大理苍山世界地质公园森林健康评价 被引量：1

1

作者 李建华 陈可心 +2 位作者 成雅容 王丽红 李锐华 《安徽林业科技》 2024年第4期26-30,共5页

基于大理苍山世界地质公园2016年森林资源二类调查数据,从林分生长因子、地形因子、土壤因子、保护状况4个方面共13个指标,采用层次分析法,从森林小班尺度建立森林健康评价指标体系,利用综合指数法对大理苍山世界地质公园森林健康进行... 基于大理苍山世界地质公园2016年森林资源二类调查数据,从林分生长因子、地形因子、土壤因子、保护状况4个方面共13个指标,采用层次分析法,从森林小班尺度建立森林健康评价指标体系,利用综合指数法对大理苍山世界地质公园森林健康进行评价。结果表明:46.99%的面积被划分为优秀等级,9.65%的面积被归类为良好等级,6.58%的面积被归类为中等等级,5.67%的面积被归类为不良等级,31.10%的面积被归类为退化或丧失状态等级。对于优秀等级的森林,应加强巡护监测和保护;良好和中等等级的森林采取植树造林、土壤保育等恢复措施;不良等级的森林应实施生态修复,防止不良状态蔓延至其他区域;退化等级的森林采取综合治理措施,实现退化森林的修复与再生。 展开更多

关键词 大理苍山世界地质公园 森林健康评价 层次分析法 综合指数评价法

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基于复杂网络的森林健康评价研究 被引量：15

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作者 谭三清 王湘衡 +1 位作者 肖维 张盛 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期13-16,22,共5页

为了揭示森林生态系统健康状况的发展规律,本研究构建了森林健康评价指标体系,采用复杂网络和综合指数法对森林健康状况进行了评价分析。以广州市大岭山林场216个小班为例,把优势树种和龄组相同的相邻小班合并成景观斑块,构建了小班网... 为了揭示森林生态系统健康状况的发展规律,本研究构建了森林健康评价指标体系,采用复杂网络和综合指数法对森林健康状况进行了评价分析。以广州市大岭山林场216个小班为例,把优势树种和龄组相同的相邻小班合并成景观斑块,构建了小班网络、景观斑块网络,并计算出不同尺度的健康指数。结果表明:小班尺度,优质、健康、亚健康、不健康、病态小班分别是139个、44个、20个、11个、2个;景观斑块尺度,优质、健康、亚健康、不健康、病态景观斑块分别占总面积的75.57%、10.68%、10.13%、2.86%、0.76%;区域尺度,整个区域的森林健康指数为78.62,森林健康等级为健康。研究结果可为森林可持续经营提供科学依据。 展开更多

关键词 森林健康评价 景观斑块 复杂网络 综合指数法

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森林健康评价指标体系的研究 被引量：19

3

作者 李杰 高祥 +2 位作者 徐光 吴润 郑小贤 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第8期79-82,共4页

在原有研究的基础上提出评价体系框架,并结合实例分析各层次之间的关系。提出了由"调查指标-阈值指标-评价指标-控制指标-目标指标"5个层次构成的森林健康评价指标体系框架。以吉林汪清林业局金沟岭林场杨桦次生林为例,建立... 在原有研究的基础上提出评价体系框架,并结合实例分析各层次之间的关系。提出了由"调查指标-阈值指标-评价指标-控制指标-目标指标"5个层次构成的森林健康评价指标体系框架。以吉林汪清林业局金沟岭林场杨桦次生林为例,建立森林健康评价指标体系,评价结果表明:该体系层次清晰、指标合理、逻辑清晰,便于实施和控制。该体系为探索森林健康研究的评价手段,丰富其理论研究体系提供了方法参考。 展开更多

关键词 森林健康评价 评价指标体系 杨-桦次生林

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基于SOM神经网络的新化县森林健康评价 被引量：8

4

作者 刘晓农 宋亚斌 邢元军 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期21-26,共6页

运用主成分分析法、定量和定性相结合的方法构建了新化县森林健康评价指标体系,基于SOM神经网络构建了新化县森林健康评价模型,对新化县森林进行健康评价,利用GIS技术对健康评价结果和森林属性进行了数据对比分析,结果表明:新化县森林... 运用主成分分析法、定量和定性相结合的方法构建了新化县森林健康评价指标体系,基于SOM神经网络构建了新化县森林健康评价模型,对新化县森林进行健康评价,利用GIS技术对健康评价结果和森林属性进行了数据对比分析,结果表明:新化县森林的总体健康水平不高,主要以较健康状态为主;森林的健康状况存在明显的空间分布特征,森林的健康状况与人为干扰程度存在明显的相关关系;结合森林起源、林种、龄组、主要优势树种和森林健康等级空间分布进行了对比分析,得出了新化县森林起源、林种、龄组和主要优势树种健康状况的现状和成因。 展开更多

关键词 森林健康评价 主成分分析 SOM神经网络 新化县

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基于T-S模型的神经网络在小陇山森林健康评价中的应用 被引量：3

5

作者 巨天珍 孟凡涛 +4 位作者 姚晶晶 王彦 任海峰 王蒙 张宋智 《广东农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期167-169,共3页

综合考虑T-S模型的精确性及快速性和BP神经网络的自适应能力,提出了基于T-S模型的模糊神经网络的森林健康评价模型,并利用MATLAB7.5编写程序。以小陇山油松林为例,进行计算,将结果呈送给多位小陇山林业专家,专家们对评价结果均满意。

关键词 T-S模糊模型 BP神经网络 森林健康评价 小陇山

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基于GIS的将乐林场森林健康评价 被引量：5

6

作者 杨雪春 侯绍梅 +1 位作者 刘东兰 郑小贤 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期51-55,共5页

以福建省将乐林场为研究对象,根据研究区森林调查数据,采用层次分析法构建基于GIS的森林健康评价指标体系。利用GIS的空间分析功能评价森林的健康状况,并制作森林健康等级图。结果表明:将乐林场参与评价的1154个小班大部分处于健康状态... 以福建省将乐林场为研究对象,根据研究区森林调查数据,采用层次分析法构建基于GIS的森林健康评价指标体系。利用GIS的空间分析功能评价森林的健康状况,并制作森林健康等级图。结果表明:将乐林场参与评价的1154个小班大部分处于健康状态,占林场总面积的88.761%,各健康等级比重比例依次为:健康(84.803%)、亚健康(10.116%)、优质(3.958%)和不健康(1.123%),结果可为林场森林健康经营提供科学依据。 展开更多

关键词 森林健康评价 评价指标 GIS 将乐林场

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基于改进MNN的森林健康评价方法研究 被引量：3

7

作者 方舟 王霓虹 《安徽农业科学》 CAS 2014年第16期5292-5294,共3页

为了更好地支持森林的可持续经营,探讨了森林健康评价方法。与传统的单一人工神经网络相比,集成神经网络(Modular Neural Networks,MNN)在解决复杂分类问题时更加有效,因此利用MNN作为森林健康评价的具体方法。此外,常被用来训练神经网... 为了更好地支持森林的可持续经营,探讨了森林健康评价方法。与传统的单一人工神经网络相比,集成神经网络(Modular Neural Networks,MNN)在解决复杂分类问题时更加有效,因此利用MNN作为森林健康评价的具体方法。此外,常被用来训练神经网络的反向传播(Back Propagation,BP)算法存在收敛速度慢且易陷入局部极小值等不足。为了解决这一问题,将具有极强全局寻优能力的人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法与BP算法相结合,形成一种混合ABC-BP算法的改进MNN模型,并将其用作构成MNN的单一神经网络的学习算法。通过试验对比分析,验证了改进MNN模型的有效性。 展开更多

关键词 森林健康评价 集成神经网络 人工蜂群

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美国的森林动态评价模型及其对中国森林健康评价的启示 被引量：3

8

作者 曹立颜 张宇 +2 位作者 盖力岩 张玉珍 张岩 《河北林果研究》 2009年第3期260-263,共4页

应用动态模型评价森林健康状况,预测树木或林分的生长与收获,以及在不同立地条件下采用某些特定的营林技术措施后林分的动态变化,一直是森林健康评价及管理的核心问题。当前在美国应用的两个森林动态评价及决策模型SIMPPLLE和MAGIS主要... 应用动态模型评价森林健康状况,预测树木或林分的生长与收获,以及在不同立地条件下采用某些特定的营林技术措施后林分的动态变化,一直是森林健康评价及管理的核心问题。当前在美国应用的两个森林动态评价及决策模型SIMPPLLE和MAGIS主要是用来评价当前林分状况、模拟林分发展以及预测不同经营管理方式下林分未来的动态变化状况,通过分析不同决策下森林植被的收获状况,选择最优化的管理措施以及实施措施的时间及地点制定最优化决策。针对现阶段中国森林健康评价中,以建立评价指标体系进行静态评价、缺乏空间信息数据和森林健康经营动态变化规律模型等问题,提出今后应针对中国实际情况开展切合实际的研究,开发出以促进森林健康经营为目的的动态预测模型和决策模型,提高森林健康的预测能力,完善森林健康经营综合评价技术体系。 展开更多

关键词 森林动态评价模型 SIMPPLLE和MAGIS 森林健康评价

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浅析森林火灾干扰指标在森林健康评价中的作用 被引量：3

9

作者 汤宛地 袁菲 《森林防火》 2011年第1期35-38,共4页

在阐述森林健康概念的基础上,指出目前国内在选取森林健康评价指标时,大多忽略了森林火灾干扰因子对森林生态系统健康的重要影响,由此论述了森林火灾对森林健康影响以及森林健康评价指标选取的重要性,并通过几个森林火灾干扰指标在森林... 在阐述森林健康概念的基础上,指出目前国内在选取森林健康评价指标时,大多忽略了森林火灾干扰因子对森林生态系统健康的重要影响,由此论述了森林火灾对森林健康影响以及森林健康评价指标选取的重要性,并通过几个森林火灾干扰指标在森林健康评价中的应用实例,指导以后森林健康的评价工作。 展开更多

关键词 森林火灾 森林健康评价 评价指标 干扰指标

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鹞子崖森林健康评价研究

10

作者 袁芳芳 田静 +2 位作者 苏筱雨 李佳琦 黄大庄 《河北林果研究》 2015年第2期196-199,共4页

为了给鹞子崖森林生态旅游的开发及管理提供依据,采用因子分析法和专家打分法相结合的方式,通过踏查选取3块样地,运用统计软件SPSS11.5计算出各样地的综合得分,从生产力、组织力、土壤肥力及土壤持水能力4个方面对鹞子崖森林健康状况进... 为了给鹞子崖森林生态旅游的开发及管理提供依据,采用因子分析法和专家打分法相结合的方式,通过踏查选取3块样地,运用统计软件SPSS11.5计算出各样地的综合得分,从生产力、组织力、土壤肥力及土壤持水能力4个方面对鹞子崖森林健康状况进行研究,结果表明:3块样地综合得分分别为4.54、4.21和2.43,说明Y-1、Y-2林分处于亚健康等级,Y-3林分处于极不健康等级。 展开更多

关键词 鹞子崖 森林健康评价 因子分析法 专家打分法

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基于熵权-云模型的环洞庭湖森林健康评价 被引量：13

11

作者 李显良 张贵 李建军 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期119-128,共10页

【目的】森林健康评价过程中迫切需要解决评价指标权重赋值的人为主观性,以及定量指标与定性评价结果之间的相互转换问题,从而提高森林健康评价的科学性。【方法】采用熵权法客观计算评价指标的权重,基于云模型方法综合评定森林健康等... 【目的】森林健康评价过程中迫切需要解决评价指标权重赋值的人为主观性,以及定量指标与定性评价结果之间的相互转换问题,从而提高森林健康评价的科学性。【方法】采用熵权法客观计算评价指标的权重,基于云模型方法综合评定森林健康等级。以湖南省森林资源二类调查结果与通过遥感数据获取的增强植被指数(EVI)和地表温度(LST)为数据来源,通过ArcMap均匀分布采样并进一步去除重复采样点以及其他不符合要求的采样点后,最终选取4627个小班进行森林健康评价。通过定性与定量分析确定了由11个指标组成森林健康评价指标体系;对各指标进行频数分析,建立健康等级与指标取值区间的对应关系;运用熵权-云模型法综合评定各森林小班的健康等级。【结果】在评价的4627个小班中,优质小班数量仅有2个;健康小班数量最多,占总数的46.92%;亚健康小班数量次之,占总数的20.83%;不健康小班与疾病小班数量分别占总数的19.88%与12.32%。环洞庭湖区域整体森林健康程度一般,从分布区域来看,亚健康及以上的小班主要分布在研究区的东部以及南部,该区域主要是以马尾松和杉木为优势树种的针叶林和以栎类为优势树种的阔叶林;不健康小班主要分布在研究区的中部和西北部,该区域主要是平原,以耕地居多,森林小班穿插在其中,小班面积相对较小;疾病小班零散分布在整个研究区。【结论】熵权-云模型法的应用减少了森林健康评价的主观性,实现了评价指标与评价等级之间的不确定性映射,为森林健康的科学评价提供了一种新的思路和方法。 展开更多

关键词 熵权法 云模型 森林健康评价 环洞庭湖

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基于SOM神经网络的宜城市森林健康评价

12

作者 林治成 杨贵才 +3 位作者 夏锐 康建坤 曾冠中 张伟 《南方林业科学》 2023年第5期65-70,共6页

森林健康是生态文明建设中不可或缺的一环。本文基于2022年宜城市森林调查数据,通过主成分分析法排除冗余因子,确定健康评价指标,并运用SOM神经网络模型进行聚类分析,对宜城市森林健康状况进行评价。结果表明:(1)总的来看,宜城市森林优... 森林健康是生态文明建设中不可或缺的一环。本文基于2022年宜城市森林调查数据,通过主成分分析法排除冗余因子,确定健康评价指标,并运用SOM神经网络模型进行聚类分析,对宜城市森林健康状况进行评价。结果表明:(1)总的来看,宜城市森林优质健康等级最少,占比12.86%,健康等级占比17.14%,亚健康等级占比21.43%,不健康等级最多,占比31.43%,极不健康等级占比17.14%;(2)宜城市森林以幼龄林与中龄林为主,龄组结构较为不合理,中龄林健康状况整体略优于幼龄林;(3)以郁闭度划分,低郁闭度森林健康状况优于高郁闭度森林;(4)以起源划分,人工林健康状况优于天然林。 展开更多

关键词 森林健康评价 宜城市 主成分分析法 SOM神经网络 聚类分析

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塞罕坝林场大梨树沟林区森林健康评价 被引量：1

13

作者 岳志娟 《绿色科技》 2020年第1期48-49,共2页

为了解大梨树沟林区森林健康状况,给森林经营提供理论基础,根据该林区的实际情况,结合林地实地调查,对大梨树沟林区森林健康进行了评价分析。结果显示:该区44.95%的森林处于不健康的状态。为此,建议该区加大对森林的经营管理。

关键词 塞罕坝 大梨树沟 森林健康评价

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浅析森林健康评价方法

14

作者 赵栋锋 付志祥 《现代园艺》 2017年第11期96-97,共2页

森林健康评价是国内外研究的热点问题,是我国生态文明建设和森林健康经营的重要理论基础。森林健康评价方法的选择直接关系到森林健康评估的精度,是森林健康评估工作中最重要的工作之一。本文在查阅国内相关研究文献的基础上,对其中涉... 森林健康评价是国内外研究的热点问题,是我国生态文明建设和森林健康经营的重要理论基础。森林健康评价方法的选择直接关系到森林健康评估的精度,是森林健康评估工作中最重要的工作之一。本文在查阅国内相关研究文献的基础上,对其中涉及到的森林健康评估方法进行了总结,以期为森林健康评价工作提供参考。 展开更多

关键词 森林健康评价 评价方法选择 选择依据

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基于ChatGPT的科尔沁沙地杨树人工林健康评价

15

作者 郭艳荣 王懿祥 +4 位作者 海龙 张志东 刘磊 杨宏伟 刘洋 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第7期117-128,共12页

【目的】现有森林健康评价方法在处理复杂多维数据时存在局限性,难以准确反映森林健康的真实状况。针对这个问题,本研究提出一种结合ChatGPT大语言模型与机器学习算法的新型评价框架,以优化森林健康评价方法,并探索影响科尔沁沙地杨树(P... 【目的】现有森林健康评价方法在处理复杂多维数据时存在局限性,难以准确反映森林健康的真实状况。针对这个问题,本研究提出一种结合ChatGPT大语言模型与机器学习算法的新型评价框架,以优化森林健康评价方法,并探索影响科尔沁沙地杨树(Populus spp.)人工林健康的关键指标。【方法】基于地面调查数据与森林景观照片,构建了包含15个指标的综合健康评价体系,利用ChatGPT模型通过few-shot学习实现健康等级预测,并结合YOLOv5提取图像视觉特征进一步优化健康评估结果,同时采用K均值聚类自动划分森林健康等级。此外,通过DeepSeek大语言模型、模糊综合评价法以及8种机器学习模型对ChatGPT预测结果进行交叉验证和比较,并利用SHAP分析方法识别影响森林健康的主导因子。【结果】科尔沁沙地杨树人工林健康等级所占比例依次为中健康(53.3%)>不健康(21.7%)>亚健康(20.7%)>健康(4.3%),森林整体处于中健康状态。DeepSeek模型的预测准确率为76.1%;ChatGPT的预测结果与传统方法(模糊评价法)无显著差异(p=0.29);8种机器学习模型中,随机森林分类模型的验证准确率最高,达到84.2%。研究识别出林分平均高和土壤有机碳密度为影响森林健康的主要指标。【结论】本研究构建的基于ChatGPT与多源数据融合的森林健康评价方法科学可靠,能够有效提升森林健康等级划分的准确性和解释性,为干旱半干旱地区人工林健康监测与管理提供了新思路。 展开更多

关键词 杨树人工林 森林健康评价 森林经营 ChatGPT DeepSeek 机器学习 变量重要性 SHAP

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森林健康内涵及评价指标探讨 被引量：23

16

作者 周立江 《四川林业科技》 2008年第1期27-30,共4页

森林健康是森林生态系统经营管理领域的新理念,本文就森林健康的内涵进行了探讨,分析了对森林健康理解的五个层面,结合当前我国森林健康存在的主要问题,提出了区域森林健康评价的指标体系框架。

关键词 森林健康理念 森林健康评价 指标体系

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太行山南麓3种典型人工林健康评价 被引量：1

17

作者 靳姗姗 夏霁晖 +4 位作者 谢沛铮 陈晓蔚 王群星 周梦丽 闫东锋 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2024年第5期295-303,共9页

[目的]森林健康评价是进行森林管理的依据,开展森林健康评价能够为实现森林可持续经营目标提供一定理论基础。[方法]以太行山南麓广泛分布的侧柏人工林、栓皮栎人工林和刺槐人工林为研究对象,综合使用主成分分析法、聚类分析法和判别分... [目的]森林健康评价是进行森林管理的依据,开展森林健康评价能够为实现森林可持续经营目标提供一定理论基础。[方法]以太行山南麓广泛分布的侧柏人工林、栓皮栎人工林和刺槐人工林为研究对象,综合使用主成分分析法、聚类分析法和判别分析法3种多元统计分析方法,选择林分生产力、立地条件、群落结构、稳定性与可持续能力4个一级指标和21个二级指标构成森林健康评价体系,对其森林健康状态进行评价。[结果]树高、胸径、土壤全K含量、森林火险指数是影响研究区森林健康的主要因子,其主成分因子载荷均大于0.6;在所调查的17块样地中,8个样地森林健康等级为“健康”或“亚健康”(占比和为47.0%),侧柏、栓皮栎和刺槐人工林相应森林健康等级占比和分别是60.0%,33.4%和50.0%,9块样地森林等级为“中健康”或“不健康”(占比和为53.0%),侧柏、栓皮栎和刺槐人工林相应森林健康等级占比和分别是40.0%,66.7%和50.0%。[结论]整体上看,研究区侧柏和刺槐人工林林分健康状况良好,栓皮栎人工林健康状况较差。 展开更多

关键词 人工林 森林健康评价 主成分分析 聚类分析 判别分析

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沙漠腹地达里雅布依绿洲胡杨林健康评价

18

作者 崔传登 师庆东 +3 位作者 李想 史浩伯 万彦博 李鼎浩 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1134-1141,共8页

【目的】胡杨Populus euphratica林的普遍退化严重威胁着干旱区绿洲的生态安全,因此,摸清胡杨林的健康状况,对胡杨林的可持续经营具有重要意义。【方法】以沙漠腹地达里雅布依绿洲胡杨林为研究对象,在对区域内68个典型样地进行野外调查... 【目的】胡杨Populus euphratica林的普遍退化严重威胁着干旱区绿洲的生态安全,因此,摸清胡杨林的健康状况,对胡杨林的可持续经营具有重要意义。【方法】以沙漠腹地达里雅布依绿洲胡杨林为研究对象,在对区域内68个典型样地进行野外调查的基础上,从森林生产力、森林群落结构和生境因子指标等方面选取了17项指标,运用主成分分析和聚类分析法,构建适用于该区域胡杨林的健康评价指标体系和模型,计算森林健康指数,综合评价该地区胡杨林的健康状况。【结果】①达里雅布依绿洲胡杨林整体森林健康状况较差,有29.4%处于不健康状态,33.8%处于中健康状态,30.9%处于亚健康状态,5.9%处于健康状态。地下水埋深、全氮、郁闭度、Simpson指数以及Shannon-Wiener指数是影响森林健康程度的主要因子。②达里雅布依绿洲胡杨林中,深地下水埋深森林健康指数显著低于浅地下水埋深和中地下水埋深(P<0.05),森林健康水平相对较低。浅地下水埋深森林健康水平相对较高。整体来看,不同地下水埋深森林健康指数:浅地下水埋深(0.65)>中地下水埋深(0.45)>深地下水埋深(0)。③在达里雅布依绿洲不同区域胡杨林中,北部胡杨林的森林健康指数显著低于中部和南部,显示出较低的健康水平,南部森林健康水平相对较高。从北部、中部到南部,森林健康指数总体呈现逐渐上升的趋势,各区域森林健康指数:南部(0.61)>中部(0.58)>北部(−0.01)。【结论】达里雅布依绿洲整体胡杨林健康水平较差,地下水位越浅,胡杨健康指数就越高,不同区域中,从南部、中部到北部胡杨林健康指数呈现降低趋势。 展开更多

关键词 森林健康评价 胡杨林 达里雅布依绿洲 主成分分析

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基于BP神经网络确立森林健康快速评价指标 被引量：38

19

作者 甘敬 朱建刚 +1 位作者 张国祯 余新晓 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期1-7,共7页

拟定森林健康快速评价(RAFH)指标,通过对训练样本的模式识别来构建一个BP神经网络,观察其能否收敛,并以测试样本为新的输入项进行模拟,采用误差百分比法、线性回归检验法和Nash-Sutcliffe效率法对模拟值与期望值的吻合程度进行检验,以... 拟定森林健康快速评价(RAFH)指标,通过对训练样本的模式识别来构建一个BP神经网络,观察其能否收敛,并以测试样本为新的输入项进行模拟,采用误差百分比法、线性回归检验法和Nash-Sutcliffe效率法对模拟值与期望值的吻合程度进行检验,以此验证拟定指标的合理性。结果表明:在隐含层神经元n≥16时,网络能较好地收敛,说明该网络输入项——林分层次结构、病虫害程度和土壤厚度3个指标的训练样本值与目标输出项——森林健康精准评价(PAFH)结果的非线性相关程度高;模拟值与期望值的相对误差均值为-6.1409%,回归方程斜率为0.9683,截距为0.0490,Nash-Sutcliffe效率为0.9054,均表明二者之间吻合较好。因此,林分层次结构、病虫害程度和土壤厚度可以作为森林健康快速评价(RAFH)的指标。 展开更多

关键词 森林健康快速评价 指标 BP神经网络 合理性检验

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基于层次分析法的森林健康状况评价研究 被引量：8

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作者 董金茂 崔一民 《林业调查规划》 2020年第1期15-18,共4页

以南方沿海省份森林资源为研究对象,构建森林健康的三大类15个指标。建立上下层两两判断矩阵,通过层次分析法和熵权法对定性指标进行量值处理,对各评价指标进行权重计算。由最大隶属度原则获得的研究结果表明,该省森林健康综合评价值为0... 以南方沿海省份森林资源为研究对象,构建森林健康的三大类15个指标。建立上下层两两判断矩阵,通过层次分析法和熵权法对定性指标进行量值处理,对各评价指标进行权重计算。由最大隶属度原则获得的研究结果表明,该省森林健康综合评价值为0.3605,对应的评价等级为良好级,即该省的森林资源呈现出一个良好状态,森林生态系统较好,二级评价指标中森林结构完整性程度较低,主要是林种结构和林龄结构存在一定的缺陷,天然林较少,森林功能性和环境性风险较低。 展开更多

关键词 森林健康评价 层次分析法 熵权法 森林结构

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