西藏昌都县云杉天然林5个树龄梯度下的直径分布研究

以昌都县云杉天然林林分为研究对象,选择Gamma分布、Logistic分布、Weibull分布和正态分布4种分布函数;对平均树龄在20~30 a,30~40 a,40~50 a,50~60 a和60~70 a这5个树龄梯度的15个样地的直径结构进行拟合研究。结果表明:随着西藏昌都县云杉天然林平均树龄的增长,其直径分布的范围逐渐变小;林分的偏度和峰度都随着林龄的增长由大变小,使得林分的直径分布也由相对集中变得较为离散;昌都县云杉天然林在20~70 a这段树龄中,林分结构的直径分布按先由Gamma分布转换为Logistic分布,再变为正态分布,最后趋向于Weibull的规律分布。

一种基于无人机遥感和卷积神经网络的梨树树龄梯度识别方法

梨树的树龄测定是古梨树保护监管以及开发其经济价值工作中最初也是最重要的一步,现有的古树树龄测定方法主要都是针对单棵古树,不适合对大量(超过上千棵)的梨树进行树龄测定。针对上述问题,提出了一种基于卷积神经网络的梨树树龄梯度识别方法,在确定梨树树龄梯度后,通过无人机获取梨树遥感图像,合成梨树图像后,进行分割,得到单棵梨树的图像,利用RESNET模型自动获取图像深层特征,从而实现对梨树树龄梯度的识别。实验结果表明:该方法目标识别准确率为85.56%,优于其他方法,时间效率则远胜传统树龄测定方法。因此,该方法具有较高的使用价值,可以大幅度降低梨树树龄测定成本开支,具有实际意义。