基于TLS的红松树冠半径提取及其外轮廓模型构建

【目的】探究基于地基激光雷达(Terrestrial Laser Scanning, TLS)点云数据提取人工林中红松不同树冠深度处最大树冠半径(crown radius,R_C)的精度,建立基于TLS点云数据的树冠外轮廓模型,为基于TLS点云数据研究树冠结构奠定实践基础。【方法】以30株人工林红松解析木的TLS的点云数据以及实测枝条因子为数据源,采用点云分层投影法提取不同树冠深度处的最大树冠半径,并与根据30株解析木各轮最大枝条计算出的半径对比进行精度分析。最后,基于TLS所提取的树冠半径进行红松树冠外轮廓模型的构建。【结果】最大树冠半径总提取精度为86.17%,不同树冠深度处提取精度存在差异,提取效果最好的相对冠深范围为0.15～1.00,精度均在90%左右;提取效果最差的相对冠深范围为0～0.15,精度为60.27%～75.79%。3种常用的树冠外轮廓模型(单分子式、二次抛物线、3参数Weibull方程)均具有较好的拟合效果。3参数Weibull方程为最优模型,对最优模型再参数化后引入的变量为胸径(DBH)和高径比(HD),拟合效果明显提高。【结论】基于TLS...     

基于林分及地形因子的落叶松人工林林分生物量模型构建

【目的】落叶松在我国东北地区广泛分布，是重要的造林和用材树种，具有生长速度快、耐寒等优点。为了准确地估算落叶松人工林林分生物量，构建了落叶松林分可加性生物量模型。【方法】以落叶松人工林为研究对象，基于黑龙江省的304块人工落叶松固定样地数据，采用非线性似乎不相关回归的方法建立了可加性生物量模型系统，使用留一交叉验证法对建立的模型进行检验。【结果】林分断面积和林分平均高对树干、树枝、树叶和树根生物量模型有显著影响，林龄和海拔也显著影响林分树干、树叶、树根生物量；坡率和坡向对树枝生物量有显著影响。树叶生物量与林分平均高、林龄和海拔呈显著负相关，树干与树根生物量则与之呈显著正相关，树枝生物量与林分平均高呈显著正相关。在所建立的可加性生物量模型中，调整后决定系数(R_adj²)均在0.94以上，均方根误差(RMSE)较小。检验指标平均误差(MPE)和平均误差百分比(MPE%)均接近0，拟合指数(I_F)均大于0.93，平均绝对误差(MAE)较小，且平均绝对误差百分比(MAE%)均小于11%。【结论】建立的落叶松人工林可加性生物量模型...     

杉木人工林与年龄无关的优势高生长模型

【目的】地位指数法是森林立地质量评价常用的一种方法, 优势高又是地位指数模型中重要的参数。本研究以杉木优势高生长为切入点,使用与年龄无关方法建立杉木人工林的优势高生长模型,模拟在林分年龄未知的情况下预测杉木人工林优势高。【方法】利用福建省将乐国有林场杉木人工林的65个固定样地连续观测数据,基于Richards方程、Lundqvist-Kolf方程和Hossfeld方程3个树高生长方程,使用与年龄无关的方法建立了9个优势高生长模型。模型检验使用决定系数、平均误差和均方根误差3个统计指标来确定最佳模型。【结果】构建的9个优势高生长模型都具有较好的拟合优度,其中以Hossfeld方程为基础方程,以参数a作为林分因子扩展参数推导而来的模型为最佳模型,而且模型参数年龄差Δt越小,模型预测精度越高。【结论】与年龄无关的地位指数模型能够准确地拟合和预测优势高生长。在异龄林中或林分年龄难以获得时,建议采用与年龄无关的地位指数模型来评估立地质量。     

华北落叶松冠层光合生理特性的空间异质性

【目的】森林生产力取决于树冠的整体光合能力,而树冠不同部位的光合作用具有差异性。深入了解华北落叶松冠层内光合作用的差异,为冠层水平模拟和准确估算森林生产力提供依据。【方法】采用Li-6400便携式光合仪对山西省太岳山20年生和40年生华北落叶松不同层次和不同方位的光合生理特性进行研究。【结果】20年生华北落叶松树冠中上层与下层的净光合速率(P_n)差异显著(P<0.05),而不同方位上的P_n差异不显著; 40年生华北落叶松树冠上、中、下3个层次的P_n差异显著(P<0.05),不同方位上的P_n差异也不显著。影响20年生华北落叶松树冠P_n的主要因子是羧化效率(V_c)、胞间CO₂浓度(C_i)、蒸腾速率(T_r); 影响40年生华北落叶松树冠P_n的主要因子是V_c、气孔导度(G_s)、水汽压亏缺(p_VPD)。20年生和40年生华北落叶松树冠不同层次、不同方位叶绿素a、叶绿素b和总叶绿素含量差异不显著。【结论】冠层光合空间异质性是冠层水平模拟和估算森林生产力时必须考虑的因素,这对于从单木到林分的尺度推演和模型拟合具有重要的意义。     

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。     

基于3-PG模型的长白落叶松人工林生长和生物量模拟

【目的】模拟预测森林经营及气候变化下长白落叶松人工林林分生长及生物量变化,以期为长白落叶松人工林经营管理提供科学依据。【方法】以吉林省和龙、舒兰、通化、汪清、长春林区内15块长白落叶松人工林固定样地为对象,基于气候、土壤、林分生长等观测数据,运用3-PG模型模拟了研究区内长白落叶松的生物量及其分配,并模拟了CO_2浓度升高对生物量的影响。【结果】3-PG模型能够较好地模拟林分蓄积和干生物量的生长变化,除叶生物量外(R~2=0.39),各指标的预测值与实际值的相关性较高(R~2在0.62~0.86之间),平均相对误差和相对均方根误差均小于15%。参数敏感性分析表明:土壤肥力等级和生物量分配参数是该模型的关键参数。研究还发现长白落叶松人工林的生物量随CO_2浓度升高而增加。【结论】3-PG模型可以用于长白落叶松人工林的生长模拟。     

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。     

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。     

落叶松人工林树皮厚度预测模型

【目的】建立落叶松人工林树皮因子及任意高度处树皮厚度的预测模型,以期更加准确地对树皮厚度进行预测,为实际木材生产和森林经营提供更加准确的指导。【方法】基于2015年黑龙江省佳木斯市孟家岗林场49株人工落叶松的1 186个圆盘数据,利用SAS 9.4软件中的MIXED模块构建落叶松人工林树皮厚度(树皮因子、任意高度处树皮厚度)的线性混合效应预测模型。模型评价指标选用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、-2倍的对数似然值(-2LL)及似然比检验(LRT)。【结果】对于树皮因子模型,基于树木效应时含b₁、b₂、b₄随机参数组合的树皮因子模型为最优混合模型;基于样地效应时含b₁、b₂随机参数组合的模型是最优混合效应模型。对于任意高度处树皮厚度模型,基于树木效应时含b₁、b₂的组合为最优混合模型;基于样地效应时含b₀、b₂、b₃组合的为最优模型。所有最优模型在具有无结构(UN)方差-协方差矩阵时拟合效果最好。【结论】不论是树皮因子还是树皮厚度模型,树木效应对模型的影响最大;混合效应模型的预估精度与传统回归模型相比有明显提高。     

我国人工林林下灌木层植物多样性空间变异及影响要素

【目的】灌木层是森林生态系统的重要组成部分,建立我国人工林林下灌木层植物多样性数据库,为森林群落结构维持、生物多样性保护提供技术支撑。【方法】采用结构方程模型(SEM)揭示我国人工林林下灌木层植物多样性空间变异和影响要素。【结果】①林下灌木层植物多样性从南到北逐渐减小;②随着乔木胸径的增大,林下灌木层植物多样性逐渐增大,但分布均匀度有降低趋势;③随着人工林郁闭度的增加,植物多样性呈现先增大后减小趋势,郁闭度约为65.8%时Shannon-Wiener多样性指数达到峰值;④随着林分密度的增大,林下灌木层植物多样性逐渐减小;⑤温度、降水、郁闭度、林分胸径、树高和林分密度因子均对林下灌木层植物多样性具有直接或间接的作用,其中郁闭度对其影响存在阈值(65.8%),当郁闭度超过此阈值,温度和降水为主导因子,而郁闭度低于此阈值,温度的影响权重降低,林下光照的主导作用增强。【结论】在探究人工林林下灌木层植物多样性空间变异及影响要素的过程中,需要综合考虑各种影响因子,并借助多种多样性指数,综合评判林下植物多样性变化情况。本研究结果可为调控人工林林下灌木层植物多样性及林下植物恢复提供参考依据。     

基于广义代数差分法的杉木人工林地位指数模型

【目的】地位指数法是森林立地质量评价常用的一种方法。采用广义代数差分法建立适用于杉木人工林的动态地位指数模型。【方法】利用福建省将乐县国有林场杉木人工林的24个固定样地连续观测数据和20株杉木优势木树干解析数据,基于Bertalanffy-Richards模型、Lundqvist-Kolf模型和Hossfeld模型3个经典的生长方程,以广义代数差分法对杉木人工林构建了6个动态地位指数模型。模型比较时综合考虑了统计学和生物学特征,通过统计分析和图形分析筛选出最佳的模型。【结果】构建的6个动态地位指数模型都具有良好的拟合优度,调整后的决定系数都在0.9左右。基于Hossfeld 生长方程,选择a=b₁+X和b=b₂/X作为与立地有关的参数推导的模型确定为最佳模型,推荐采用该模型对将乐县国有林场人工杉木林进行优势树高生长预测和立地质量分类。【结论】广义代数差分法建立的动态地位指数模型具有较好预测性能,说明广义代数差分法在推导地位指数模型时是准确而有效的。在选择最优生长模型时不仅要考虑统计分析,还应该进行图形分析,从而选出满足统计学以及生物学特征的模型。     

长三角小流域AnnAGNPS模型参数敏感性及适用性评价

【目的】研究年度农业非点源污染模型(Annualized agricultural non-point source pollutant loading model,AnnAGNPS)在沛桥河小流域的参数敏感性与适用性,为长三角地区的流域综合管理工作提供数据支撑和科学依据。【方法】以长江中下游水阳江水系沛桥河小流域为研究区,采用差分灵敏度分析(differential sensitivity analysis,DSA)方法进行参数敏感性分析,通过相关系数(R²)、效率系数(E)以及相对误差(E_R)来综合评价模型的适用性。【结果】对研究区径流、总氮与总磷输出模拟最敏感的参数是径流曲线数(CN),对泥沙输出模拟敏感性程度最高的参数是CN、土壤可蚀性因子(K)、水土保持因子(P)与作物管理因子(C),且均呈正相关影响特征。验证期(2015—2018年)汛期与非汛期径流、泥沙、总氮与总磷的相关系数(R²)、效率系数(E)均大于0.80,相对误差(E_R)的绝对值均小于12%;模型对径流与泥沙汛期的模拟精度均高于非汛期,而对总氮与总磷负荷非汛期的模拟精度略高于汛期。【结论】校准后的AnnAGNPS模型应用于沛桥河小流域的模拟效果较好,可用于辅助长三角低山丘陵区农业小流域非点源污染与水土流失管理决策。     

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。     

基于空间结构的杉木枝下高可视化模拟研究

【目的】定量研究林分空间结构对杉木枝下高的影响,构建基于空间结构的枝下高模型,结合杉木生长模型,应用三维可视化技术,实现杉木枝下高可视化模拟。【方法】利用湖南省黄丰桥国有林场6块杉木人工林临时样地的调查数据,选择5个常用枝下高基础模型,分析水平空间结构参数(P_H)、垂直空间结构参数(P_V)和空间结构单元平均距离(d_DIS)及其组合对枝下高的影响,构建综合指标较好且变量少的枝下高模型。基于林分三维模型实时生成方法,建立一种枝干可控的杉木三维模型;结合单木胸径连年生长量模型、树高-曲线模型和冠幅面积估计模型,模拟林木的生长状态。【结果】Logistic模型综合指标较好且模型参数可解释,可选为基础模型;3个空间结构参数中垂直空间结构影响较为显著,将P_V加入到Logistic模型中,改善了枝下高模型的拟合效果,决定系数(R²)从0.717提升到0.741,估计值的标准差从1.407 m减小到1.321 m,并使各项模型检验误差指标有所减小;构建的杉木三维模型可以动态调节枝干,实现了杉木枝下高模拟。【结论】构建的枝下高模型可以应用于林木年龄和部分林分信息未知的杉木林中,体现了林木间的相互竞争影响;结合枝干可控的杉木三维模型,模拟杉木生长过程,形象直观地表现了杉木枝下高的变化,为进一步研究林分生长动态可视化模拟和森林经营可视化模拟提供支持。     

基于光学-ALS变量组合和非参数模型的天然次生林地上生物量估算

【目的】通过组合机载激光雷达(airborne laser scanning, ALS)数据和Sentinel-2A数据提取特征变量,探讨估算天然次生林地上生物量(aboveground biomass, AGB)最佳的变量组合方式和估算方法。【方法】以2015年ALS数据、2016年Sentinel-2A数据和黑龙江帽儿山林场森林资源连续清查固定样地数据为数据源,通过ALS数据提取高度特征变量(all the LiDAR variables, 记为A_L),Sentinel-2A数据提取若干植被指数变量(all the optical variables, 记为A_O),然后将光学-ALS结合变量(combined optical and LiDAR index, COLI,记为I_COL)结合成为新的变量 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 和 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} ,以6组特征变量组合方式(A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入变量,分别使用多元线性逐步回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)、K-最近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest, RF)和堆叠稀疏自编码器(stack sparse auto-encoder,SSAE)共5种方法构建了天然次生林AGB估算模型,探讨I_COLs变量以及不同模型对生物量估测精度的影响。【结果】结合变量I_COLs对于森林AGB的估算十分有效,加入I_COLs变量能够很大提高森林AGB模型的估算精度;与其他4种模型相比,无论使用哪些变量作为输入数据,SSAE模型的精度最高;当使用SSAE模型,以光学和ALS变量组合 ( I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入特征变量时,模型的准确性最高:R²=0.83,均方根误差为11.06 t/hm²,相对均方根误差为8.23%。【结论】结合变量COLIs能够有效地提高天然次生林AGB的估算精度,而且深度学习模型(SSAE)在估算天然次生林AGB方面优于其他预测模型。总体而言,利用ALS和Sentinel-2A数据组合变量的SSAE模型可以较准确地估算森林AGB,为天然次生林地上生物量的估算和碳储量评估提供技术支持。     

基于ICESat-GLAS波形数据估测森林郁闭度

为探究GLAS波形数据在估测森林郁闭度方面的潜力,以吉林省汪清林业局经营区为研究区,利用高斯低通滤波器对GLAS波形数据进行平滑滤波,从平滑后的GLAS波形数据中提取比值能量参数(I)和差值能量参数(e_c),针对不同森林类型分别建立森林郁闭度单变量模型和多变量模型。研究结果表明:利用参数I建立的单变量模型优于利用参数e_c建立的单变量模型; 而利用参数I和e_c建立的多变量模型明显优于单变量模型。对阔叶林来说,森林郁闭度模型的决定系数(R²_adj)和均方根误差(RMSE)分别为0.72和0.07,模型验证的R²_adj为0.74,RMSE为0.06; 而对于针叶林,模型的R²_adj为0.80,RMSE为0.10,模型验证的R²_adj为0.76,RMSE为0.11; 混交林模型的精度在阔叶林和针叶林之间,模型的R²_adj为0.75,RMSE为0.09,模型验证的R²_adj和RMSE分别为0.71和0.07。因此,GLAS波形数据在估测森林郁闭度方面具有一定的潜力,将参数I和e_c联合能够提高GLAS波形数据估测森林郁闭度的精度。