立木材积无损精测与建模方法研究

发布时间：2017-09-29 20:41

  本文关键词：立木材积无损精测与建模方法研究

  更多相关文章： 近景摄影测量 立木材积模型 加权回归 度量误差联立方程组 非线性最小二乘 相容性

【摘要】：森林立木蓄积是森林生态服务功能的一个重要指标,很大程度上代表了森林生长成熟阶段和森林生态活力,也是当前全球变暖热点问题中的重要因素。因此,开展森林立木蓄积监测和评估具有重要意义。由于森林面积广阔、树木数量大、作业困难等各种因素,测定全部树木的立木材积进行立木蓄积监测需要耗费大量资源,在实践中常采用抽样理论建立立木材积方程进行森林立木蓄积评估。多年以来林业工作者一直采用伐倒标准木获取建立立木材积方程所需的建模样本这种方法虽然精度较高,但需要对树木进行伐倒,存在破坏性大、成本高、工作效率低等问题,且不符合保护生态环境的宗旨。木研究基于我国森林资源监测的实际情况,从服务森林蓄积量监测这一目的出发,采用广义误差传播定律、试验对比分析、近代生物数学模型和数学统计分析方法,对立木无损精测数据采集技术、数据采集与预处理、建模方法与精度评价等各个环节展开了较为创新和系统的研究。首先,改进和简化电子经纬仪立木精测理论模型,采用具有代表性的大、中、小规格样木按照按照广义误差传播理论进行分析,结果得出：电子经纬仪测量树高的相对误差为0.29%-0.89%,测量材积的相对误差为0.31%～0.99%,与传统直尺测量理论精度相近。通过87棵伐倒样木的电子经纬仪立木精测的精度验证,电子经纬仪立木测算树高相对于解析木测定树高的相对误差平均值绝对值为1.70%。材积的相对误差平均值绝对值为1.75%。研究结果说明电子经纬仪活立木测算结果与传统伐倒解析木测算得出的树高和材积具有一致性,可以替代伐倒木区分求积法,达到林业调查及森林数表编制的规范要求；探索一种采用普通数字摄影镜头结合手机／平板电脑辅助人工测量的单片近景摄影立木精测技术,通过软件系统研发实现了内外业一体化,并采用92株落叶松为试验目标,以电子经纬仪量测数据为参考值,验证单片近景摄影立木精测方法的可行性,试验结果表明：单片近景摄影测量树高相对于电子经纬仪测量树高的相对误差平均值绝对值为4.37%,决定系数为0.907。两种材积测量方法相对误差平均值绝对值为4.44%,决定系数为0.986,相关性显著。说明单片近景摄影立木测算结果与电子经纬仪立木精测结果相近,为立木精测技术提供了新的思路。其次,依照北京市人工杨树资源现状设计建模样本采集技术方案,在北京市海淀、朝阳、昌平、房山、丰台、大兴、通州、顺义、怀柔、密云、平谷、延庆等12个区县个区县,采用电子经纬仪为立木精测技术装备,按照毛白杨(P. tomentosa)、速生杨(P. × euramericana)和加拿大杨(P. × canadensis)3个树种(组)分别收集样本,每组的样木数不少于500株,共计1678株。通过建模样木的异常数据剔除、整理、检验和部颁华北山杨进行适应性检验,结果得出所采集建模样本无异常数据,且旧的部颁华北山杨二元材积表已经不适用于北京地区杨树立木材积的估计。最后,采用传统的加权非线性最小二乘回归法,建立通用性杨树、以及毛白杨、速生杨和加拿大杨3个树种(组)立木材积系列模型,经检验所建立木材积模型达到了精度要求。通过种间差异分析得出,3个杨树树种的立木材积模型估计值基本呈毛白杨加拿大杨速生杨,3个杨树树种干形差异较大,应该作为3个树种(组)分别建模；采用非线性最小二乘回归法,对14个二元材积模型、6个一元胸径材积模型和9个一元地径材积模型的拟合结果进行对比分析,选取各项统计指标最好、结构最为简易的立木材积模型作为最优模型。分析得出最优模型的所有精度指标表现比较均衡,模型精度不会随着导入次数增加而降低。并得出长期以来林业专家提出的不同立木材积模型对于不同的树种干形变化适应性不同的；采用度量误差联立方程组回归估计方法,同时建立3个树种(组)的相容性立木材积系列模型。分析得出度量误差方程组拟合法得出的相容性模型的各项指标明显好于传统方法。并通过对3种树高模型和2种地径模型组合的4个联立方程组组合方案的拟合结果进行对比分析,表明由最简单的地径模型和树高模型组成的立木材积模型就能得到良好效果。
【关键词】：近景摄影测量 立木材积模型 加权回归 度量误差联立方程组 非线性最小二乘 相容性
【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S758
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 1. 绪论11-23
• 1.1. 研究目的和意义11-12
• 1.2. 国内外研究综述12-20
• 1.2.1. 立木精测13-16
• 1.2.2. 建模样本16-17
• 1.2.3. 建模方法17-18
• 1.2.4. 模型评价18-20
• 1.2.5. 模型应用20
• 1.3. 我国建立立木材积模型存在的问题20-21
• 1.4. 研究内容及技术路线21
• 1.5. 章节安排21-23
• 2. 立木精测原理方法与精度分析23-53
• 2.1. 引言23-24
• 2.2. 立木精测原理与方法24-33
• 2.2.1. 电子经纬仪立木精测技术24-28
• 2.2.2. 单片近景摄影立木精测技术28-33
• 2.3. 立木精测精度分析33-52
• 2.3.1. 电子经纬仪立木精测精度分析33-47
• 2.3.2. 单片近景摄影立木精测精度分析47-52
• 2.4. 本章小结52-53
• 3. 立木精测数据采集与预处理53-59
• 3.1. 研究区概况53
• 3.2. 立木精测数据采集53-55
• 3.2.1. 方案设计53-54
• 3.2.2. 数据采集54-55
• 3.3. 数据预处理55-58
• 3.3.1. 建模样本异常数据剔除55-56
• 3.3.2. 建模样本整理及检验56-57
• 3.3.3. 部颁华北山杨立木材积模型适应性检验57-58
• 3.4. 本章小结58-59
• 4. 立木精测模型研建与精度评价59-103
• 4.1. 引言59
• 4.2. 数据与理论基础59-62
• 4.2.1. 建模数据59-60
• 4.2.2. 理论基础60-62
• 4.2.3. 模型评价方法62
• 4.3. 通用性立木材积系列模型回归估计及种间差异分析62-69
• 4.3.1. 建模方法62-63
• 4.3.2. 结果与分析63-68
• 4.3.3. 小结68-69
• 4.4. 最优立木材积系列模型回归估计研究69-92
• 4.4.1. 建模方法69-71
• 4.4.2. 结果与分析71-91
• 4.4.3. 小结91-92
• 4.5. 相容性立木材积系列模型回归估计研究92-102
• 4.5.1. 建模方法92-93
• 4.5.2. 结果与分析93-102
• 4.5.3. 小结102
• 4.6. 本章小结102-103
• 5. 结论与展望103-106
• 5.1. 主要研究成果和创新点103
• 5.2. 主要结论103-104
• 5.3. 研究展望104-106
• 参考文献106-114
• 附录114-119
• 个人简介119-120
• 导师简介1120-121
• 导师简介2121-122
• 获得成果目录122-123
• 致谢12

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