基于GIS和ANN的时空相关单木生长模型研究

论文题目: 基于GIS和ANN的时空相关单木生长模型研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 森林经理

作者: 任谊群

导师: 冯仲科,鞠洪波

关键词: 地理信息系统,人工神经网络,生物地理统计学,马尾松人工林,单木生长模型

文献来源: 北京林业大学

发表年度: 2005

论文摘要: 以马尾松人工林为研究对象,以皆伐解析标准地数据、经营密度试验数据、单木定位固定标准地资料和常规标准地资料为基础,在生物地理统计学理论的指导下,在GIS支持下,应用BP神经网络建模技术,对时空相关单木生长模型进行系统研究。首先,针对林分生长模型研究缺乏长期单木定位固定标准地观测的问题,基于近成熟林保留木的位置测定与生长过程解析信息,对林分株数密度、缺损木的位置、大小及生长过程数据进行了恢复与反演研究。在数据恢复研究的基础上,对单木生长的空间相关性进行分析研究。在确定协方差函数与相关函数的基础上,通过两函数的分析,确定胸径、树高、材积等特征变量的显著相关距,以之为竞争木的约束半径。根据相关函数随特征距的变化规律,提出了相关距、独立距、显著相关距等概念,使竞争木的选择有了科学的生物地理统计学理论依据。在空间相关分析的基础上,进行单木竞争指标的研究。提出并研究了冠幅面积竞争指标、泰森多边形类竞争指标、缓冲区类竞争指标。对象木冠幅面积与胸径、树高、材积的对数线性相关性达极显著水平,因此是一个有效的与距离无关的单木生长竞争指标。泰森多边形断面积点密度TGP和泰森多边形材积点密度TVP与胸径、树高、材积的相关性都很强,对数线性回归方程的相关系数均达到了极显著水平。因此,在建立马尾松人工林单木生长模型时,泰森多边形断面积点密度和泰森多边形材积点密度都很适合作为胸径、树高、材积等因子的单木生长竞争指标。泰森多边形类竞争指标的提出,不仅具有明显的生物学意义,而且对基于GIS、GPS技术的林分生长模型研究具有很大的应用价值和学术意义。缓冲区直径比、缓冲区断面积比、缓冲区距离直径比、缓冲区距离断面积比等缓冲区类竞争指标,与胸径、树高、材积的相关性都达到极显著水平。相比之下,用缓冲区断面积比BBR和缓冲区距离断面积比BDBR作为胸径、树高、材积单木生长的竞争指标,能取得更好的建模效果。缓冲区类竞争指标的提出,使林分生长模型的研究从以往只注重时间相关的研究开始进入空间相关和时空相关的研究,同时对林分生长模型与GIS、GPS技术、生物地理统计学的结合具有重大的学术意义和应用价值。在竞争指标研究的基础上,以对象木的冠幅面积为单木竞争指标,以林木平均泰森多边形面积为林分密度指标,用人工神经网络方法研建了结构为5∶3∶1的CA单木模型CAnet。该模型不仅对建模样本具有很高的拟合准确度,而且对未参加建模的样本也具很高的吻合度,模型具有很强的泛化能力。以对象木的泰森多边形断面积点密度作为单木竞争指标,以林木平均泰森多边形面积为林分密度指标,用人工神经网络方法研建了结构为5∶3∶1的TGP单木模型TGPnet,取得了很好的拟合与预测效果。

论文目录:

摘要

Abstract

1 引言

1.1 单木竞争生长模型的国内外研究综述

1.1.1 潜在生长量修正法

1.1.2 回归估计法

1.2 竞争指标研究的国内外综述

1.2.1 完全不涉及距离

1.2.2 间接涉及距离

1.2.2.1 胸高断面积竞争指数

1.2.2.2 树冠面积重叠竞争指数

1.2.2.3 树冠表面积外露竞争指数

1.2.2.4 视角竞争指数

1.2.3 直接利用距离

1.2.3.1 简单竞争指数

1.2.3.2 镶嵌多边形竞争指数

1.3 ANN在林业的应用研究综述

1.4 GIS在林业的应用研究综述

1.4.1 GIS的发展与现状

1.4.2 GIS在林业上的应用研究

1.4.2.1 森林资源调查、监测和评价

1.4.2.2 森林经营与木材生产

1.4.2.3 林火模拟、森林生态和森林野生生物栖息地评价

1.4.2.4 森林景观经营管理

1.5 问题的提出

1.6 研究目的和意义

1.7 研究内容、材料和方法

1.7.1 研究内容

1.7.2 研究材料

1.7.3 研究方法

1.7.3.1 基础数据的获取方法

1.7.3.2 单木生长的空间相关分析方法

1.7.3.3 单木生长竞争指标的研究方法

1.7.3.4 单木生长模型及相关模型的拟合方法

2 林分株数密度与缺损木位置的恢复

2.1 株数密度变化规律的统计分析

2.2 株数密度变化规律的回归模型拟合

2.2.1 幂函数拟合

2.2.2 指数函数拟合

2.2.2.1 指数函数(1)拟合

2.2.2.2 指数函数(2)拟合

2.3 株数密度变化规律的人工神经网络模拟

2.3.1 模型建立

2.3.2 模型训练

2.3.2.1 训练样本预处理与定义

2.3.2.2 训练样本导入GUI

2.3.2.3 神经网络设置与初始化

2.3.2.4 神经网络训练

2.3.2.5 训练结果导出GUI

2.3.3 模型性能分析

2.3.3.1 仿真效果分析

2.3.3.2 精度分析

2.3.3.3 回归分析

2.3.3.4 与常规方法比较

2.4 经营密度过程恢复

2.5 缺损林木位置的恢复

2.6 小结与讨论

3 缺损木大小的恢复及其生长过程的反演

3.1 保留木带皮胸径与冠幅的恢复

3.1.1 带皮胸径的恢复

3.1.2 冠幅的恢复

3.2 林木大小的恢复

3.2.1 林分直径分布特征数的恢复

3.2.2 径阶株数的恢复

3.2.3 径阶缺损株数的确定

3.2.4 缺损木大小的确定

3.2.4.1 缺损木直径

3.2.4.2 树高曲线预测模型

3.2.4.3 缺损木树高

3.2.4.4 缺损木材积

3.2.5 缺损木大小与位置的匹配

3.3 缺损木生长过程的恢复

3.4 小结与讨论

4 单木生长的空间相关分析

4.1 直观分析

4.2 协方差函数分析

4.2.1 协方差函数

4.2.2 计算协方差函数的参数a

4.2.3 协方差函数分析

4.3 相关函数分析

4.3.1 相关函数估计

4.3.2 相关距、独立距与显著相关距

4.4 小结与讨论

5 单木生长竞争指标

5.1 与距离无关的竞争指示

5.2 与距离有关的竞争指示

5.2.1 泰森多边形类竞争指标

5.2.1.1 泰森多边形株数点密度TNP

5.2.1.2 泰森多边形断面积点密度TGP

5.2.1.3 泰森多边形材积点密度TVP

5.2.2 缓冲区类竞争指标

5.2.2.1 缓冲区直径比(BDR)

5.2.2.2 缓冲区断面积比BBR

5.2.2.3 缓冲区距离直径比BDDR

5.2.2.4 缓冲区距离断面积比BDBR

5.3 小结与讨论

6 单木生长模型

6.1 以冠幅面积为竞争指标的单木模型

6.1.1 模型建立

6.1.2 模型训练

6.1.3 模型性能分析

6.2 基于泰森多边形的单木模型

6.2.1 模型建立

6.2.2 模型训练

6.2.3 模型检验

6.3 基于缓冲区的单木模型

6.3.1 以BBR为竞争指标的单木模型

6.3.1.1 模型的建立与训练

6.3.1.2 模型检验

6.3.2 以BDBR为竞争指标的单木模型

6.3.2.1 模型的建立与训练

6.3.2.2 模型检验

6.4 小结与讨论

7 结论

7.1 林分株数密度与缺损木位置的恢复研究结论

7.2 缺损木大小的恢复及其生长过程的反演研究结论

7.3 单木生长的空间相关分析结论

7.4 单木竞争指标的研究结论

7.5 单木模型的研究结论

7.6 本文的创新点

参考文献

个人简介

导师简介

在读期间发表论文

致谢

发布时间: 2007-01-10

参考文献

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