RF)模型和K邻近模型(KNN)均得到了较高的精度,其中RF模型的R^2为0.66,均方根误差为55.2 m^3/hm^2,相对均方根误差为28.1%,KNN模型的R^2为0.64,均方根误差为57.6 m^3/hm^2相对均方根误差为29.3%。【结论】在利用高分二号数据进行旺业甸林场蓄积量估测时,RF和KNN模型在估测针叶林蓄积量时相比于其他模型可以取得更好的结果。 展开更多
关键词 森林蓄积量 机器学习 植被指数 纹理特征 高分二号
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基于纹理信息的森林蓄积量估计 被引量：15
17
作者 房秀凤 谭炳香 +1 位作者 刘清旺 王怀警 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期21-25,共5页
以河北省秦皇岛市山海关公益林为研究对象,结合Landsat TM数据和森林资源二类调查数据,运用灰度共生矩阵分析法提取纹理信息,采用逐步回归法建立多元线性回归模型,进行森林蓄积量的估算。结果表明:选取纹理因子参与建模,建立的线性回归... 以河北省秦皇岛市山海关公益林为研究对象,结合Landsat TM数据和森林资源二类调查数据,运用灰度共生矩阵分析法提取纹理信息,采用逐步回归法建立多元线性回归模型,进行森林蓄积量的估算。结果表明:选取纹理因子参与建模,建立的线性回归方程的拟合效果较好,估测模型的R^2值达0.766,估计值的标准误差最小,标准误差最小值为28.036,说明纹理因子对提高森林蓄积量的估测精度有重要影响。 展开更多
关键词 森林蓄积量 遥感数据 灰度共生矩阵 纹理因子
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基于EKC模型的山东省森林资源变化与人均GDP关系分析 被引量：14
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作者 王凯 陈涛 +3 位作者 罗军伟 卞金莉 王丹 鲁法典 《林业经济问题》 北大核心 2016年第3期222-226,共5页
以山东省森林资源为研究对象,以第八次全国森林资源连续清查山东省调查结果为基础,运用库兹涅茨基本模型,对山东省森林资源变化与人均GDP之间的关系进行研究,同时分析了人均GDP变化对森林资源影响的滞后性。研究结果表明:森林覆盖率和... 以山东省森林资源为研究对象,以第八次全国森林资源连续清查山东省调查结果为基础,运用库兹涅茨基本模型,对山东省森林资源变化与人均GDP之间的关系进行研究,同时分析了人均GDP变化对森林资源影响的滞后性。研究结果表明:森林覆盖率和森林蓄积量与人均GDP的复相关系数均大于0.9,说明森林资源变化情况和人均GDP存在相关关系,相关性较强;森林蓄积量、森林覆盖率对人均GDP的响应均存在不同程度的滞后效应,森林覆盖率的滞后年份为2年,森林蓄积量的滞后年份为7年。该研究结果可为山东省林业政策制定提供参考依据。 展开更多
关键词 森林资源 蓄积量 覆盖率 人均GDP 滞后效应
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基于不同立地质量的森林蓄积量遥感估测 被引量：14
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作者 刘俊 孟雪 +4 位作者 温小荣 林国忠 佘光辉 刘雪慧 徐达 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2016年第1期186-191,共6页
森林蓄积量遥感估测在森林资源管理中具有十分重要的意义。以建德市为研究区,利用2007年TM遥感影像和2007年森林资源2类调查数据,对杉木树种分立地质量等级和不分地位等级2种类型建立蓄积量的遥感估测模型,并进行精度检验。其中立地质... 森林蓄积量遥感估测在森林资源管理中具有十分重要的意义。以建德市为研究区,利用2007年TM遥感影像和2007年森林资源2类调查数据,对杉木树种分立地质量等级和不分地位等级2种类型建立蓄积量的遥感估测模型,并进行精度检验。其中立地质量等级依据小班平均高和平均年龄建立的地位级表划分为好、中、差3种类型,以每个小班的总蓄积量为因变量,小班各单个遥感因子信息总量为自变量。结果表明:以TM遥感影像主成分分析中第1主成分为自变量的模型拟合效果最好,相关系数R均在0.67以上,最高为0.868;利用预留独立样本对模型精度进行验证,不分地位级总体估测精度为90.31%,分立地质量等级好、中、差3种类型总体的估测精度分别为96.1%、97.24%、95.56%,分立地质量类型建模的精度明显优于统一建模的精度。研究结果为森林蓄积量遥感估测提供一种改进的思路,且为提高森林生物量和碳储量遥感估测精度提供一种参考方法。 展开更多
关键词 TM影像 森林蓄积量 立地等级 一元线性回归
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基于SVR的GF1号遥感影像森林蓄积量估测 被引量：14
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作者 张苏 周小成 +1 位作者 黄洪宇 冯芝清 《贵州大学学报（自然科学版）》 2019年第3期21-26,共6页
国产高分辨率卫星遥感影像已成为森林资源调查和监测的重要数据源。基于国产卫星遥感的森林蓄积量估算成为重要的研究方向之一。本研究以福建省将乐县为研究区,选择国产高分辨率高分一号卫星2 m分辨率遥感影像为主要数据源,加以辅助野... 国产高分辨率卫星遥感影像已成为森林资源调查和监测的重要数据源。基于国产卫星遥感的森林蓄积量估算成为重要的研究方向之一。本研究以福建省将乐县为研究区,选择国产高分辨率高分一号卫星2 m分辨率遥感影像为主要数据源,加以辅助野外实地调查数据,分别采用多元线性回归和SVM(support vector machine)回归方法开展亚热带针叶林蓄积量估算效果评价研究。首先,从融合影像中提取遥感因子,包括11个光谱因子和10个纹理因子等;其次,对21个遥感因子进行相关性分析,选取皮尔森相关系数较大的6个遥感因子;第三,应用多元线性回归和支持向量机回归(support vector regression,SVR)对所选遥感因子建立模型,选取最优模型反演将乐县蓄积量分布图。结果表明:支持向量机回归(SVR)估测蓄积量的模型预估精度达到98.22%。 展开更多
关键词 高分一号 森林蓄积量 支持向量机回归 多元线性回归
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