基于广东省针阔混交异龄林的立地质量评价方法研究

发布时间：2024-04-15 04:43

　　立地质量评价是森林经营中的一项重要研究内容,由于存在多树种、异龄等问题,混交林的立地质量评价一直是研究难点。迄今为止,仍然没有统一的立地质量评价方法。本研究以广东省的针阔混交异龄林为对象,利用59块实测年龄和树高的固定样地数据,引入机器学习中的神经网络算法,开展了基于地位指数和立地形的立地质量评价方法的研究及比较研究,分析了林分密度对立地形的影响,提出了无林地的立地质量评价技术。主要内容和结果如下:(1)针阔混交异龄林优势高计算方法研究。通过是否区分树种和进行断面积加权,构造了7类优势高计算方法。具体为:1)对每个树种取平均林分优势高进行断面积加权。2)对每个树种林分优势高的最大值进行断面积加权。3)树种的平均林分优势高值的不加权均值。4)树种的最大林分优势高的不加权均值。5)林分断面积组成位于第一位的树种的林分平均优势高。6)不分树种优势高的平均值,即所有优势高的均值。7)不分树种的优势高的最大值,即采用最高的前3株树的优势高的平均值。对7类优势高的相关性进行了分析,发现7种林分优势高的相关系数均达到了0.9,具有高度的相关性。采用成对T检验(paired t-test)分析7种林分...

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图1-1技术路线图

图2-1针阔混交异龄林野外调查样地分布示意图

第二章研究数据与方法2.1研究区概况广东省地处中国大陆的东南部，东临福建，北接江西、湖南，西连广西，南临南海，珠江三角洲东西两侧分别与香港、澳门特别行政区接壤，西南部雷州半岛隔琼州海峡与海南省相望。全境位于北纬20°13′～25°31′，和东经109°39′～117°19....

图3-1林分优势高与林分平均高的散点图

把林分优势高与平均高绘制散点图，并拟合林分优势高与林分平均高之间的关系。如图3-1所示：

图4-1基于优势高-年龄模型的BP神经网络结构

置好的拟合效果，反复经过多次训练，参数设置为：学习速率为1000，目标精度为0.001，最大验证失败次数设置为10。势高神经网络模型的确定子为林分优势木平均年龄时，输出为林分优势高，并比较隐构结构，通过多次训练及交叉检验，隐含层节点为3时精︰1，输入层到隐含层的传递函数....

本文编号：3955753