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题名小黑杨树木特征因子与木材生长量的相关性研究
被引量：3
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作者
刘杏娥
江泽慧
王小青
费本华
任海青
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机构
中国林业科学研究院木材工业研究所
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出处
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期136-141,共6页
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基金
国家自然科学基金重点项目(30230420)
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文摘
为了揭示树木生长特征与木材生长量（幼龄材、成熟材面积及心、边材面积）的关系,该文以山西朔州地区的小黑杨为研究材料,采用相关性分析方法,建立了基于树木特征因子的木材生长量经验模型,并对模型进行了弹性分析.结果表明：冠幅、冠长、胸径与木材生长量呈显著正相关性;以树木胸径、树高、冠幅、尖削度为自变量,采用乘幂函数的方程形式能很好地拟合小黑杨树木特征因子与其木材生长量的关系,其决定系数为0.606-0.932.回归模型的标准回归系数分析表明,胸径对木材生长量的贡献最大.弹性分析进一步表明胸径的影响最大,且模型因子间存在互补又竞争的复杂关系.
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关键词
树木特征因子
木材生长量
经验模型
弹性分析
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Keywords
tree characteristic factors, wood increments, empirical models, elasticity analysis
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分类号
S781
[农业科学—木材科学与技术]
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题名基于非线性联立方程系统的杉木生物量动态预测
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作者
付尧
尹晶萍
许昊
高志雄
马俊杰
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机构
国家林业和草原局产业发展规划院
宁夏大学经济管理学院
宁夏大学林业与草业学院
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出处
《中南林业科技大学学报》
北大核心
2025年第4期151-161,共11页
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基金
福建省林业科学技术研究项目(2023FJLY0504101013)。
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文摘
【目的】森林碳汇是实现“碳中和”战略目标的重要路径之一。准确评估森林生物量的动态变化,对掌握森林碳汇功能,支撑区域战略落地和区域目标实现有着重要的作用。【方法】以福建将乐的杉木Cunninghamia lanceolata为研究对象,通过样地调查、样木采集、数据整理与分析等方法,利用R语言,基于Logistics生长方程和幂函数结构建立杉木胸径、树高与年龄的理论生长方程和杉木地上、地下以及总生物量与胸径、树高的异速生长方程。在此基础上,利用非线性最小二乘法(NOLS)和非线性似不相关回归(NSUR),构建杉木地上生物量、地下生物量以及总生物量的非线性联立方程系统,并对其进行动态预测研究。【结果】1)基于非线性联立方程系统建立的杉木地上、地下以及总生物量的动态变化模型相较于传统杉木生物量生长模型具有较高的拟合精度,其中,基于NSUR建立的模型较传统模型的平均绝对误差(AME)、剩余均方根误差(RMSE)分别下降30.99%和33.68%,而R^(2)提升了7.78%;2)不同方法的预估能力不同,利用NSUR方法建立的模型相较于NOLS方法的拟合精度和验证精度均更高;3)杉木胸径生长对杉木生物量的异速生长呈现正向影响(协方差值>0),而树高生长对杉木生物量呈现负向影响(协方差值<0)。【结论】基于杉木生长因子的理论生长方程与生物量异速生长方程的非线性联立方程系统能够更好地反映杉木生长与生物量间的复杂关系,本研究建立的模型对开展杉木生物量的动态预测、制定科学合理的经营管理措施具有重要的指导意义。
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关键词
树木特征因子
理论生长方程
异速生长方程
非线性联立方程系统组
杉木
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Keywords
tree characteristic factors
theoretical growth equation
allometric growth equation
nonlinear simultaneous equations system
Cunninghamia lanceolata
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分类号
S791.27
[农业科学—林木遗传育种]
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题名利用无人机立体摄影技术获取森林资源信息
被引量：9
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作者
何诚
董志海
王越
李瑾
厉开平
侯森林
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机构
南京森林警察学院
北京市测绘设计研究院
野生动植物物证技术国家林业和草原局重点实验室
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2020年第6期28-31,共4页
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基金
中央高校基金(LGYB202009)
国家自然科学基金(31870643)
+2 种基金
江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人培养工程
江苏省“六大人才高峰”培养工程(XYDXX-040)
南京森林警察学院优秀科技创新团队。
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文摘
无人机的航空摄影测量技术让传统森林调查的手段向数字化和智能化方向发展。为了提高森林资源信息采集的精度和效率,减少外业工作时间,降低工作强度,本文对利用无人机立体摄影技术获取森林资源信息的方法及其精度进行了研究。利用旋翼无人机搭载五目相机获取了研究区域的三维立体影像,通过软件在立体影像中提取树高、三维坐标、冠幅及面积;通过全站仪、胸径尺和RTK载波相位差分技术等高精技术获取上述森林资源信息,并以此作为真值检测无人机立体摄影技术,获取森林资源信息的精度。结果表明,无人机立体摄影技术提取25棵样本树木的树高相对误差平均值为0.61%;无人机提取值与人工实测冠幅值线性模型y=0.9989x+0.0685,相关系数R2=0.98,说明无人机立体摄影技术获取冠幅精度高;无人机获取三维坐标定位的真误差区间为[-13,17],其中高程坐标的离散区间大于平面坐标离散区间,平面坐标的精度为3 cm左右,而高程坐标的精度为10 cm左右;无人机立体摄影技术获取样本面积值和全站仪测量面积值(拟定为真值)比较接近,相关系数达0.98。由此可得,无人机立体摄影技术可以高精度地获取森林资源信息,可以提高效率,节约成本并降低工作强度,具有较高的实际推广价值。
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关键词
无人机
三维摄影技术
测量
树木特征因子
精度
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Keywords
unmanned aerial vehicle(UAV)
3D photography
measure
tree characteristic factors
precision
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分类号
P23
[天文地球—摄影测量与遥感]
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