南方集体林区森林破碎化模式及趋势遥感刻画 ——以浙江余杭为例

利用1984、1994和2005年Landsat TM遥感影像,采用ISODATA算法将浙江余杭区分别划分为105个光谱类别。然后借助1980和1995年的中国土地利用数据、2004—2006年间全球第1个300 m分辨率的土地覆盖数据库Globcover以及2005年余杭森林二类调查数据,将105个光谱类重新聚合为森林、非森林及缺失值3类以支持基于森林破碎化模型(非传统森林景观格局指数方式)的森林破碎化分析。结果表明:1984至1994年间该区的森林面积增加,而1994至2005年间森林面积降低。在整个研究期内,森林破碎化程度一直加剧,具体表现为内部森林的份额减少,斑块森林、过渡森林、孔洞森林比重增加。因此应对森林进行科学的调控,减少对该区森林的不合理干扰,制定相应的政策,以消除或减少森林破碎化对整个森林生态系统的潜在威胁。     

安吉主要森林类型水源涵养功能的分析与评价

以森林截水的4个层次，分析了安吉主要森林类型土壤机械组成、孔隙度、相对密度及枯落物、灌草、乔木层的特水性差异，并应用系统论和水分平衡原理及灰色关联分析法对主要森林类型的水源涵养功能进行了综合评判。结果表明，在安吉地区，阔叶林、毛竹森的水源涵养能力最好，灌木林最差。     

森林资源动态预测的理论与方法

在用一维Kalman滤波研究森林资源动态基础上,介绍了二维Kalman滤波的原理与方法,并以浙江省丽水市森林资源连续清查样地的地理坐标建立二维坐标系,以样地森林面积和森林蓄积为状态向量,应用二维Kalman滤波研究森林资源动态。结果表明：对森林蓄积动态及样地个数较多、面积较大的用材林和防护林的面积动态预测效果良好,而对于样地个数较少、变异系数较大的样地如特用林和未成林造林林地的面积动态预测误差较大,如要作准确预测,则需要加大这些样地的抽样个数。     

基于支持向量机的MERIS土地覆盖制图及其空间一致性分析

遵循美国国家土地覆盖数据库2001分类主题及系统(30 m空间分辨率),研究中等分辨率成像光谱辐射仪MERIS(300 m)土地覆盖产品的发展及评价。4种监督分类器包括马氏距离、最大似然、决策树以及支持向量机被用来发展区域土地覆盖信息。结果表明:(1)支持向量机在土地特征刻画过程中分类性能最优;(2)由支持向量机导出的MERIS土地覆盖产品尽管其识别地面细节的能力不及NLCD2001,但其主要地物类型在空间分布上与NLCD2001比较接近。分析还进一步揭示MERIS数据可成功地区划水体、常绿森林、裸地及栽培作物等地物类型,而对于落叶林及灌木林的刻画则性能相对较差。在MERIS土地覆盖产品中观察到从灌木林向裸地、灌木林向常绿森林及灌木林向草地的误分现象。然而,MERIS土地覆盖产品的生产较NLCD2001要节省人力及成本,中等尺度的MERIS土地覆盖产品对于某些科学应用将具有独特的价值。MERIS土地覆盖产品的发展应该充分应用多种辅助信息以及区域调制的分类策略,以期获得更加可靠的分类结果。     

森林资源二类调查新颁规定的应用分析

以浙江省淳安县为森林资源二类调查试点,对国家新颁森林资源规划设计调查技术规定进行了应用试验,探索了新规定的实用性和可操作性。新颁技术规定融入了林业分类经营思想,增加了生态状况方面的调查内容,并对地类和林种进行了比较科学的界定。此外,对应用新规程还有一些需要关注的问题,如灌木林地调查与森林覆盖率计算等进行了讨论,并提出了建设性的建议。     

南方生态公益林经营模式的研究

结合南方生态公益林资源现状特点,给出了生态公益林经营的一般模式和特殊模式,论述了不同形式重点生态区位地带性植被亚热带常绿阔叶林的恢复与重建模式及非重点生态区位针阔混交林改造模式.在生态利用与改造优先的前提下,应对生态公益林进行以多效益利用为目标的定向改造,为公益林的可持续经营奠定基础.     

森林资源系统自组织特征研究

森林系统演化过程是一个自组织的过程,人类对森林系统的作用是影响森林系统的众多因子之一。为说明森林资源系统属于自组织系统,笔者借助3个临界性指标进行检测,即空间尺度的分形结构、时间尺度的1/f涨落和等级尺度的齐夫定律,并以浙江省森林资源清查数据为样本,对森林资源系统的上述指标进行定量分析。结果表明森林资源系统服从上述3个判据,因此森林资源系统是自组织的,可采用森林资源清查数据定量分析森林资源系统自组织特征。     

基于二维Kalman滤波的森林资源结构预测的理论与方法

介绍了二维Kalman滤波的原理,并以浙江省丽水市森林资源连续清查样地的地理坐标建立二维坐标系,以样地森林面积和森林蓄积为状态向量,应用二维Kalman滤波研究森林资源结构动态.结果表明,对森林蓄积动态及样地个数较多、面积较大的用材林和防护林的面积动态预测效果良好,而对于样地个数较少、变异系数较大的样地如特用林和未成林造林地的面积动态预测误差较大,如要准确预测则需要加大这些样地的抽样个数.