利用线性混合效应模型模拟杉木人工林枝条生物量

基于福建省将乐林场45株人工杉木解析木的572组枝条生物量数据,采用线性混合效应模型方法,建立杉木人工林枝条总生物量和枝、叶生物量的预测模型,并利用独立样本数据对模型进行检验.结果表明： 线性混合效应模型比传统多元线性回归模型的拟合精度高.不同随机效应参数的组合,其混合模型的精度不同.考虑异方差结构的混合模型能够消除数据间的异方差性,其精度更高,其中,对于枝条总生物量和叶生物量模型,以指数函数作为异方差结构时的模型精度最高;对于枝生物量模型,以常数加幂函数作为异方差结构时的模型精度最高.模型检验结果表明：对于杉木人工林枝条生物量预测模型,考虑随机效应和异方差结构的线性混合模型的检验精度比传统多元线性回归模型的精度有明显提高.     

杉木风景游憩林冠径与胸径关系研究

为研究杉木风景游憩林标准林分密度（立木株数）,确定合理抚育间伐强度提供科学依据。本文在福建将乐国有林场通过设置杉木人工林39块标准地和2 906株每木检尺实测数据,建立了福建将乐杉木人工林树冠径与胸径以及冠径与胸径比值(cd/D)关系,并分析了冠径与胸径比值在风景游憩林树木空间、林分密度和间伐强度中的应用。研究表明:胸径在2~43 cm之间时,相关系数(R²)达0.919 5,呈显著线性相关,其中2~35 cm模型精度较高,35~43 cm误差较大。通过对不同大小的杉木(cd/D)比值进行分析,得出随着胸径增大比值是逐渐减小的,并且减小的趋势随着胸径的增大趋于平稳,最后趋于一个常数。     

森林结构复杂度对单木分割精度的影响——以田横岛为例

单木分割对于森林资源调查具有重要的意义,不同结构复杂度的森林单木分割算法的选择以及分割参数的选取对分割精度有着很大的影响。以山东田横岛为研究区,基于无人机正射影像与激光雷达数据,首先提取海岛森林典型植被二维与三维特征,然后利用随机森林算法对不同树种的树木进行分类,最后基于分类后的点云数据,选取不同结构复杂度的森林样地,对比分析聚类算法、层堆叠算法、分水岭算法在不同复杂度林区的适用性。结果表明:(1)随机森林算法结合单木二维、三维特征可有效对混交林树木进行分类,模型总体的精度为94.51%,Kappa系数为0.9038;(2)聚类算法对结构简单的林区具有更高的分割精度(F=96.41),但依赖于分割参数的选取;面对复杂单木集群,分水岭算法总体得分波动最小(ΔF=14.56),表现出较强的稳定性;(3)混交林预先进行树种分类可有效改善单木分割环境,相比于直接进行单木分割,聚类算法、层堆叠算法、分水岭算法的分割精度均得到不同程度的提升(ΔF₁=10.06,ΔF₂=9.51,ΔF₃=12.6)。