利用小光斑激光雷达估测林分参数和生物量

为弥补小光斑激光雷达在林业研究中应用较少起步较晚,且研究结果精度不高的缺点,利用软件TerraScan及小光斑雷达数据自身的优点,对小兴安岭凉水地区的航拍数据进行了研究,并在此基础上估测了树高、胸径等林分参数及生物量,其精度均达到了90%以上,能够满足实际生产的需要。其中:树高的估测精度最高,为97%,表明小光斑激光雷达能够高效率、高精度地提供多种林分参数,可为林业生产及时准确地提供必要的数据支持。

不同样地面积对人工林林分参数的影响

在杉木、松树、桉树、一般阔叶树人工林中分别设置25-31块共110块30m×30m样地(分为9个10m×10m样方)进行每木调查,每块样地分别组合为100m^2、200m^2、300m^2、400m^2、600m^2和900m^26个不同面积的样地,分析了不同样地面积的林分平均直径()、平均高()、优势高(DH)、每公顷断面积(G)、每公顷株数(N)、每公顷蓄积量(M)的变化情况。结果表明,各个优势树种中,不同面积大小样地的、、G、N、M总平均值均十分接近,最大值和最小值的相对相差均在8%以内(松树、桉树和一般阔叶树绝大部分在5%以内);随着样地面积的增大,DH呈增大的趋势,样地间各个林分参数的变动系数均呈逐渐减小的趋势;不同面积大小样地林分参数值与900m^2样地相应参数值的平均相对偏差,随着样地面积的增大呈逐渐减小的趋势,当样地面积达到600m^2时,所有树种组的、、DH、G及桉树的N、M平均相对偏差均小于5%,杉木、松树和一般阔叶树的N、M偏差略大,但均小于8%;当样地面积逐渐增大时,其林分参数与900m^2样地相应参数偏差大的样地数量逐渐减少;不同面积大小样地的林木直径变动系数的总平均值十分接近,但随着样地面积增大,样地间的变化系数呈减小的趋势。根据以上结果,在采用抽样方法进行森林资源调查时,样地面积以300-600m^2为宜,在进行林分参数建模样地设置时,600m^2的样地即可足够。

基于近景摄影测量技术的关键林分参数的获取研究

为了研究利用摄影测量技术来获取和反演关键林分参数的准确性,从而为推算其他林分因子提供相关思路,以实现快捷高效的森林资源调查。选取了一片亚热带人工混交林作为实验样地,并利用样地中6个优势树种的实测数据分别构建了多个胸径-树高、冠幅回归模型,并得到了对应的最优模型;在此基础上,利用从点云数据中获取的树高和冠幅,反演出单株树木的胸径;最后通过分析实测胸径与基于点云计算得到的胸径之间的相关性来判断算法的准确度。结果表明:(1)6个树种的实测树高与基于点云获取的树高相关性较高,R^2均在0.7以上;(2)多数树种的实测冠幅与获取的冠幅相关性偏低,其中仅喜树的冠幅R^2高达0.88,其余树种的冠幅R^2最高只有0.61;(3)最优回归模型拟合胸径与实测胸径的回归分析中,发现高大落叶乔木比如马褂木、喜树的R^2均在0.7以上,而落叶小乔木比如樱花树以及柏类树木比如圆柏、龙柏等R^2最高仅0.25,雪松的R^2则为0.54。

基于地基激光雷达估测广西桉树人工林的林分参数

以地面实测数据为对照,应用地基激光雷达技术对广西国有高峰林场2,5,10 a生桉树(Eucalyptus)人工林进行扫描,评估了地基激光雷达对单木识别和单木参数提取的能力,并进一步探讨其对林分参数提取的可行性。结果显示:1)地基激光雷达对桉树人工林的单木识别能力较强,总体识别率达93.45%,提取的各类单木参数在不同林龄间均存在显著差异(P<0.05),与实测趋势相一致。2)在2 a生桉树人工林中,地基激光雷达估测的单木胸径值、胸高断面积值、单木材积值与实测值均无差异。同时发现,基于地基激光雷达结合AdQSM重建林木模型的方法是可行的,其与通过立木材积模型计算的结果呈现极显著的线性相关(P<0.01,R^(2)=0.96,MAE=0.05m^(3))。3)在林分水平上,地基激光雷达对林分平均胸径、平均树高、林分断面积、单位蓄积量的估测精度分别为94.69%,93.75%,89.66%,84.22%,具有较优的估测能力。研究表明,应用地基激光雷达可以在样地尺度上快速估测桉树人工林的林分参数。

林分空间结构参数角尺度的标准角选择

角尺度是一个刻画森林空间结构的新参数,通过描述相邻木围绕参照树的均匀性来进行林木分布格局的判定。角尺度对复杂森林的空间结构有很强的解析能力。标准角是衡量参照树周围4株最近相邻木分布均匀性的标准,是影响角尺度使用精度的关键因子。理论推导出的标准角应为72°,这个标准角能使随机分布林分的角尺度均值最接近0 5,从而与角尺度定义中林木随机分布时角尺度取值为0 5相一致,这个观察被进一步模拟的100个随机分布的林分所证实。

森林观察研究中的林分空间优势度分析方法

分析森林结构可以帮助我们了解森林的发展历史、现状和生态系统将来的发展方向。森林结构在很大程度上是由相邻木之间的空间关系决定的,许多描述森林结构的指标或多或少都与相邻木的关系有关。提出以林分空间结构单元为基础构筑的林分空间结构参数体系应包括描述林木个体在水平地面上分布格局的角尺度,体现树种空间隔离程度的树种混交度,反映林木个体竞争状态的大小比数,以及体现林木密集程度的密集度。这些结构参数已在森林群落结构分析中得到了非常广泛的应用。同时着重论述了林分结构参数大小比数在森林观察研究中的重要性,指出大小比数不仅可以表达天然混交林中树种优势度■、框定林木竞争微环境■,还可以筑构林分优势度■和构造林分空间结构优化目标函数■。最后还对林分空间结构参数的二元分布和二阶特征研究进行了展望。

便携式森林资源调查仪研制与试验

以数字图像处理技术、摄影测量技术、测树学为理论基础,研制可用于森林资源调查的多功能调查仪。该仪器主要由Cortex-M3中央处理芯片、激光测距模块、倾角传感器、蓝牙模块、LED彩屏、CCD镜头等电子元件组成,测量时获取距离、倾角、图像等信息,并使用C语言在Keil uVision4开发平台下构建一套集单木测胸径、单木测树高、单木测材积、圆形样地观测4个主要功能模块于一体的软件系统嵌入到测树仪中。结果表明,单木测量功能的平均精度高达96.98%,方差为0.023 3,其中单木因子测量中的胸径测量精度高达97.85%,树高测量精度高达97.46%,材积测量精度高达95.64%;圆形样地观测功能林分参数获取,林分平均胸径测量精度高达97.92%,林分平均高测量精度高达97.97%,株数密度测量精度高达96.54%,蓄积量测量精度高达95.79%,符合国家森林资源二类调查中的精度要求,该仪器可在林业调查工作中进行推广和应用。

森林智能测绘记算器设计与试验

森林调查主要包括单木胸径、单木树高、单木材积、林分平均胸径、林分平均高、林分密度、林分蓄积量等。以摄影测量学原理、图像处理技术原理、测树学原理为理论基础,设计了森林智能测绘记算器,由自主研发的PDA模块、EDM模块和云台组成,测量时获取倾角、方位角、距离及图像信息等参数,通过在Android Studio 2.1开发环境下集成并利用Java语言进行汇编的4个模块化程序,能够实现树高测量、胸径测量、三元材积解算、3D角规样地测量、基本测量等5项功能。通过试验验证,树高测量精度达97.13%,胸径测量精度达97.08%,材积测量精度达94.52%,林分平均高测量精度达98.09%,林分平均胸径测量精度达98.05%,林分密度测量精度达96.59%,林分蓄积量测量精度达95.72%,符合国家森林资源连续清查的精度要求,可以在林业调查中推广使用。

基于相邻木关系的林木密集程度表达方式研究

林木密集程度是林分空间结构的重要属性,反映林木的疏密程度,包含一定的竞争信息,同时直观表达了林冠层对林地是否连续覆盖。如何通过构建空间结构参数准确量化单株林木周围和林分整体的密集程度是本研究的主要目的。以相邻木空间关系为基础,采用模拟林分数据和实际林分调查数据相结合的方法,提出了一种新的与林木距离有关的林分空间结构参数——密集度,它以林分空间结构单元为基础,通过判断林分空间结构单元中树冠的连接程度分析林木的密集程度。密集度有5种取值,以中度级为岭脊,明确地定义了参照树所在的结构单元的林木密集程度,密集度的值越大说明参照树所处小环境林木密集程度越高,参照树可能面临的竞争越激烈,林冠层越连续覆盖;密集度值越小说明林木密集程度越低,参照树面临的竞争压力越小,参数生物学意义十分明显。在计算林分密集度时,综合考虑分布格局对于林木占据空间方位的影响,增加了参数的准确性。在模拟林分和吉林蛟河红松阔叶林、江西分宜大岗山杉木人工纯林等不同格局、不同密度、不同类型的林分密集程度研究中,密集度均取得了满意的结果,密集度在实际应用中与其他结构参数相似,也可通过抽样调查直接获得,不需要测量距离,并为分析林分空间结构与林木竞争的关系提供了一种可行的途径。如何突破技术上的限制,将密集度与混交度、大小比数和角尺度联合分析,实现空间结构参数的多元联立是下一步研究的重点。

基于综合技术开发的GNSS森林调查仪研发与应用

为解决在林业调查工作中固定样地建设与复位和森林调查数据记录与解算过程分离的问题,以嵌入式开发为基础,基于ARM11平台和WinCE系统,并融合Cordova移动端开发,在PDA端内置平均胸径、平均树高、林分密度、森林蓄积量等算法,开发了集测树系统与测绘系统于一体的森林调查装备。仪器体积小、重量轻、功能全面、便于携带,并通过内置的GPRS信号传感器对结果数据进行实时传输,并以北京鹫峰为实验场地对仪器的可用性及稳定性进行检验,经验证,该手持式森林资源调查仪器可全面解决森林资源调查中的固定样地建设与复位及森林调查数据记录与解算内外业分离问题。