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。     

赣中天然闽楠单木冠幅预测模型的研究

【目的】探讨竞争指标和建模方法对天然闽楠(Phoebe bournei)单木冠幅预测模型的影响,以期为精准预测天然闽楠单木的冠幅提供参考。【方法】以江西省赣中25块闽楠天然次生林典型样地中的1 011株闽楠为研究对象,采用普通最小二乘法(OLS模型)、仅考虑样地水平的混合效应模型、增强回归树和随机森林4种建模方法建立单木冠幅模型,分别添加林分每公顷断面积、大于对象木的断面积之和、林分密度指数和简单竞争指数4种竞争指标,分析竞争指标对冠幅模型的影响,采用决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、平均相对误差绝对值(RMA)和平均绝对误差(MAE)确定最佳模型。【结果】不添加竞争指标时,模型的预测能力表现为:混合效应模型>OLS模型>增强回归树>随机森林;添加竞争指标时,最优模型表现为:混合效应模型>OLS模型>随机森林>增强回归树。OLS模型中添加大于对象木的断面积之和竞争指标时预测能力最佳;增强回归树中添加固定半径为7 m的简单竞争指数时预测能力最佳;随机森林中添加林分每公顷断面积竞争指标时预测能力最佳;混合效应模型不添加竞争指标时预测能力最佳(RMSE为0.846 0,RMA为0.211 1,MAE为0.650 1),并且都优于其他模型。【结论】研究结果可对天然闽楠单木冠幅生长进行精准预测,并为提高闽楠天然次生林的林分质量提供理论依据。     

一种面向业务的信息安全风险评估方法

根据信息安全风险评估理论提出一种面向业务的风险评估方法.该方法明确将各类业务系统作为整体安全对象进行风险评估,并应用"故障树"方法对业务系统进行风险建模和风险计算.该方法是一种行之有效,易于操作的安全评估方法.