本文關(guān)鍵詞：立木材積無損精測(cè)與建模方法研究

  更多相關(guān)文章： 近景攝影測(cè)量 立木材積模型 加權(quán)回歸 度量誤差聯(lián)立方程組 非線性最小二乘 相容性

【摘要】：森林立木蓄積是森林生態(tài)服務(wù)功能的一個(gè)重要指標(biāo),很大程度上代表了森林生長(zhǎng)成熟階段和森林生態(tài)活力,也是當(dāng)前全球變暖熱點(diǎn)問題中的重要因素。因此,開展森林立木蓄積監(jiān)測(cè)和評(píng)估具有重要意義。由于森林面積廣闊、樹木數(shù)量大、作業(yè)困難等各種因素,測(cè)定全部樹木的立木材積進(jìn)行立木蓄積監(jiān)測(cè)需要耗費(fèi)大量資源,在實(shí)踐中常采用抽樣理論建立立木材積方程進(jìn)行森林立木蓄積評(píng)估。多年以來林業(yè)工作者一直采用伐倒標(biāo)準(zhǔn)木獲取建立立木材積方程所需的建模樣本這種方法雖然精度較高,但需要對(duì)樹木進(jìn)行伐倒,存在破壞性大、成本高、工作效率低等問題,且不符合保護(hù)生態(tài)環(huán)境的宗旨。木研究基于我國(guó)森林資源監(jiān)測(cè)的實(shí)際情況,從服務(wù)森林蓄積量監(jiān)測(cè)這一目的出發(fā),采用廣義誤差傳播定律、試驗(yàn)對(duì)比分析、近代生物數(shù)學(xué)模型和數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析方法,對(duì)立木無損精測(cè)數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、建模方法與精度評(píng)價(jià)等各個(gè)環(huán)節(jié)展開了較為創(chuàng)新和系統(tǒng)的研究。首先,改進(jìn)和簡(jiǎn)化電子經(jīng)緯儀立木精測(cè)理論模型,采用具有代表性的大、中、小規(guī)格樣木按照按照廣義誤差傳播理論進(jìn)行分析,結(jié)果得出：電子經(jīng)緯儀測(cè)量樹高的相對(duì)誤差為0.29%-0.89%,測(cè)量材積的相對(duì)誤差為0.31%～0.99%,與傳統(tǒng)直尺測(cè)量理論精度相近。通過87棵伐倒樣木的電子經(jīng)緯儀立木精測(cè)的精度驗(yàn)證,電子經(jīng)緯儀立木測(cè)算樹高相對(duì)于解析木測(cè)定樹高的相對(duì)誤差平均值絕對(duì)值為1.70%。材積的相對(duì)誤差平均值絕對(duì)值為1.75%。研究結(jié)果說明電子經(jīng)緯儀活立木測(cè)算結(jié)果與傳統(tǒng)伐倒解析木測(cè)算得出的樹高和材積具有一致性,可以替代伐倒木區(qū)分求積法,達(dá)到林業(yè)調(diào)查及森林?jǐn)?shù)表編制的規(guī)范要求；探索一種采用普通數(shù)字?jǐn)z影鏡頭結(jié)合手機(jī)／平板電腦輔助人工測(cè)量的單片近景攝影立木精測(cè)技術(shù),通過軟件系統(tǒng)研發(fā)實(shí)現(xiàn)了內(nèi)外業(yè)一體化,并采用92株落葉松為試驗(yàn)?zāi)繕?biāo),以電子經(jīng)緯儀量測(cè)數(shù)據(jù)為參考值,驗(yàn)證單片近景攝影立木精測(cè)方法的可行性,試驗(yàn)結(jié)果表明：?jiǎn)纹皵z影測(cè)量樹高相對(duì)于電子經(jīng)緯儀測(cè)量樹高的相對(duì)誤差平均值絕對(duì)值為4.37%,決定系數(shù)為0.907。兩種材積測(cè)量方法相對(duì)誤差平均值絕對(duì)值為4.44%,決定系數(shù)為0.986,相關(guān)性顯著。說明單片近景攝影立木測(cè)算結(jié)果與電子經(jīng)緯儀立木精測(cè)結(jié)果相近,為立木精測(cè)技術(shù)提供了新的思路。其次,依照北京市人工楊樹資源現(xiàn)狀設(shè)計(jì)建模樣本采集技術(shù)方案,在北京市海淀、朝陽、昌平、房山、豐臺(tái)、大興、通州、順義、懷柔、密云、平谷、延慶等12個(gè)區(qū)縣個(gè)區(qū)縣,采用電子經(jīng)緯儀為立木精測(cè)技術(shù)裝備,按照毛白楊(P. tomentosa)、速生楊(P. × euramericana)和加拿大楊(P. × canadensis)3個(gè)樹種(組)分別收集樣本,每組的樣木數(shù)不少于500株,共計(jì)1678株。通過建模樣木的異常數(shù)據(jù)剔除、整理、檢驗(yàn)和部頒華北山楊進(jìn)行適應(yīng)性檢驗(yàn),結(jié)果得出所采集建模樣本無異常數(shù)據(jù),且舊的部頒華北山楊二元材積表已經(jīng)不適用于北京地區(qū)楊樹立木材積的估計(jì)。最后,采用傳統(tǒng)的加權(quán)非線性最小二乘回歸法,建立通用性楊樹、以及毛白楊、速生楊和加拿大楊3個(gè)樹種(組)立木材積系列模型,經(jīng)檢驗(yàn)所建立木材積模型達(dá)到了精度要求。通過種間差異分析得出,3個(gè)楊樹樹種的立木材積模型估計(jì)值基本呈毛白楊加拿大楊速生楊,3個(gè)楊樹樹種干形差異較大,應(yīng)該作為3個(gè)樹種(組)分別建模；采用非線性最小二乘回歸法,對(duì)14個(gè)二元材積模型、6個(gè)一元胸徑材積模型和9個(gè)一元地徑材積模型的擬合結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,選取各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)最好、結(jié)構(gòu)最為簡(jiǎn)易的立木材積模型作為最優(yōu)模型。分析得出最優(yōu)模型的所有精度指標(biāo)表現(xiàn)比較均衡,模型精度不會(huì)隨著導(dǎo)入次數(shù)增加而降低。并得出長(zhǎng)期以來林業(yè)專家提出的不同立木材積模型對(duì)于不同的樹種干形變化適應(yīng)性不同的；采用度量誤差聯(lián)立方程組回歸估計(jì)方法,同時(shí)建立3個(gè)樹種(組)的相容性立木材積系列模型。分析得出度量誤差方程組擬合法得出的相容性模型的各項(xiàng)指標(biāo)明顯好于傳統(tǒng)方法。并通過對(duì)3種樹高模型和2種地徑模型組合的4個(gè)聯(lián)立方程組組合方案的擬合結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,表明由最簡(jiǎn)單的地徑模型和樹高模型組成的立木材積模型就能得到良好效果。
【關(guān)鍵詞】：近景攝影測(cè)量 立木材積模型 加權(quán)回歸 度量誤差聯(lián)立方程組 非線性最小二乘 相容性
【學(xué)位授予單位】：北京林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：S758
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 1. 緒論11-23
• 1.1. 研究目的和意義11-12
• 1.2. 國(guó)內(nèi)外研究綜述12-20
• 1.2.1. 立木精測(cè)13-16
• 1.2.2. 建模樣本16-17
• 1.2.3. 建模方法17-18
• 1.2.4. 模型評(píng)價(jià)18-20
• 1.2.5. 模型應(yīng)用20
• 1.3. 我國(guó)建立立木材積模型存在的問題20-21
• 1.4. 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線21
• 1.5. 章節(jié)安排21-23
• 2. 立木精測(cè)原理方法與精度分析23-53
• 2.1. 引言23-24
• 2.2. 立木精測(cè)原理與方法24-33
• 2.2.1. 電子經(jīng)緯儀立木精測(cè)技術(shù)24-28
• 2.2.2. 單片近景攝影立木精測(cè)技術(shù)28-33
• 2.3. 立木精測(cè)精度分析33-52
• 2.3.1. 電子經(jīng)緯儀立木精測(cè)精度分析33-47
• 2.3.2. 單片近景攝影立木精測(cè)精度分析47-52
• 2.4. 本章小結(jié)52-53
• 3. 立木精測(cè)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理53-59
• 3.1. 研究區(qū)概況53
• 3.2. 立木精測(cè)數(shù)據(jù)采集53-55
• 3.2.1. 方案設(shè)計(jì)53-54
• 3.2.2. 數(shù)據(jù)采集54-55
• 3.3. 數(shù)據(jù)預(yù)處理55-58
• 3.3.1. 建模樣本異常數(shù)據(jù)剔除55-56
• 3.3.2. 建模樣本整理及檢驗(yàn)56-57
• 3.3.3. 部頒華北山楊立木材積模型適應(yīng)性檢驗(yàn)57-58
• 3.4. 本章小結(jié)58-59
• 4. 立木精測(cè)模型研建與精度評(píng)價(jià)59-103
• 4.1. 引言59
• 4.2. 數(shù)據(jù)與理論基礎(chǔ)59-62
• 4.2.1. 建模數(shù)據(jù)59-60
• 4.2.2. 理論基礎(chǔ)60-62
• 4.2.3. 模型評(píng)價(jià)方法62
• 4.3. 通用性立木材積系列模型回歸估計(jì)及種間差異分析62-69
• 4.3.1. 建模方法62-63
• 4.3.2. 結(jié)果與分析63-68
• 4.3.3. 小結(jié)68-69
• 4.4. 最優(yōu)立木材積系列模型回歸估計(jì)研究69-92
• 4.4.1. 建模方法69-71
• 4.4.2. 結(jié)果與分析71-91
• 4.4.3. 小結(jié)91-92
• 4.5. 相容性立木材積系列模型回歸估計(jì)研究92-102
• 4.5.1. 建模方法92-93
• 4.5.2. 結(jié)果與分析93-102
• 4.5.3. 小結(jié)102
• 4.6. 本章小結(jié)102-103
• 5. 結(jié)論與展望103-106
• 5.1. 主要研究成果和創(chuàng)新點(diǎn)103
• 5.2. 主要結(jié)論103-104
• 5.3. 研究展望104-106
• 參考文獻(xiàn)106-114
• 附錄114-119
• 個(gè)人簡(jiǎn)介119-120
• 導(dǎo)師簡(jiǎn)介1120-121
• 導(dǎo)師簡(jiǎn)介2121-122
• 獲得成果目錄122-123
• 致謝12

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