沈阳市3种行道树冠层孔隙度研究

为了深入研究树木的冠层特性,从冠层孔隙度方面入手,利用半球摄影法获取沈阳市常用行道树银杏、国槐、银中杨的冠层孔隙度图像,通过Gap Light AnalyzerV2.0计算出冠层孔隙度,并同步测绘树木的胸径、树高、冠幅;对3种乔木的孔隙度和生长参数分别进行单因素方差分析、回归分析。结果表明:1）3种乔木的孔隙度具有显著差异,Q_银中杨＜Q_国槐＜Q_银杏（Q为冠层孔隙度）;2）冠幅和胸径分别与冠层孔隙度呈极显著负相关（P＜0.01）,高度与冠层孔隙度呈显著负相关（P<0.05）,相关系数表明孔隙度受冠幅的影响大于受胸径的影响;3）对与冠层孔隙度相关系数较高的冠幅和胸径构建多元线性回归模型,分别为Q_国槐=44.808-2.218×W_国槐-50.545×D_国槐;Q_银杏= 45.637-2.613×W_银杏-43.156×D_银杏;Q_银中杨=33.084-3.834×W_银中杨+41.105×D_银中杨。本研究提供了冠层孔隙度与生长参数的关系,可为林下光环境、反演叶面积指数以及树木数字模拟提供有效参数和数据基础。     

城市森林主要树种树冠尺度及生长空间需求

目的树冠的大小直接影响树木的生态价值,探明树种合理的生长空间需求对城市森林的规划建设与经营维护有重要意义。方法本文以合肥环城公园内优势度靠前的10个城市森林主要树种为研究对象,运用样方调查法,选取公园6个景区57块固定样地,在对冠幅、胸径及树高等数据调查的基础上,运用线性回归法、异速生长法,利用箱型图检验离群值,比较构建冠幅、树高与胸径的最优模型,并对树木最适宜生长空间大小进行预测。结果不同树种冠幅与胸径、树高与胸径均存在正相关关系,但对两种模型结果进行比较可以发现,除侧柏和栾树外,异速生长模型的决定系数(R2)均大于0.3,R2整体高于一元回归模型;均方根误差(RMSE)分布范围在0.2~0.3之间,整体上小于一元回归;F值除雪松外,均高于一元回归F值。综合比较结果表明,异速生长模型拟合度优于一元回归模型;不是所有树种的冠幅、树高都与胸径高度正相关,在10个树种的研究中,银杏、女贞和椤木石楠的冠幅-胸径模型的拟合度较高,R2分别为0.793、0.757和0.665;银杏、栾树和雪松的树高-胸径模型拟合度较好,R2分别为0.772、0.579和0.547;栾树、侧柏的冠幅-胸径模型相关性较低,R2分别为0.096和0.188;构树、刺槐和桂花的树高-胸径拟合度较差,R2分别为0.065、0.010和0.112;选择分位数回归对异速生长规律进行研究,构建10种树木的异速生长模型并在95%分位数回归下进行讨论,以树木平均胸径15cm为例,预测估算出当胸径为15cm时10种树木在适宜的生长空间中的冠幅和树高大小。结论本文构建的最优模型的参数估计值均显著,说明冠幅、树高变量对合肥环城公园内树木胸径的变化有明显影响,其中冠幅-胸径模型拟合精度略高于树高-胸径模型的拟合精度。      

白颜树冠幅面积生长量预测模型研究

以2块热带季雨林白颜树优势树种为研究对象,采用多元逐步回归方法,研究其组成树种的单株木冠幅面积年均变化量预测模型,因变量为单株木冠幅面积,自变量包括胸径、树高、枝下高、低叶高,共测定了24株树木,全部参加了建模,最终建立了白颜树的冠幅面积预测模型。结果表明,枝下高、低叶高和胸径是影响白颜树冠幅面积的重要因子;模型的调整决定系数为0.467;标准误差较小,为0.204,说明模型的可靠性大;模型的回归关系系数为0.005,回归关系统计意义明显;冠幅面积与胸径、枝下高、低叶高的P值检验分别为0.045、0.004、0.002,说明其回归关系显著,本文对冠幅面积变化量进行的回归预测模型是有意义的且具有一定的实用性。     

基于无人机多光谱的湿地松生长性状遗传评价

为了选育生长性状优良的湿地松家系,基于无人机多光谱技术,对不同家系湿地松的生长性状进行遗传变异分析。以8年生湿地松的20个半同胞家系测定林为研究对象,利用无人机多光谱快速提取其2021年11个月份（2月份除外）的树高和冠幅面积,并根据实测胸径数据构建胸径预测模型;估算不同月份的每个家系湿地松树高、冠幅面积和胸径的遗传力和育种值。结果表明：基于冠幅面积和树高建立的深度学习模型的胸径预测值与测量的胸径真实值之间具有较强的相关性,其中R2为0.70,RMSE为1.83 cm;湿地松的3个生长性状的遗传力在0.00～0.40之间;以10%入选率进行家系选择时获得了较好的遗传增益,3个生长性状遗传增益范围为0.21～0.79(11月份冠幅面积的遗传增益接近于0.00)。根据冠幅面积和树高的育种值进行家系选择,最终应考虑1、6、8、9、10、16、18和20号家系作为备选家系。基于湿地松的冠幅面积和树高的深度学习模型可应用于预测湿地松的胸径。湿地松的3个生长性状受中等遗传力控制,10%选择强度获得了较好的遗传增益。8个家系被选择出来用于冠幅面积和树高的同步遗传改良。研究结果可为选育生长性状优良的湿...     

长白落叶松?水曲柳混交林冠幅预测模型

  目的  基于黑龙江省尚志市帽儿山林场和一面坡林场长白落叶松?水曲柳混交林24块标准地的3 164株长白落叶松样木及3 574株水曲柳样木的数据,分别构建了长白落叶松和水曲柳的冠幅模型。  方法  通过分析不同混交方式林分内长白落叶松和水曲柳冠幅的变化规律及其与林木竞争因子的关系,从6种常用的线性和非线性基础冠幅模型中选取最优模型,并将混交比例S_i和树木在混交带内位置P作为哑变量,加入其他树木变量和林分变量,分别构建长白落叶松和水曲柳的冠幅模型,并对所构建的模型进行评价。  结果  长白落叶松和水曲柳冠幅在不同混交比例S_i和混交带不同位置P下差异显著;冠幅与DDH（林木胸径与林分优势木胸径之比）和HDH（林木树高与林分优势高之比）成正相关,与大于对象木的胸高断面积之和（BAL）成负相关,与距离无关的竞争因子可以反映树木的竞争压力,对冠幅具有影响;长白落叶松冠幅与冠长率（CR）成正相关,与高径比（HD）成负相关;水曲柳冠幅与水曲柳优势木平均高（H_0Fra）成正相关,与高径比（HD）成负相关。包含混交比例哑变量S_i和混交带位置哑变量P的长白落叶松和水曲柳冠幅模型拟合冠幅（CW）的R_a2分别为0.564 2和0.545 9,加入树木变量和林分变量后长白落叶松和水曲柳冠幅模型拟合CW的R_a2分别为0.674 5和0.589 6。  结论  包含混交带位置哑变量P、混交比例哑变量S_i、树木变量（CR和HD）、林分变量（H_0Fra）的长白落叶松和水曲柳冠幅模型具有较好的拟合效果及预测精度。因此,本研究所构建的冠幅模型可以很好地预测混交林内长白落叶松和水曲柳的冠幅,为进一步研究混交林树木树冠结构奠定了基础。      

基于无人机影像的天山云杉林树高提取及蓄积量的反演

【目的】提取影像高程数据建立模型反演天山云杉林分蓄积量,为天然林保护工程实施后天山云杉生态恢复与科学管理提供参考依据。【方法】以新疆天山西部巩留县恰西森林公园的天山云杉(Picea Schrenkiana var. tianshanica)为研究对象,无人机航拍影像与样地每木检尺为数据源,使用点云分类与克里金插值法提取无人机影像高程数据得到天山云杉树高,根据样地实测数据建立胸径树高模型,最终根据胸径树高模型反演天山云杉林林分蓄积量。【结果】利用无人机影像提取树高与实测树高存在显著正相关关系,提取平均精度为88.42%,建立天山云杉胸径-冠幅模型的相关系数为0.696,而胸径-树高模型的相关系数为0.730;验证胸径-树高模型,计算RMSE值为12.386,拟合效果显著。基于胸径-树高模型反演林分蓄积量精度为87.66%,与实测值比对,残差值大部分落在(-2,+2)残差区间。【结论】采用局部最大值算法对天山云杉林树高信息的提取效果较好,建立胸径-树高模型弥补了无人机不能对胸径直接测量的缺陷,进而反演天山云杉林林分蓄积量。     

无人机遥感影像提取的单木冠幅数据在桉树林分蓄积量估测中的应用

以广西壮族自治区南宁市树木园坛里管理区为研究区域、以桉树(Eucalyptus spp.)人工林为研究对象,在坛里管理区内设置6块20 m×20 m的典型样地,实地测量单木树高、胸径(1.3 m高)、冠幅直径,获得287株桉树样木数据;样地调查同时进行无人机航拍数据采集,获取分辨率为8 cm像素影像(110张),通过正射校正、倾斜校正、投影差校正对无人机影像进行处理,消除环境因子的影响,采用面向对象的影像分析方法对遥感影像上的桉树林提取林分单木冠幅;根据样地实测数据建立冠幅-胸径模型、冠幅-树高模型,将无人机影像提取的修正后的桉树单木冠幅数据代入构建的模型中,选择相关系数最高的模型推算胸径和树高,利用桉树二元材积公式估算样地的蓄积量,分析依据无人机遥感影像提取桉树单木冠幅数据估算林分蓄积量的可行性与精确度。结果表明：利用无人机影像提取冠幅与实测冠幅之间存在显著正相关,提取的平均精度为90.85%,建立的桉树冠幅-胸径曲线估计模型,其中对数函数方程拟合效果最好(决定系数为0.799);桉树冠幅-树高模型,拟合效果最好的是三次方函数方程(决定系数为0.755)。影像提取的单木冠幅,通过模型...     

甘肃大野口青海云杉距离加权大小比竞争指数研究

在研究对比距离加权的大小比竞争指数时,采用不同竞争木确定方法和参数可反映竞争压力效果差异,为其将来在林业生产实践尤其是林业遥感中的应用提供参考。本文以甘肃大野口青海云杉天然林为研究对象,以距离加权的大小比指数通用模型为基础,采用Pearson相关性和方差分离的方法,通过探究竞争对林木高径比(树高/胸径)生长的影响,对比分析了分别采用固定面积法、树冠重叠法、圆锥搜索法确定竞争木,以胸径、树高、冠幅分别为大小比参数,以固定半径、树高和、冠幅和分别为相对距离参数时,不同竞争指数反映竞争压力效果的差异。结果显示:1)竞争指数与高径比呈显著正相关(P < 0.01),并且相关性会随着下层林木从样本中的逐渐剔除而增强。2)针对研究区林分,圆锥搜索法是3种确定竞争木方法中效果相对最好的,其次为固定面积法,最差为树冠重叠法。3)除固定面积法外,选用树高和为相对距离参数的竞争指数与高径比的相关性大于选用冠幅和。4)以胸径比为大小比的竞争指数与高径比的相关性最大,其次为冠幅比,最小为树高比。5)排除与生长因子协同作用部分,以树高比为大小比的竞争指数对高径比变异的独立解释力最大(15.7%),其次为胸径比(7.3%),最小为冠幅比(3.6%)。综上表明,针对青海云杉天然林,距离加权的大小比竞争指数能够有效反映林木所受竞争压力情况,但竞争木确定方法和模型参数选用不同,其所反映的竞争效果也不同。3种竞争木的确定方法以圆锥搜索法为最佳,距离权重函数中以树高和为相对距离参数最好,而大小比参数选用树高相对更具生态学意义。      

北京地区油松人工林树冠竞争因子的测算与分析

使用广泛分布于北京地区,且具有典型代表性的116块油松(Pinus tabulaeformis)人工近熟林、成熟林样地数据(林龄为31～53 a),研究并确定了其树冠竞争因子。结果表明:近熟林阶段油松人工林生长渐趋稳定,成熟期有分化趋势;冠幅指标比胸径、树高指标对环境和竞争的响应更为敏感,是研究油松人工林生长的重要指标;建立了油松优势木胸径—冠幅线性模型和二次方模型,模型相关指数R2分别为0.662 0和0.660 8;确定线性模型为研究树冠竞争因子的模型,模型通过了t检验,残差呈正态分布;确定油松人工近、成熟林树冠竞争因子上限值为300,该值随树龄的增长趋于稳定;使用树冠竞争因子分析了116块林分的郁闭情况,结果显示15%的样地已经郁闭,郁闭时密度约为580株/hm2,剩余85%的林分需要进行不同程度的抚育。     

海口市10种行道树最优生长模型研究

行道树是城市园林植物的重要组成部分,研究其科学合理的种植密度对于城市园林植物的规划设计和管理养护具有重要意义。以海口市建成区椰子等10种行道树为研究对象,分别进行“树高?胸径”和“冠幅?胸径”相关性分析,并通过SPSS软件对调查数据进行回归分析,比较决定系数R2,P值等相关数据后,通过拟合精度检验值（总误差、平均误差、平均相对误差）检验拟合效果,最终从8个预选模型中选出各树种的“树高?胸径”和“冠幅?胸径”最优生长模型。结果表明,10种行道树的“树高?胸径”和“冠幅?胸径”相关性显著,各自的“树高?胸径”和“冠幅?胸径”最优生长模型准确度较高,20个最优模型中,幂函数模型和S模型居多。     

应用混合效应法建立的杂种落叶松人工林单木冠幅预测模型

应用2015年调查的黑龙江省江山娇实验林场48块杂种落叶松人工林样地的4129株样木数据,分析了冠幅(C_W)与胸径(D_BH)的相关关系,选出较好的冠幅—胸径线性关系模型作为基础模型;经过再参数化分析,选入对冠幅影响较大的单木因子和林分因子构建冠幅的通用线性模型;再采用混合效应模型的方法建立精确的冠幅预测模型。结果表明:冠幅与胸径呈较好的线性相关,冠长率(C_R)、高径比(H_DR)和林分断面积(B_AS)对冠幅的影响最大,最终构建了样地水平的线性混合效应模型为杂种落叶松人工林单木冠幅预测模型。模型的修正决定系数R_a²为0.6567,比基础模型(R_a²为0.5701)增加了15.19%;均方根误差(R_MSE)和赤池信息准则与基础模型相比,均减少了10%以上;模型采用留一交叉验证法进行检验,其平均绝对偏差(M_AE)为0.3491 m、平均相对偏差绝对值(M_APE)为18.36%,拟合效率(E_F)为0.6164。考虑该模型的实用性,基于留一法,利用随机抽样,对比分析了不同样本量(2,3,4,…,30株树)对随机效应校正下的模型预测效果,结果表明每个样地随机调查5株树的冠幅,即可达到较好的预测效果。     

应用高斯聚类的单木分割及树高和冠幅的提取

针对机载激光雷达点云中基于栅格化的冠层高度模型(CHM)所导致的原始点云数据丢失问题,提出了一种应用高斯模型聚类的单木信息提取方法。采用形态学开运算和高斯平滑方法形成高斯冠层最大模型(GCMM)能减少无关局部最大值对单木分割的影响,利用局部最大值法初步探测树冠顶点,通过最速下降法建立混合高斯模型得到树木位置和冠幅。利用聚类分析划分临近点云归属,进而实现单木参数准确提取,并提取单木最高点为树高。将点云分割方法应用于美国蓝岭地区6块圆形针叶林样地(r=30 m)。结果表明:单木分割F为0.89,正确分割单木树高提取精度95%,冠幅提取精度91%。结合实测数据对提取到的树高和冠幅进行相关性分析,树高R2=0.92,平均误差为-0.83 m;冠幅R2=0.84,平均误差为-0.42 m。相比于分水岭算法,高斯模型聚类方法F提高了11.2%,正确分割单木树高及冠幅提取精度提高了5.5%、5.8%,树高R2提高0.08,平均误差减少0.58 m;冠幅R2提高0.11,平均误差减少0.63 m。     

杉木人工林冠层高度无人机遥感估测

冠层高度是森林资源调查的重要因子。传统的森林树高调查方法存在外业调查难度大,效率低等问题。无人机（UAV）的发展为快速估测森林树高提供了手段。以福建省闽清县的杉木Cunninghamia lanceolata人工林为研究对象,通过Eco Drone-UA无人机遥感系统获取研究区遥感影像,利用Pix4D Mapper软件对航拍多光谱影像进行预处理,构建数字表面模型（DSM）,利用1:10 000地形图生成数字高程模型（DEM）;基于DSM和DEM叠加相减得到树冠高度模型（CHM）,实现杉木树高的提取。结果表明:植被指数和多光谱波段结合随机森林算法能够有效识别真实树冠顶点;利用无人机遥感影像能够实现杉木树高估测,相对误差最小值为0.81%,最大值为23.48%,标准误差为1.48 m,估测精度为90.8%。高程变化对树高估测精度有影响,根据高程大小排序的3组样木实测树高与提取树高的决定系数（R2）分别是0.97,0.84和0.78,标准误差分别是0.67,1.17和1.99 m,在高程较高区域树高估测精度明显高于高程相对较低区域。     

油松和侧柏林地表可燃物负荷量及影响因素

  目的  研究北京地区典型针叶林地表可燃物负荷量及其影响因素,构建可燃物负荷量模型,为可燃物的科学管理提供依据。  方法  结合林分因子（胸径、树高、郁闭度、冠幅、第1活枝高）和地形因子（海拔、坡度）,在北京市7个区选择具有代表性的油松林和侧柏林,每种林型各设置42块样地,调查和测定了2种针叶林的可燃物负荷量（上层枯叶、下层枯叶、灌木、草本、1 h 时滞枯枝、10 h 时滞枯枝）,采用冗余分析（RDA）研究地表可燃物负荷量与林分因子和地形因子的关系,利用多元线性回归建立总可燃物负荷量模型。  结果  （1）油松林总可燃物平均负荷量为14.31 t/hm2,侧柏林总可燃物平均负荷量为9.78 t/hm2,下层枯叶负荷量占2种针叶林地表总可燃物负荷量的比重最大。（2）RDA分析表明,油松林上层枯叶、灌木可燃物负荷量与胸径呈正相关,下层枯叶负荷量与郁闭度、坡度呈正相关。侧柏林上层枯叶、下层枯叶负荷量与树高、冠幅呈正相关,与海拔呈负相关。灌木可燃物负荷量与树高、郁闭度呈正相关,与海拔呈负相关。2种针叶林总可燃物、1 h 时滞枯枝、10 h 时滞枯枝负荷量均与胸径呈正相关,草本可燃物负荷量与海拔呈正相关。（3）模型表明,胸径、树高、冠幅能较好推算出油松林总可燃物负荷量,第1活枝高、冠幅、坡度能较好的推算出侧柏林总可燃物负荷量。  结论  油松林有发展成较大森林火灾的可能性,根据地表可燃物负荷量,应当着重对林下枯落物可燃物进行管理,及时清理林下可燃物,降低潜在森林火灾风险。不同林型可燃物负荷量与林分因子以及地形因子之间的关系不同,在进行可燃物管理时,应因地制宜,选择合理适宜的措施。      

北京六环内校园林木树冠覆盖与森林结构分析

目的校园是青少年群体的主要活动场所,本文旨在通过探究校园城市森林的数量与质量基础现状,为进一步丰富城市森林内涵,提高未来的校园环境绿化质量提供理论依据和实践参考,使未来校园城市森林的建设及城市森林功能的拓展得到重视,真正满足城市青年群体的需求。方法本论文以2013年北京城区0.5 m分辨率的World -View- 2卫星影像以及树冠覆盖栅格与矢量图为数据源,对北京市六环内984所学校校园林木树冠覆盖率进行统计;并随机抽取了126所学校,对其城市森林结构进行典型样地调查,记录调查样地内乔灌木植物种类、胸径（乔木）或地径（灌木）、树高、冠幅指标,据此进行校园森林群落结构分析。结果大学、中学、小学树冠覆盖率分别为31.91%、16.52%、17.08%,潜在树冠覆盖率分别为4.81%、0.62%、0.42%。学校整体物种丰富度指数（R）、Shannon-Wiener指数（H）、Pielou指数（J）分别为6.30、1.55、0.91,大学新校区物种多样性低于老校区。校园内树木平均胸径、冠幅和树高分别为23.93 cm、6.02 m和7.80 m。结论北京市校园森林群落林木树冠覆盖低于北京市整体林木树冠覆盖水平,且潜在绿化空间不足。大学物种丰富度高于中小学,同类校园内部物种多样性差异也较大,校园绿化水平参差不齐。胸径在10 ~ 20 cm,冠幅在4 ~ 6 m以及树高在5 ~ 10 m等级的青、壮年树木在学校城市森林中的数量占比最多,树冠自然扩展的潜力较强,是今后提高校园林木树冠覆盖的后备力量。校园城市森林树冠覆盖率,树冠覆盖斑块大小,树木胸径平均值均与校园面积显著正相关。      

模式改造对灰枣树个体和群体冠层特性及机械适应性的影响

【目的】研究枣树不同栽培模式的冠层特征,分析不同模式之间枣树个体和群体冠层特性差异及其相关性,寻找适合枣树集约化、机械化和标准化生产的栽培模式。【方法】以3～4 a灰枣树为试材,将株行距为1.0×1.5(m),树形为疏散分层形的原栽培模式(CK),将其一部分改造为株行距1.0×4.5(m)的篱壁形、主干形和“Y”形,冠高控制在2.5 m左右的3种新型模式,即M₁、M₂、M₃。将改造完成后的新模式作为试验组,原种植模式作为对照(CK)。对各模式枣树5～7月的株高、冠幅、作业间距以及个体和群体冠层特性进行了分析研究。【结果】M₂株高最高,M₁株高最低,6、7月时M₁与M₃和CK差异不显著,各模式的株高均在2.5 m左右且生长良好;5～7月,M₁冠幅显著最小,M₁为89.1 cm,较CK小13.1%;M₂冠幅与CK无显著差异,M₂为99.0 cm; M<...     

长白山云冷杉针阔混交林林木空间利用率混合模型

目的  建立林木空间利用率模型，为天然混交林中不同树种间生产力的比较提供依据，为单木成熟的判断提供参考。 方法  利用林木生长量与树冠大小比值定义林木空间利用率，以长白山地区云冷杉针阔混交林为研究对象，基于20块标准地的2 268株单木数据，建立林木空间利用率混合模型，拟合各树种的空间利用率。 结果  （1）备选指标中蓄积生长量和树冠投影面积之比与胸径相关系数最高，适宜作为计算指标。（2）通过逐步回归，最终选定林木胸径、胸径平方（代表胸高断面积）、树高、冠幅、样地蓄积、针阔比、坡向坡度、竞争指标作为林木空间利用率基础模型的自变量。（3）确定按树种分组，包含胸径平方及截距随机效应参数、指数函数异方差结构的混合模型，经检验，混合模型在建模数据及检验数据中的表现均略优于一般线性模型。（4）利用所构建的混合效应模型，对研究数据进行拟合预测，各树种空间利用率最高时期的胸径分别为云杉约40 cm，冷杉、落叶松、红松、中阔组约37 cm，慢阔组约32 cm。 结论  林木利用率模型得到的数量成熟是以单位营养空间的生产力为基础的，使不同树种间的比较更为合理，且计算结果符合一般林学规律，可以作为该地区云冷杉针阔混交林判定单木成熟及优化林分结构的参考依据。      

基于LIDAR数据的林冠层三维信息模型的提取与应用

该文应用机载激光雷达数据,获得了高精度的树冠底部地形信息及树高信息,提取了包含植被冠层高度的数字表面模型,即林冠层三维信息模型(DCM),结合研究区的数字高程模型(DEM)可以获得用常规方法很难准确获取的森林植被参数,如冠层垂直结构、森林高度、郁闭度等.在此基础上,制作了研究区的林木高度图,具有直观、形象等特点,有助于林业部门及时、准确地掌握森林资源相关信息,并可利用DCM获得森林密度、胸高断面积、蓄积量(生物量)及单木参数等森林植被参数.