天然林保护工程中森林管护现状及对策分析

当前时期,生态环境问题不断突出,天然林区森林资源的保护工作,能够缓解环境恶化现象,维持生态平衡。而在天然林保护工程中,森林管护作为天然林保护的核心内容,影响着天然林区的资源保护效果。因此,本文结合天然林保护工程中森林管护现状,对提高天然林管护质量的有效对策展开分析,借此明确天然林区森林管护要点,为我国林业资源保护事业持续发展奠定基础。

天然林保护工程中森林管护存在的问题及对策

本文阐述了天然林资源保护工程对我国在生态环境保护、经济社会可持续发展的重要意义。结合留坝县天然林保护工作的的实际情况,针对天然林资源保护工程中在具体森林管护工作中存在的问题,提出相应的对策,让更多的公众了解到天然林资源保护的重要性,为巩固提高天然林保护成效提出可行性建议。

自然保护区森林资源保护利用及可持续发展对策

本文就自然保护区在森林资源保护方面的作用和重要性开展论述,针对自然保护区森林资源保护利用及可持续发展问题进行探讨,并提出相应的对策,希望能够提供工作建议,更好的促进我国森林资源的可持续发展。

应用局部样本最优K值KNN模型估测森林蓄积量

为了探究KNN算法(K-最近邻法)的优化方法及Landsat8 OLI在森林蓄积量估测中的应用潜力。以陕西省留坝县为研究区,采用Landsat8 OLI为遥感数据源并结合同时期的森林资源调查数据,构建多元线性回归(MLR)、K-最近邻(KNN)、随机森林(RF)、距离加权K-最近邻(DW-KNN)和局部样本最优K值KNN(LSO-KNN)模型进行森林蓄积量的遥感估测。随机抽取总样本的2/3用于训练模型,1/3用于模型的检验,并以决定系数(R^(2))、均方根误差(R_(MSE))和相对均方根误差(R_(RMSE))作为精度的检验指标对模型进行评价。结果表明:(1)在构建的5种森林蓄积量反演模型中,4种机器学习模型均高于MLR模型;(2)基于局部样本最佳K值构建的LSO-KNN模型估测结果最佳,其决定系数为0.72,均方根误差为39.58 m^(3)/hm^(2),相对均方根误差为28.68%,均方根误差比MLR、KNN、RF和DW-KNN模型分别降低了30.89%、27.24%、24.23%和18.14%,说明LSO-KNN模型相比于其他模型更适用于森林蓄积量的估测。因此,根据Landsat8 OLI数据的LSO-KNN模型绘制的森林蓄积量空间分布符合实际,可以满足森林资源调查的要求和实现大尺度、长时间的森林资源动态监测。

集体林权制度改革中的林权流转及规范问题探究

森林是一种重要的自然资源,不仅可以提升环境质量,还能够创造出经济效益。近年来国家加强对集体林权制度改革,改革过程中流转问题逐渐暴露出来,必须进行有效管理。加强对问题的研究,制定出有效措施进行规范,可以取得良好效果。首先介绍林权流转的意义和内容,其次分析存在问题,最后提出有效策略,从而促进林业更好发展。

国有林场改革问题探讨

本文以留坝县的天保工程二期为例对国有林场的改革和未来的发展进行简要的探讨,以期能够对国有林场的改革有所帮助。

林区生物防火林带营造及对策的探讨

本文根据生产实践，论述了生物防火林带的树种选择原则和依据，进而提出了营造生物防火林带的技术要领和对策措施。