黑龙江省红松和长白落叶松人工林树冠外部轮廓模拟

【目的】红松和长白落叶松是黑龙江省主要的造林树种,构建两个针叶树树冠外部轮廓预估模型,为进一步科学合理地经营人工林提供参考。【方法】采用黑龙江省红松和长白落叶松人工林中各50株解析木的枝条解析数据,以分段抛物线方程、修正Kozak和Weibull方程为基础模型,构建以样木为单一水平树冠外部轮廓的非线性混合效应模型,并对两树种的树冠轮廓进行比较。【结果】两树种树冠外部轮廓的分段抛物线预估模型包含的变量均为D_BH(胸径)、C_L(冠长)、C_R(冠长率)、H_D(高径比),修正Kozak和Weibull预估模型包含的变量为D_BH、C_R、H_D。加入混合效应后,各模型的拟合效果较基础模型均有所提高。修正Weibull方程对红松和长白落叶松的拟合效果最好,但与分段抛物线和Kozak方程之间的差别不是很大。对于红松,分段抛物线方程预估的树冠半径在靠近树冠基部要低于修正的Kozak方程和修正的Weibull方程; 对于长白落叶松,各模型之间的拟合效果差别较小。【结论】分段抛物线方程、修正Kozak和Weibull方程均能够对黑龙江省红松和长白落叶松人工林树冠外部轮廓进行比较准确的模拟。修正Kozak方程和Weibull方程包含的树木变量较少,参数估计相对简单,容易通过积分计算树冠体积及表面积。     

基于TLS辅助的长白落叶松一级枝条生物量模型构建

【目的】探究利用地基激光雷达(terrestrial laser scanning, TLS)点云数据估测枝条生物量的可行性,构建预测长白落叶松(黄花落叶松)枝条生物量的最优模型。【方法】以利用孟家岗林场26株长白落叶松点云数据提取出的733个一级枝条的特征因子[枝长(L_BL)、弦长(L_BCL)、基径(d_B)、着枝角度(A_B)、弓高(H_BAH)、枝条基部断面积(S_BAB)、相对着枝深度(d_RDINC)]和对应的实测数据为数据源,分别建立枝条水平上的一级枝条生物量基础模型,通过对比基础模型之间的差异来分析利用TLS数据建立枝条生物量模型的可行性。最后利用TLS数据分别对比基础模型、混合效应模型和随机森林模型的预测效果。【结果】基础模型中最终选定的自变量为S_BAB和L_BCL。利用TLS数据建立的枝条生物量基础模型具有更好的预测精度。对比3种模型预测能力结果显示,随机森林模型无论在训练集还是测试集...     

基于TLS数据的杨树削度方程建立及材积估算

【目的】削度方程可以很好地描述树干直径随树高变化的情况,基于地基激光雷达(terrestrial laser scanner, TLS)的高精度三维点云数据建立准确的削度方程并进行立木材积估算,对活立木尺度的材积估计具有重要意义。【方法】以江苏省黄海海滨国家森林公园杨树人工林为研究对象,获取4块样地的TLS点云数据,通过MATLAB 2020a软件计算点云平坦度和法向量以提取单木主干,采用圆拟合方法进行不同高度处的直径拟合,利用32株样木的数据,选取6种削度模型进行建模,得到杨树树干削度方程最优拟合模型,并进行材积估算。【结果】利用TLS数据提取的胸径能替代实测胸径,其平均误差小于0.90 cm。通过对6种模型的拟合优度检验,Schumacher and Hall模型为该地区杨树削度方程最优拟合模型,模型的决定系数R²=0.984,均方根误差为1.00 cm,相对百分误差为2.79%,平均预估误差为0.271%。利用Schumacher and Hall 削度方程最优拟合模型进行活立木材积的估算,经与二元材积方程估计结果进行对比,其相对差异为3.34%,二者在统计上无显著差异。【结论】该方法可以减少地面调查对树木造成的永久性破坏,为人工林的蓄积量调查提供有效的技术支持。     

基于GLMM的人工林红松二级枝条分布数量模拟

【目的】利用广义线性混合模型模拟人工林红松二级枝条分布数量,建立二级枝条分布数量广义线性混合模型,并选出最优模型。【方法】基于黑龙江省孟家岗林场人工林65棵红松955个一级枝上的二级枝条数量,通过传统Poisson回归方法选出模拟精度最高的基础模型,考虑树木效应与树木内枝条观测间的相关性,构建二级枝条分布数量广义线性混合模型,并利用R2、标准误差、平均绝对误差、相对平均绝对误差和Vuong检验对收敛模型进行比较。【结果】考虑树木效应的混合模型模拟精度均高于传统回归模型,最终将含有截距、lnR_DINC(R_DINC为着枝深度)、R²_DINC和C_L(冠长)4个随机效应参数以及自相关矩阵A_R(1)的广义线性混合模型选为二级枝条分布数量最优预测模型。在模型固定效应参数估计结果中,lnR_DINC、C_L和D_BH(胸径)前的系数为正值,R²_DINC、H_DR(高径比)前的系数为负值,树冠内二级枝条分布数量存在最大值。最优模型的R²为0.896 1,标准误差为5.15,平均绝对误差为3.83,相对平均绝对误差为23.25%。【结论】广义线性混合模型不仅提高了模型的拟合精度,在反映总体二级枝条分布数量变化趋势的同时,还可以反映每棵树木之间的差异。     

基于多站扫描的点云特征参数与材积结构动态分析

【目的】采用地面激光雷达(TLS)进行多站点扫描获取立木的点云信息,提取有关点云分布的特征参数,拓展立木测树因子,建立基于特征参数的材积模型。【方法】以马褂木(Liriodendron chinense)人工林为研究对象,利用点云数据提供的立木上部直径(d)、树高(H)等因子对两期(2014、2017年)林分结构变化进行分析;设计并提取基于TLS点云的特征参数高度累计百分比,同时提取了其他与高度相关的特征参数作为一组变量;将提取的立木胸径(DBH)与特征参数作为另一组变量;最后分析特征参数、胸径与材积的相关性,通过逐步回归法分别建立基于两组变量的材积模型,并分析两期材积的动态变化。【结果】选用特征参数H₂₅与H_{t, var}(点云高度方差)拟合两期材积模型,其决定系数R²分别为0.771 1、0.742 6;利用特征参数H₂₅与胸径拟合,模型预测精度有明显的提升。以上两组材积模型预测各径阶材积变化,其模型值与实测值无显著差异,R²均高于0.9。【结论】研究提取的高度累计百分比与立木测树因子紧密相关,可以很好地反演林木的动态结构。研究建立的材积模型均有较高的精度,可用于林木材积动态变化监测,为地面激光扫描点云参与森林资源动态监测提供理论参考。     

结合树冠体积的油茶树高与产量估测研究

【目的】以长沙县明月村油茶林基地为研究区,探讨利用无人机倾斜摄影提取树冠体积进行油茶树高和产量估测的可行性。【方法】基于无人机正射影像和密集匹配点云,提取波段反射率、植被指数、纹理因子、高度特征等遥感变量和冠幅等冠层参数,同时利用克里金法、反距离权重法、自然邻近点法和过滤三角网法分别获取油茶树冠体积,建立多元线性回归、随机森林、K最邻近模型估测油茶树高和产量,并以地面三维激光点云获取的树冠体积、样地实测树高和产量作为实测值分别对估测结果进行精度评价。【结果】过滤三角网是获取油茶树冠体积最有效的方法,其平均相对误差(31.54%)优于反距离权重法(36.73%)、克里金法(37.04%)和自然邻近点法(38.54%)。将树冠体积作为特征变量参与建模后,树高和产量的多元线性回归、随机森林、K最邻近模型的精度均有所提升(树高相对均方根误差分别减小了3.77%、0.78%、0.64%,产量相对均方根误差分别减小了1.32%、0.34%、0.16%)。对比3种估测模型,随机森林模型的决定系数均优于多元线性回归和K最邻近(树高决定系数分别为0.78、0.51和0.19,产量决定系数分别为0.61、0.48和0.24)。研究发现,分别使用估测树高和实测树高参与产量建模的精度无明显差异。【结论】结合树冠体积和树高参与建模可有效提高油茶产量估测精度,研究结果可为区域范围内利用无人机遥感技术开展油茶树高和产量调查提供参考。     

基于高分辨率卫星影像的CV模型单木定位法

【目的】基于遥感影像自动获取单木位置信息,进而建立单木数据库,实施单木集约化管理,以实现精准林业特别是对城市树木的集约管理。【方法】针对传统方法在树冠重叠区域易出现误判和漏判问题,提出基于CV模型的单木定位技术。首先结合树冠形态学特征自动提取初始轮廓;其次基于CV模型对初始轮廓线进行迭代,进而获取单木树冠轮廓;最终提取单木位置信息。为了检验该单木定位方法的效果,选择了7张不同类型(针叶林、阔叶林、经济林等林分和非林分)的高分辨率卫星影像,进行基于CV模型的单木定位方法与传统单木定位方法的对比分析。【结果】基于高分辨率卫星影像的CV模型单木定位法可基于图像全局信息,利用曲线内外的灰度均值而不是梯度信息进行分割,能够在边界模糊或梯度无意义的图像中取得较好的分割效果,快速准确地收敛到目标位置。与梯度分水岭法、标记分水岭法及局部最大值法等传统方法相比, CV模型单木定位法具有更高的匹配率,平均匹配率提高近23%。【结论】该单木定位法可以更好地处理树冠的连接、重叠状况,具有更好的定位效果,表现出良好的应用潜力。     

基于距离判别法的雹云识别模型

【目的】提高雹云识别准确率,降低因冰雹造成的经济损失。【方法】依据气象雷达反射率图像,利用Kmeans聚类提取云层的内外轮廓,计算其距离方差;利用雷达软件提取云高数据并计算云高的一阶统计测度;将云层内外层轮廓的距离方差与云高一阶统计测度相结合,构造雹云判别模型。【结果】利用此模型对已有样本检测,可知该模型识别率判别准确率为88.75%,准确率较高。【结论】通过内外轮廓方差与云高一阶统计测度构造的距离判别模型有较好的判别效果。     

黑龙江省红松人工林林分乔木层可加性碳储量模型

【目的】大尺度森林碳储量的估算备受关注,而构建林分乔木层碳储量模型是一种评估森林碳储量快捷且准确的方式。【方法】以黑龙江省(东京城、林口、帽儿山、孟家岗)207块红松人工林样地数据为研究对象,选择聚合法、平差法、分解法作为构建林分碳储量模型的可加性方法,以加权回归来消除碳储量模型的异方差。采用留一交叉验证法(leave-one-out cross validation, LOOCV)对3种可加性方法的碳储量模型进行评价。【结果】基于3种可加性方法林分碳储量模型拟合结果之间存在略微的差异。聚合法的总体预测能力略优于平差法和分解法,具体预测精度排序为聚合法>平差法>分解法。当预测林分总碳储量时,3种可加性方法在不同林分断面积区间的预测能力表现并不一致。【结论】基于聚合法的林分碳储量模型更适合于黑龙江省红松人工林的碳储量预测,但当预测红松人工林的林分总碳储量时,应根据林分断面积区间选择合适的可加性方法。     

北方天然次生林主要阔叶树种树冠建模及应用

选择黑龙江省帽儿山林场天然次生林内176株10个阔叶树种的解析木,共收集了3 401个枝条的详细数据,建立了一种树冠轮廓模型。分析发现,树冠的形状随着枝深度变化,在树冠上部、中部逐渐扩展,在下部收缩,每个树种呈现不同的曲线形式,天然次生林主要阔叶树种树冠模型可分为上中层和下层两部分建模,上中层模型为hRPCA=a0+a1/ln(RB)+a2/ln(RB)2+a3/ln(RB)3,下层轮廓模型因种不同而有不同,即hRPCB,白桦=b0+b1·(exp(b2)·ln(RB)-1)/b3;hRPCB,黄菠萝=b0+b1·ln(RB)+b2·ln(RB)2;hRPCB,其他=b0+b1·ln(RB)+b2·ln(RB)2+b3·ln(RB)3。经过验证,所建立的树冠轮廓模型拟合和检验效果较好,相关系数都在0.97以上。     

林隙大小和隙内位置对小兴安岭蒙古栎林内红松光合能力的影响

【目的】确定红松(Pinus koraiensis)幼树在次生林生境中生长的最适林隙面积及林隙内位置,为恢复温带地带性顶极植被阔叶红松林提供科学依据,同时为优化抚育经营措施提供支持。【方法】以黑龙江小兴安岭红松幼树(15 a)为试验材料,采用CIRAS-2光合仪分别测定蒙古栎(Quercus mongolica)次生林4种林隙[大(206.1 m²)、中(116.9 m²)、小(52.4 m²)、林内(对照,12.6 m²)]内3种位置(中心区、过渡区与边缘区)生长的红松幼树光合参数(最大净光合速率、光饱和点、光补偿点和蒸腾速率等)、叶绿素含量和微环境因子(透光率、气温),采用带有180°鱼眼镜头的Nikon CoolPix 4500数码相机采集林隙照片并计算出各样地透光率。通过比较不同大小林隙及隙内不同位置红松幼树光合能力之间的差异,分析林隙大小及隙内不同位置对红松幼树光合能力的影响。【结果】①红松幼树的光合能力在中、小林隙内显著提高,中、小林隙使其最大净光合速率较在林内(对照)显著提高20.0%~60.7%,且中林隙又显著高于小林隙9.2%~15.1%,而大林隙对其无显著影响;②在各大小林隙内红松幼树最大净光合速率沿林隙中心区至边缘区微环境梯度均呈规律性递减(92.7%~22.5%);③在中、小林隙内红松幼树的光饱和点高于林内,但光补偿点却低于林内;在中林隙内其蒸腾速率、气孔导度和胞间CO₂浓度高于林内,而叶绿素含量低于林内;在各林隙内沿中心区至边缘区微环境梯度,红松幼树的光饱和点降低而光补偿点提高,蒸腾速率和气孔导度呈递减趋势,而叶绿素含量呈递增趋势。【结论】红松幼树在蒙古栎林中林隙(116.9 m²)内的中心区光合能力较强。建议在阔叶红松林恢复实践中创建适宜大小的林隙,充分利用林隙内的中心位置来加速其恢复进程。     

东北东部山区主要树种枝条及其组分水力特征

【目的】针叶树种和阔叶树种木质部孔性特征的分化,导致两个功能类群在水力学结构上存在显著差异,分析针叶与阔叶树种枝条及其组分间导水率对比特征,了解树木枝-叶水力传导机制。【方法】以东北温带森林中常见的3种针叶树种红松(Pinus koraiensis)、红皮云杉(Picea koraiensis)、兴安落叶松(Larix gmelinii)和4种阔叶树种白桦(Betula platyphylla)、五角槭(Acer mono)、春榆(Ulmus japonica)、蒙古栎(Quercus mongolica)为研究对象,利用高压流速仪(HPFM)的准稳态法,测定枝条的整枝(K_wb)、茎段(K_b)、叶片(K_lb)和叶柄导水率(K_p),并分别计算基于叶面积和叶质量的整枝(K_wb-area和K_wb-mass)、茎段(K_b-area和K_b-mass)、叶片导水率(K_lb-area和K_lb-mass)。比较同一树种枝条水力阻力分配以及不同树种同一组分间导水率差异,并探索标准化后的枝条及其组分导水率与叶性状[包括比叶质量(LMA)和叶干物质含量(LDMC)]的关系。【结果】①红松的K_lb约是K_b和K_wb的4倍,针叶阻力(R_lb)仅占枝条总水力阻力(R_wb)的20%;其余树种K_lb和K_wb差异不显著,并显著低于K_b,R_lb占R_wb的61%~80%,茎段阻力(R_b)占R_wb的20%左右,叶柄阻力(R_p)占R_wb不足10%。② 不同材性树种K_lb-area表现为无孔材最高、散孔材和环孔材树种相似,阔叶K_lb-area显著低于针叶。不同材性或叶习性树种间K_wb-area或K_b-area均无显著差异。③ K_lb-area、K_wb-area和K_b-area与比叶质量(LMA)、干物质含量(LDMC)均正相关,其中K_lb-area与两者相关极显著(P<0.01);K_lb-mass、K_wb-mass和K_b-mass与LMA、LDMC均为负相关,K_lb-mass与两者相关不显著。【结论】除了红松,其余6个树种均可采用枝条或带叶柄的叶片代替叶片导水率数据。针叶导水率高于阔叶,一定程度上弥补了针叶树种木质部输水效率低的限制。对针叶树种采用枝条代替K_lb-area分析与叶性状的关系需慎重,基于单位叶质量的枝条及其组分导水率指标,能够如实反映针阔叶树种叶导水率与叶性状的关系。     

椴树-红松林林隙大小与枯叶分解对土壤香草酸含量的影响

【目的】阔叶红松林是中国东北东部山区的地带性森林植被,林隙是广泛存在于天然红松林里的特殊微结构,探究林隙大小、枯叶分解时间和枯叶种类对林地土壤中香草酸含量的影响,为阔叶红松混交林林隙调节和红松人工林可持续经营提供依据。【方法】在黑龙江凉水国家级自然保护区椴树-红松林内,选取由掘根倒木形成的大、中、小林隙,以郁闭林分为对照,分别在林隙中心及对照土壤中埋置3种枯叶(椴树、红松、枫桦)分解袋后,分5次(61、123、147、458、519 d时)取回枯叶分解袋下0~10 cm土层土样,去除杂质并过筛后用于室内分析。采用高效液相色谱法(HPLC)测定土壤中香草酸含量。分析条件为柱温25 ℃,流速0.1 mL/min,自动进样,进样体积10 μL,检测波长280 nm。流动相A为色谱纯甲醇,流动相B为1%磷酸溶液,体积比及梯度洗脱方式为:0 min,V_A:V_B=30:70;15 min,V_A:V_B=50:50;20 min,V_A:V_B=55:45;30 min,V_A:V_B=60:40。通过方差分析,比较各林隙大小、枯叶分解时间以及枯叶种类对分解后土壤中香草酸含量的影响。【结果】林隙大小、枯叶分解时间及枯叶种类对土壤香草酸含量差异影响显著。林隙大小对土壤香草酸含量的影响不同,椴树枯叶分解后,小林隙、中林隙土壤香草酸含量普遍高于大林隙;红松枯叶分解后,小林隙土壤香草酸含量基本高于中林隙、大林隙;枫桦枯叶分解后,中林隙土壤香草酸含量高于大林隙、小林隙。多因素方差分析表明,林隙大小、枯叶种类、枯叶分解时间的交互作用对土壤香草酸含量影响显著。Post Hoc检验结果表明在椴树-红松林小林隙内,枯叶分解519 d时,枯叶种类对土壤内香草酸含量影响不明显,在椴树-红松林大林隙对照中,枯叶分解123 d时,枯叶种类对土壤中香草酸含量的影响弱于其他水平交互作用。【结论】为更好地维护椴树-红松林更新,应考虑林隙大小、枯叶种类及枯叶分解时间对土壤中香草酸含量的影响。枯叶种类在某些分解时间和某些林隙中对土壤中香草酸含量影响不明显。因此,在分析香草酸含量变化时,需要考虑各影响因素各水平的交互作用。     

基于极化定向角补偿的思茅松林地上生物量反演

目的 极化合成孔径雷达在森林遥感监测中得到了广泛的应用。由于法拉第旋转和地物结构特性,电磁波极化定向角发生偏移,导致散射特征在机理上存在模糊性。本研究主要分析极化定向角偏移对体散射分量和地上生物量反演的影响。方法 以ALOS PALSAR全极化星载合成孔径雷达(SAR)数据为数据源,基于L波段散射特征,考虑地面与树干之间的二面角散射贡献,研究提出了一种扩展极化水云模型;基于Yamaguchi四分量分解参数和扩展极化水云模型估测思茅松林地上生物量。结果 通过酉变换来补偿极化定向角偏移后,体散射分量高估得到修正,极化定向角补偿后的体散射与实测地上生物量的回归模型较未补偿前效果更好(决定系数R²从0.214提升到0.332)。采用Yamaguchi四分量和扩展极化水云模型的地上生物量估测值和实测值有较强的相关性(R²= 0.644)和较低的均方根误差(23.11 t/hm²)。结论 SAR数据在极化分解前应进行极化定向角补偿,以减少体散射高估和二面角散射低估的问题,提高地上生物量反演精度。半经验极化扩展水云模型具有很好的估测森林地上生物量的潜力。     

模拟氮磷沉降和凋落物处理对两种林型红松林土壤有机碳组分的影响

【目的】阐明模拟氮(N)磷(P)沉降和凋落物处理对两种林型红松(Pinus koraiensis)林土壤有机碳(SOC)组分的影响,为该地区红松林的合理施肥提供参考。【方法】以黑龙江省伊春市带岭区凉水国家级自然保护区红松人工林与阔叶红松林为对象,每个林型设置3块20 m×30 m样地,每块样地间隔20 m,每块样地内布设12个样方,共计72个样方。每个样方实施两种处理：(1)凋落物处理：2017年10月进行该处理的去除(R)、添加(A)和原状(CK1)3个水平的试验,每个水平设定3个重复;(2)模拟氮磷沉降处理：2018年与2019年的5—10月,每月进行1次该处理的试验,分别使用(NH₄)₂SO₄和(NH₄)₂HPO₄作为氮源和磷源配置成不同质量浓度的液体肥,施肥量设置低剂量(L,N、P添加量均为5 g/m²)、中剂量(M,N添加量为15 g/m²,P添加量为10 g/m²)、高剂量(H,...