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依据背包和无人机激光雷达数据对思茅松林分结构参数估测: 1; 作者张澜钟岳彩荣 +4 位作者李初蕤李馨李佳沈健宗发荣《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期92-100,共9页; 以15块样方调查数据验证背包激光雷达数据提取单木参数的精度,依据270块背包激光雷达数据单木分割后计算得到的林分结构参数与无人机机载激光雷达数据特征参数相结合,通过最优估测模型对研究区的林分结构参数进行反演与预测。结果表明:... 展开更多; 关键词背负式激光雷达无人机机载激光雷达林分结构参数机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

崂山针阔混交林林分结构与林木生长特征: 2; 作者杨金明王舶鉴 +1 位作者姜小蕾卢慧翠《山东农业大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第3期525-535,共11页; 暖温带针阔混交林是我国暖温带区域的典型植被,对区域生态环境保护具有重要且不可替代的作用。为探究林木之间的相互作用关系及其对林木生长的影响,本研究选取崂山北九水1 hm2固定样地中的3种树种配置组合,分别为Ⅰ100%常绿针叶树种、Ⅱ... 展开更多; 关键词林分空间结构参数相邻木生物量断面积树种配置; 在线阅读下载PDF 职称材料

林分空间结构参数角尺度的标准角选择被引量：132: 3; 作者惠刚盈 K.v.Gadow 胡艳波《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2004年第6期687-692,共6页; 角尺度是一个刻画森林空间结构的新参数,通过描述相邻木围绕参照树的均匀性来进行林木分布格局的判定。角尺度对复杂森林的空间结构有很强的解析能力。标准角是衡量参照树周围4株最近相邻木分布均匀性的标准,是影响角尺度使用精度的关... 展开更多; 关键词林分空间结构参数角尺度标准角林木分布格局; 在线阅读下载PDF 职称材料

森林观察研究中的林分空间优势度分析方法被引量：11: 4; 作者惠刚盈胡艳波刘瑞红《温带林业研究》 2019年第1期1-6,12,共7页; 分析森林结构可以帮助我们了解森林的发展历史、现状和生态系统将来的发展方向。森林结构在很大程度上是由相邻木之间的空间关系决定的,许多描述森林结构的指标或多或少都与相邻木的关系有关。提出以林分空间结构单元为基础构筑的林分... 展开更多; 关键词林分空间结构参数大小比数林分优势度空间结构优化目标函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于相邻木关系的林木密集程度表达方式研究被引量：62: 5; 作者胡艳波惠刚盈 +1 位作者孙敏洋曹金珍《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期1-8,共8页; 林木密集程度是林分空间结构的重要属性,反映林木的疏密程度,包含一定的竞争信息,同时直观表达了林冠层对林地是否连续覆盖。如何通过构建空间结构参数准确量化单株林木周围和林分整体的密集程度是本研究的主要目的。以相邻木空间关系... 展开更多; 关键词林分结构参数林木密集度结构单元; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名依据背包和无人机激光雷达数据对思茅松林分结构参数估测: 1; 作者张澜钟岳彩荣李初蕤李馨李佳沈健宗发荣; 机构西南林业大学凉山彝族自治州林业草原科学研究院江城县林业和草原局; 出处《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期92-100,共9页; 基金国家自然科学基金项目(42061072) 云南省教育厅项目(2018JS330) 云南省重大科技专项(202002AA100007-015)。; 文摘以15块样方调查数据验证背包激光雷达数据提取单木参数的精度,依据270块背包激光雷达数据单木分割后计算得到的林分结构参数与无人机机载激光雷达数据特征参数相结合,通过最优估测模型对研究区的林分结构参数进行反演与预测。结果表明:(1)背包激光雷达数据提取单木参数时,单木分割F-score(F)得分的范围在95%~100%,胸径的均方根误差(E_(RMS))在0.08~1.68 cm,树高的均方根误差在0.71~2.29 m;(2)平均树高最优估测模型决定系数(R^(2))为0.87,E_(RMS)为1.09 m,平均绝对误差(E_(MA))为0.68 m;Lorey’s树高最优估测模型R^(2)为0.88,E_(RMS)为0.79 m,E_(MA)为0.54 m;算术平均胸径最优估测模型R^(2)为0.81,E_(RMS)为1.02 cm,E_(MA)为0.79 cm;蓄积量最优估测模型R^(2)为0.82,E_(RMS)为17.06 m^(3)·hm^(-2),E_(MA)为12.05 m^(3)·hm^(-2);胸高断面积最优估测模型R^(2)为0.78,E_(RMS)为3.48 m^(2)·hm^(-2),E_(MA)为2.55 m^(2)·hm^(-2);郁闭度最优估测模型R^(2)为0.85,E_(RMS)为0.03,E_(MA)为0.02;林分密度最优估测模型R^(2)为0.91,E_(RMS)为157.60株·hm^(-2),E_(MA)为97.68株·hm^(-2)。; 关键词背负式激光雷达无人机机载激光雷达林分结构参数机器学习; Keywords Backpack LiDAR UAV airborne LiDAR Stand structure parameters Machine learning; 分类号 S771.8 [农业科学—森林工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名崂山针阔混交林林分结构与林木生长特征: 2; 作者杨金明王舶鉴姜小蕾卢慧翠; 机构青岛农业大学园林与林学院山东省林业保护与发展服务中心山东省耐盐碱草木种质创新重点实验室; 出处《山东农业大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第3期525-535,共11页; 基金国家自然科学基金(31800374) 山东省自然科学基金(ZR2019BC083) 青岛科技惠民计划项目(23-2-8-cspz-10-nsh)。; 文摘暖温带针阔混交林是我国暖温带区域的典型植被,对区域生态环境保护具有重要且不可替代的作用。为探究林木之间的相互作用关系及其对林木生长的影响,本研究选取崂山北九水1 hm2固定样地中的3种树种配置组合,分别为Ⅰ100%常绿针叶树种、Ⅱ60%落叶阔叶树种+40%常绿针叶树种和Ⅲ40%落叶阔叶树种+60%常绿针叶树种,分析林分空间结构及生长量的特征,以及林分结构对林分生长的影响。研究结果表明:(1)该林分优势树种的胸径分布表现出明显的倒“J”型或呈偏正态分布,林分状态发展稳定。(2)不同树种配置的角尺度主要为随机分布,树种混交程度均较弱,其中针阔树种混交配置的林分大小比数为0的占比较高。(3)不同树种配置的林分胸高断面积和地上生物量均存在显著差异(P<0.001),且针阔混交林的林分生长量较大。(4)大小比数越小或混交度越高,林分的胸高断面积和林木生物量越高。综上,针阔混交林在一定程度上能够减缓林木的竞争,丰富相邻木的大小配比和异种树种配比,有利于促进森林演替,提高生产力,在森林经营管理中应加以重视。; 关键词林分空间结构参数相邻木生物量断面积树种配置; Keywords Forest stand spatial structure parameters adjacent trees biomass basal area tree species configuration; 分类号 S755.6 [农业科学—森林经理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名林分空间结构参数角尺度的标准角选择被引量：132: 3; 作者惠刚盈 K.v.Gadow 胡艳波; 机构中国林业科学研究院林业研究所 Institute of Forest Management; 出处《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2004年第6期687-692,共6页; 基金国家林业局天然林经营技术研究(99 4 18); 文摘角尺度是一个刻画森林空间结构的新参数,通过描述相邻木围绕参照树的均匀性来进行林木分布格局的判定。角尺度对复杂森林的空间结构有很强的解析能力。标准角是衡量参照树周围4株最近相邻木分布均匀性的标准,是影响角尺度使用精度的关键因子。理论推导出的标准角应为72°,这个标准角能使随机分布林分的角尺度均值最接近0 5,从而与角尺度定义中林木随机分布时角尺度取值为0 5相一致,这个观察被进一步模拟的100个随机分布的林分所证实。; 关键词林分空间结构参数角尺度标准角林木分布格局; Keywords forest spatial structure uniform angle index standard angle; 分类号 S718.5 [农业科学—林学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名森林观察研究中的林分空间优势度分析方法被引量：11: 4; 作者惠刚盈胡艳波刘瑞红; 机构中国林业科学研究院林业研究所国家林业和草原局林木培育重点实验室; 出处《温带林业研究》 2019年第1期1-6,12,共7页; 基金中央级公益科研院所基本科研业务费专项"陕西主要森林类型空间分布及其生态效益评价"(CAFYBB2017MB039); 文摘分析森林结构可以帮助我们了解森林的发展历史、现状和生态系统将来的发展方向。森林结构在很大程度上是由相邻木之间的空间关系决定的,许多描述森林结构的指标或多或少都与相邻木的关系有关。提出以林分空间结构单元为基础构筑的林分空间结构参数体系应包括描述林木个体在水平地面上分布格局的角尺度,体现树种空间隔离程度的树种混交度,反映林木个体竞争状态的大小比数,以及体现林木密集程度的密集度。这些结构参数已在森林群落结构分析中得到了非常广泛的应用。同时着重论述了林分结构参数大小比数在森林观察研究中的重要性,指出大小比数不仅可以表达天然混交林中树种优势度■、框定林木竞争微环境■,还可以筑构林分优势度■和构造林分空间结构优化目标函数■。最后还对林分空间结构参数的二元分布和二阶特征研究进行了展望。; 关键词林分空间结构参数大小比数林分优势度空间结构优化目标函数; Keywords forest spatial structure parameters neighborhood comparison stand spatial dominance spatial structure optimization object function; 分类号 S718.5 [农业科学—林学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于相邻木关系的林木密集程度表达方式研究被引量：62: 5; 作者胡艳波惠刚盈孙敏洋曹金珍; 机构中国林业科学研究院林业研究所; 出处《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期1-8,共8页; 基金 “十二五”国家科技支撑计划项目(2012BAD22B03); 文摘林木密集程度是林分空间结构的重要属性,反映林木的疏密程度,包含一定的竞争信息,同时直观表达了林冠层对林地是否连续覆盖。如何通过构建空间结构参数准确量化单株林木周围和林分整体的密集程度是本研究的主要目的。以相邻木空间关系为基础,采用模拟林分数据和实际林分调查数据相结合的方法,提出了一种新的与林木距离有关的林分空间结构参数——密集度,它以林分空间结构单元为基础,通过判断林分空间结构单元中树冠的连接程度分析林木的密集程度。密集度有5种取值,以中度级为岭脊,明确地定义了参照树所在的结构单元的林木密集程度,密集度的值越大说明参照树所处小环境林木密集程度越高,参照树可能面临的竞争越激烈,林冠层越连续覆盖;密集度值越小说明林木密集程度越低,参照树面临的竞争压力越小,参数生物学意义十分明显。在计算林分密集度时,综合考虑分布格局对于林木占据空间方位的影响,增加了参数的准确性。在模拟林分和吉林蛟河红松阔叶林、江西分宜大岗山杉木人工纯林等不同格局、不同密度、不同类型的林分密集程度研究中,密集度均取得了满意的结果,密集度在实际应用中与其他结构参数相似,也可通过抽样调查直接获得,不需要测量距离,并为分析林分空间结构与林木竞争的关系提供了一种可行的途径。如何突破技术上的限制,将密集度与混交度、大小比数和角尺度联合分析,实现空间结构参数的多元联立是下一步研究的重点。; 关键词林分结构参数林木密集度结构单元; Keywords stand structure parameter crowding spatial structural unit; 分类号 S758.53 [农业科学—森林经理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	依据背包和无人机激光雷达数据对思茅松林分结构参数估测	张澜钟岳彩荣李初蕤李馨李佳沈健宗发荣	《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	崂山针阔混交林林分结构与林木生长特征	杨金明王舶鉴姜小蕾卢慧翠	《山东农业大学学报(自然科学版)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	林分空间结构参数角尺度的标准角选择	惠刚盈 K.v.Gadow 胡艳波	《林业科学研究》 CSCD 北大核心	2004	132	在线阅读下载PDF 职称材料
4	森林观察研究中的林分空间优势度分析方法	惠刚盈胡艳波刘瑞红	《温带林业研究》	2019	11	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于相邻木关系的林木密集程度表达方式研究	胡艳波惠刚盈孙敏洋曹金珍	《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2015	62	在线阅读下载PDF 职称材料