一、林木胸径换算表编制方法（论文文献综述）
曾霞辉[1]（2020）在《基于无人机影像的林分蓄积量估测研究》文中研究指明林分蓄积量,指林分内所有活立木的总材积,是森林资源调查的重要指标之一。森林蓄积量的获取方法主要有实地调查和遥感估测,实地调查获得蓄积量费时费力、工作量大,卫星遥感影像估测蓄积量,时效性较差、精度低。无人机操作简单、成本低、机动响应快速,弥补了卫星遥感容易受云、雾等天气情况影响的缺点,解决了传统卫星遥感重访周期过长,应急不及时等问题,不受时间和地点的约束,影像数据分辨率高,受气候条件影响小,能实现低成本、高效、准确的估测林分蓄积量。本文以湖南衡山森林生态系统定位观测研究站为研究区,以研究区实验样地为研究对象,通过野外实测获得树木的胸径、树高等调查数据,利用无人机获取实验样地的影像数据。结合实验样无人机影像数据和野外实地调查数据,通过数据预处理得到高精度的三维模型;根据预处理结果,利用面向对象多尺度分割技术与GIS空间分析技术进行树冠信息提取,进而提取了林分平均冠幅、林分郁闭度、林分平均高和株数密度四个林分因子;以提取的林分因子为自变量,实测蓄积量为因变量构建了三种林分蓄积量估测模型,并对其进行模型检验以及比较分析选出拟合效果最好的模型。主要研究结果如下:（1）无人机数据获取与预处理。基于大疆无人机采集的影像数据和实验样地高程点数据,选用无人机数字摄影测量处理平台Agisoft PhotoScan进行预处理,利用多视图三维重建、影像外方位元素等技术,生产出高分辨率的数字正射模型、高精度的数字表面模型以及数字高程模型。（2）提取树冠信息。基于高精度的数字正射影像,利用面向对象的图像分析方法与多尺度分割技术,针对影像设置合适的分割尺度、紧致度和形状因子进行多尺度分割;以光谱、纹理和形状特征作为分类指标进行分类,有效提取树冠信息,F测度达到0.73。（3）提取林分因子。基于无人机影像数据预处理结果和单木树冠分割结果,提取实验样地的林分平均冠幅、林分郁闭度、林分平均树高和株数密度参数。以实地调查数据为验证数据,样地总体精度分别是:林分平均冠幅为85.24%,林分郁闭度为89.91%,林分平均高为85.78%;株数密度为79.86%。（4）构建蓄积量估测模型。以实测蓄积量为因变量,提取的林分因子为自变量,构建了三种蓄积量估测模型:多元线性回归模型、偏最小二乘回归模型和BP神经网络,其中多元线性回归模型的决定系数为0.641,相对误差为21.16%;偏最小二乘回归模型的决定系数为0.778,相对误差为18.93%;BP神经网络的决定系数为0.712,相对误差为39.68%。根据决定系数及误差分析等检验指标选出拟合效果最好模型的是偏最小二乘回归模型。综合上述,基于无人机高分辨率影像数据,通过遥感方法提取建模因子,并以此构建蓄积量估测模型,能够快速准确的获得林分蓄积量,研究结果为基于无人机的林分蓄积量估测研究提供了多种参考方法,对于林业监测、调查数据获取都有着一定的参考作用。
华伟平,丘甜,叶宏萌,武佳慧,池上评,张传海,盖新敏[2]（2020）在《兼容性黄山松密控图与可变密度收获表的研制》文中进行了进一步梳理为编制黄山松密控图（SDMD,林分密度控制图）和可变密度收获表,并解决密控图与可变密度收获表不兼容的问题,研究以密度效应模型为基础模型,通过建立等树高线、等直径线等模型绘制黄山松密控图,并结合地位指数模型导出黄山松可变密度收获表。结果表明,建立的黄山松等树高线和等直径线的相对误差在10.0%范围内,拟合效果较好,可用于编制黄山松密控图。利用混合蛙跳算法估算了以立地质量等级为哑变量的黄山松地位指数模型,结合等树高线和等直径线,编制了立地质量等级为肥沃、地位指数为16 m、密度指数为1 400株/hm2的黄山松可变密度收获表。
范梦娟[3]（2019）在《玉皇山国家森林公园价值评估 ——基于森林资源评估账户的构建》文中进行了进一步梳理2015年9月23日,《生态文明体制改革总体方案》正式印发,中共中央、国务院对我国生态文明建设提出新的要求,明确指出要对领导干部实行自然资源离任审计、建立生态环境损害终身追究制,要积极探索编制自然资源资产负债表,并在浙江省湖州市等五个城市率先开展编制自然资源资产负债表的试点工作。同时2018年政府工作报告也为我们描绘了未来五年健全生态文明体制的美好蓝图,从不同层面指明了生态建设的新动向。这些为自然资源资产的价值评估提供了发展空间,预示着自然资源资产评估将成为重要的评估内容。森林资源是自然资源的一项重要组成部分,对国家生态治理、生态功能调节发挥着重要作用。科学合理地评估森林资源的价值,是编制森林资源资产负债表的基础,但目前森林资源价值评估存在管理体制缺失、估值基本理论和准则体系都不完善的问题。因此如何建立并完善森林资源价值评估账户是目前迫切需要解决的问题。通过对相关文献的梳理,以自然资源价值理论、稀缺价值理论等为基础,根据我国自然资源资产负债表编制的相关要求,结合千年生态系统评估（MA）和SEEA-2012框架,构建森林资源评估账户。该账户包括具有实物形态的有形（物质）资源和不具有实物形态的无形（生态）资源两个类别。在此基础上,以玉皇山国家森林公园为例,借助玉皇山国家森林公园资源评估账户,对其森林资源价值进行评估。该账户的构建以及实际运用,不仅扩充了森林资源价值评估体系,在某种程度上也是对森林资源传统管理理念和管理体制的突破与创新。此外还有助于玉皇山国家森林公园以此账户为依据,做出科学合理的发展决策,从而发挥国家森林公园的最大效益。本文对玉皇山国家森林公园资产价值分为有形（物质）价值和无形（生态）价值。有形（物质）价值包括林木价值和林地价值;无形（生态）价值分为供给服务价值、调节服务价值、文化服务价值以及支持服务价值,并根据玉皇山森林公园的具体情况,对其具有的调节服务中的保育土壤价值、涵养水源价值、固碳吐氧价值和净化空气价值,以及文化服务中的景观游憩价值分别进行了评估。评估结果显示,玉皇山国家森林公园森林资源总价值量125,482.14万元,其中有形（物质）资源价值总量25,303.37万元,无形资源价值总量为100,178.77万元,二者价值量比值约为1:4,这也充分体现了森林资源资产生态价值的巨大空间,在我国生态文明建设中,应着重加强对生态服务价值的保护,以更加科学高效的方式发展和利用森林资源。
李笑峰[4]（2018）在《黑龙江省樟子松人工林一元立木材积表验证分析》文中指出近年来在使用黑龙江省樟子松人工林一元立木材积表的过程中,发现该材积表存在偏差,甚至出现出材量大于单株木材积的现象。基于此,对黑龙江省人工樟子松一元立木材积表进行了验证分析,并就修改材积表提出了理论依据。
曾伟生[5]（2017）在《基于木材密度的34个树种组一元立木生物量模型建立》文中研究说明森林是陆地上最大的碳库,其固碳能力的评估必须以生物量模型作为计量基础。基于2012年研究提出的通用性生物量模型M=0.3pD7/3,利用公开发表的各树种木材基本密度数据,建立了我国全部34个树种（组）的一元地上生物量模型,再利用全国森林生物量调查建模项目的实测数据,对其中14个树种（组）的地上生物量模型进行了验证;还分别针叶树和阔叶树2个树种组建立了相容性地下生物量模型和根茎比模型,并检验了其预估效果。结果表明:所建一元立木生物量模型对各个树种（组）地上生物量和地下生物量估计的相对误差绝对值平均数均未超过其相应的允许误差10%和15%,可用于宏观层面的森林生物量估计,是近年颁布实施的生物量模型系列行业标准的重要补充。
谢则谷[6]（2017）在《涉林案件林地面积与蓄积量调查方法探讨》文中提出根据多年从事涉林案件调查经验,总结出涉林案件中毁坏林木仍在山场,毁坏林木已被运走,且完成造林、集材、归楞和销售,火灾山场等不同情况下林地面积和蓄积调查、计算方法。
张鳌,冀晓东,丛旭,戴显庆[7]（2016）在《基于线性滤波法的单株林木抗风有限元模拟》文中指出风灾是林木发生破坏的主要原因之一,研究树木结构特征以及受力特点能够深入了解树木在受风荷载作用时各个部位的应力状态,确定其易发生破坏的区域,从而采取对应措施保证林木的安全稳定性。运用线性滤波法可以模拟实际状态下的脉动风模型;利用有限元技术可建立树木的有限元模型。结合两者可以模拟树木受动力风荷载作用的过程,并可计算树木各个部位的应力状态和位移等参数。模型搭建过程分为2个部分:风模拟,即运用线性滤波法编程计算得到随机的时程风场,再通过计算转换为脉动风荷载并施加于单株林木;树的模拟可根据单株树木各部分密度、弹性模量等与树高线性相关的假设,采用ANSYS中的参数化建模法（APDL）编程得到树木模型。最后编制宏文件,得到可以通过更改个别参数达到调节树模型以及脉动风场的命令流文件。在模型加载后,通过对所得到数据进行分析和比较,了解林木的抗风性能。在该模拟中,采用我国华北地区沿海防护林树种黑松为主要研究对象。通过模拟,了解单株黑松在脉动风荷载作用下的力学响应,得知材料的抗剪切性能决定其抗风能力大小,从而可采取相应措施如加固或对林木进行定期修剪,提升林木稳定性。
王伟[8]（2015）在《无人机影像森林信息提取与模型研建》文中指出森林资源调查与监测是为了摸清森林资源的数量、质量、分布以及变化情况,由内外业两方面工作组成。随着通讯技术、计算机技术、遥感技术的发展,外业工作的时间与工作强度有所降低,内业的自动化和信息化水平不断提高,与此同时森林资源调查与监测的精度与时效性显着提升。无人机作为遥感数据采集的重要平台,在森林资源调查与监测中的应用也越来越广泛。本研究以无人机影像为遥感数据,生产出高精度的数字表面模型（DSM）和数字正射影像图（DOM）,使用面向对象的影像信息提取技术和GIS空间分析技术,对冠幅、树高、郁闭度、林分密度等森林参数信息进行了提取,并结合实地调查数据,对提取结果进行了对比与分析,编制了航空立木材积表。主要研究内容和结论如下：（1） 高精度的数字表面模型和数字正射影像图制作技术选用PixelGrid-UAV无人机航空影像处理平台,处理了带有GPS/IMU数据的无人机原始影像,经过畸变校正、连接点提取与平差、空三加密、影像自动匹配、正射影像纠正等步骤,生产出了高精度的数字表面模型和数字正射影像图。（2）利用面向对象分类方法和多尺度分割技术提取了树冠和郁闭度信息使用高精度数字正射影像图,利用面向对象分类方法和多尺度分割技术,选择合适的分割尺度参数和分类特征,先提取得到目标林分,再二次分割分类得到树冠和林冠信息。以此估测单木冠幅、林分郁闭度和株数密度参数。使用面向对象分类方法和多尺度分割技术,单木平均冠幅的提取精度在0.70左右；林分郁闭度的提取值与人机交互判读结果相比,精度可以达到0.90以上,且基本符合实地目测结果；株数密度估测的总体精度为0.81。（3）使用GIS的空间分析技术估测单木树高和株数密度信息采用DSM和DOM交互编辑的方式,采集地面高程点,使用克里金插值法,生产出地面数字高程模型,继而得到数字冠层模型（CHM）。使用GIS的邻域分析和拓扑分析筛选出树梢点,最终得到单木树高和株数密度。在未郁闭林分中,单木树高的估测精度可以达到0.86以上；在高、中、低郁闭度林分中,株数密度估测的总体精度为0.67。（4）建立了航空胸径-冠幅模型、胸径-冠幅、树高模型以及航空一、二元立木材积表使用无人机影像提取的冠幅和树高参数信息,结合外业调查数据,建立了航空胸径-冠幅模型和胸径-冠幅树高模型,决定系数R2都在0.67以上。对照研究区的一二元立木材积表,分别建立了航空一元立木冠幅-材积表和航空二元立木冠幅、树高-材积模型表。综上所述,使用由无人机影像生产出的高精度数字表面模型和数字正射影像图,结合面向对象分类方法、多尺度分割技术和空间分析技术,在单木冠幅、单木树高、林分郁闭度、株数密度等森林参数信息的提取,精度基本可以达到0.70以上。本研究就无人机影像在森林资源调查上的应用做了一些尝试,探讨了森林DSM、DOM、DEM的生产和信息提取方法,为其他森林信息提取提供了思路,对森林资源调查和监测起到了一定的技术指导作用。
马炜,孙玉军[9]（2013）在《长白落叶松人工林立地指数表和胸径地位级表的编制》文中研究说明在通过二类清查数据分析长白落叶松人工林主要立地条件的基础上,利用27块包含未成林期和幼、中、近熟、成熟4个龄级调查样地的样木和解析木基础数据资料,结合树高、胸径与年龄关系的常用树木生长模型,采用相对优势高法编制了长白落叶松人工林的立地指数表,并采用数式法编制了胸径地位级表。结果表明:对数曲线方程lnH=3.130lnA-1.041和lnD=9.605lnA-16.307分别是立地指数和胸径地位级的最适合的导向拟合曲线。以30 a为长白落叶松标准年龄,在1221 m范围内划分10个立地指数级,编制形成立地指数表和胸径地位级表。检验结果表明所编制的数表精度高、适用性强,可全面、客观地评价该地区长白落叶松人工林林分,也为立地质量评定提供基础数据和理论依据。编制的胸径地位级表,不但能预测不同立地条件下林木胸径生长,也可直接用于立地质量评价,对于指导抚育间伐等经营措施的实施有重要意义。
马炜[10]（2013）在《长白落叶松人工林生态系统碳密度测定与预估》文中研究表明森林作为全球陆地生态系统的主体,是陆地碳循环最重要的碳库。人工林是森林生态系统的重要组成类型,是目前陆地碳汇增长最主要的媒介之一。对于人工林而言,掌握其生态系统碳累积现状及时空分布规律,据此评价并预测林分生长发育的动态过程,能为林分进行科学合理的经营管理提供依据。本研究以黑龙江小兴安岭地区朗乡林业局东折棱河林场的长白落叶松（Larix olgensis Henry.）人工林为研究对象,在多年积累的样地调查、标准木解析、生物量实测数据和含碳率测定数据的基础上,应用美国森林资源清查与监测体系（FIM）下圆形整群样地的抽样设计方法进行野外调查,测定了长白落叶松人工林生态系统碳密度。同时,在充分解析美国森林植被模拟系统（FVS）及其林火与可燃物扩展模型（FFE）基础上进行本土化,嵌入长白落叶松林分生长与收获模型,设定相关参数值,调校相关调整系数,模拟了人工经营措施下长白落叶松人工林的生长过程,并有效地预估了生物量和生态系统碳密度。本研究主要得到以下结论：（1）长白落叶松人工林生物量的估算和碳密度的计算。根据野外调查和实测数据,基于相对生长法建立高预估精度的生物量模型进行植被生物量的估算,基于残体蓄积通过体积密度和腐烂率转化计算残体生物量,得到长白落叶松人工林群落生物量为202.843t.hm-2,包括植被活生物量156.704t·hm-2和残体死生物量46.139t·hm-2,其中乔木生物量136.225t·hm-2,所占比例达67.16%,占据绝对优势。同时,测定生物量不同器官组分的含碳率值,得到长白落叶松群落的平均含碳率为45.8%,其中乔木（47.6%）、枯立木（44.6%）、林下植被（44.1%）、木质残体（41.2%）和凋落物（37.4%）。测定得到土壤平均有机碳含量为19.538g·kg-1。最终研究认为长白落叶松人工林生态系统碳密度随林龄增加而增大,空间分布序列是：土壤（91.847tC·hm-2）>植被（74.451tC·hm-2）>残体（19.029tC·hm-2）,平均为185.327tC·hm-2。长白落叶松人工林生态系统年均净固碳量为5.021tC·hm-2·yr-1,乔木的年均净固碳量为3.479tC·hm-2·yr-1。（2） FFE-FVS系统基本参数、生长与收获模型和生物量估算方法的确定。本研究生成了研究地长白落叶松人工林的位置、林分数据和样木数据三个主要文件,编制了地位指数表和合理经营密度表,为FFE-FVS系统的运行提供地位指数、林分密度指数和树冠竞争因子等参数。构建了包括“胸径-树高”模型,树皮因子模型,胸径、树高和树冠生长模型,林分死亡率模型以及材积模型7个模型在内的长白落叶松生长与收获模型体系。在FFE-FVS系统中,确定可基于树干、干材、树枝、树冠和树根等器官组分生物量方程的乔木生物量估算方法,林下植被生物量以林龄来估算,由林分死亡率模型模拟产生的枯立木的生物量依据材积并通过腐烂率和体积密度转化得到,活立木树冠凋落、枯立木破损倒落和剩余物堆积物是粗细木质物等残体生物量来源,凋落物中L层生物量为每年所有植被凋落叶的总和,而凋落物D层生物量则为各种残体及凋落物L层经分解损失的部分。最终,将长白落叶松生长与收获模型体系与生物量估算方法嵌入FFE-FVS系统,经不断试运行和调试,实现了FFE-FVS系统的本土化。（3）应用本土化FFE-FVS系统模拟林分生长以及预估森林生物量和碳密度。基于汉化的SUPPOSE窗口操作界面,以现实长白落叶松人工林林分为例,检验FFE-FVS系统模拟林分生长的结果,通过生长量调整系数来调整胸径和树高与实测值存在的差异,保证较好的模拟精度。根据对长白落叶松人工林的实际经营管理,利用FFE-FVS系统模拟林分的生长发育过程,研究认为30%强度、间隔期为10年的下层疏伐是最适合当地长白落叶松人工林的措施。模拟得到的生物量预估值与实测值差异不大,增长趋势基本一致。最终,计算得到的长白落叶松人工林生态系统碳密度预估值与实测值接近,土壤（46.61%）>植被（42.62%）>残体（10.77%）的空间分布序列也与实测结果相近,模拟效果良好。本研究实现了FFE-FVS系统在人工经营措施干扰下的对长白落叶松人工林林分生长的模拟和对生态系统碳密度的连续性动态预估。本研究依据国内首次引进的美国FIM圆形整群样地技术,提出细致可行的野外调查方法和规范的基础数据处理过程,保证了碳密度预估的精确性和可信度。同时,构建的针对小兴安岭地区长白落叶松的FFE-FVS系统在模拟林分生长时运行顺畅,输出的报表内容丰富、直观,具有可行性、准确性和实用性的特点,能够满足并能指导人工林的生产经营,并预估生物量和碳密度。本研究扩充了小兴安岭地区长白落叶松人工林生态系统生物量和碳密度研究的基础资料,对其它人工林生态系统碳密度的现状和动态预估的研究具有重要的借鉴作用,以期为逐步为完善我国生物量和碳储量监测体系提供参考。
二、林木胸径换算表编制方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、林木胸径换算表编制方法（论文提纲范文）
（1）基于无人机影像的林分蓄积量估测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无人机发展及应用 |
| 1.2.2 蓄积量估测研究进展 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线图 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 研究区概况及数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 自然条件 |
| 2.1.3 生物资源概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 无人机影像数据获取 |
| 2.2.2 地面调查数据获取 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 树冠信息提取 |
| 3.1 树冠信息提取方法 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.3 树冠提取 |
| 3.3.1 多尺度分割 |
| 3.3.2 特征提取 |
| 3.3.3 面向对象分类 |
| 3.4 精度评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 林分因子提取 |
| 4.1 林分平均冠幅提取 |
| 4.2 林分平均高提取 |
| 4.3 林分郁闭度提取 |
| 4.4 株数密度提取 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 林分蓄积量估测模型构建 |
| 5.1 估测模型构建 |
| 5.1.1 多元线性回归模型: |
| 5.1.2 偏最小二乘回归模型 |
| 5.1.3 BP神经网络模型 |
| 5.2 精度检验 |
| 5.2.1 估测结果对比分析 |
| 5.2.2 估测模型精度评价 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（3）玉皇山国家森林公园价值评估 ——基于森林资源评估账户的构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 导论 |
| 一、选题背景与研究意义 |
| 二、文献综述 |
| 三、研究内容和本文创新 |
| 四、研究思路和研究方法 |
| 第一章 理论基础 |
| 第一节 相关概念 |
| 一、森林资源资产的基本定义 |
| 二、森林资源资产评估的定义与特点 |
| 三、森林资源资产的分类 |
| 第二节 相关基础理论 |
| 一、自然资源价值理论 |
| 二、稀缺价值理论 |
| 三、地租理论 |
| 第二章 构建森林资源资产评估体系 |
| 第一节 构建原则与思路 |
| 一、评估体系构建原则 |
| 二、评估体系构建思路 |
| 第二节 评估体系与评估账户构建 |
| 一、评估体系构建 |
| 二、评估指标解释 |
| 三、核算方法介绍 |
| 四、评估账户构建 |
| 第三章 玉皇山国家森林公园价值评估 |
| 第一节 玉皇山国家森林公园基本情况 |
| 一、玉皇山国家森林公园地理概况 |
| 二、玉皇山国家森林公园经营状况 |
| 三、玉皇山国家森林公园自然状况 |
| 四、玉皇山国家森林公园森林资源状况 |
| 第二节 玉皇山国家森林公园价值评估基本要素 |
| 一、评估目的 |
| 二、评估对象及评估范围 |
| 三、评估价值类型 |
| 四、评估基准日 |
| 五、相关评估指标 |
| 第三节 玉皇山国家森林公园价值评估过程 |
| 一、有形资源评估 |
| 二、无形资源评估 |
| 三、玉皇山国家森林公园评估账户 |
| 第四节 玉皇山国家森林公园价值评估结果分析 |
| 一、有形资源评估结果分析 |
| 二、无形资源评估结果分析 |
| 三、总资产评估结果分析 |
| 结论 |
| 一、研究结论 |
| 二、研究局限性 |
| 三、研究展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间科研成果 |
| 致谢 |
（4）黑龙江省樟子松人工林一元立木材积表验证分析（论文提纲范文）
| 1 验表样木来源 |
| 2 现行人工樟子松材积表的检验 |
| 2.1 材积表的检验方法 |
| 2.2 材积表的预估精度及置信椭圆F检验 |
| 3 材积表的检验结果与分析 |
| 4 误差产生的原因 |
| 4.1 林分结构以及单株木材积发生变化 |
| 4.2 历史条件所限 |
| 4.3 材积测量工具不同 |
| 4.4 材积表误差产生的影响 |
| 5 结论和建议 |
（5）基于木材密度的34个树种组一元立木生物量模型建立（论文提纲范文）
| 1 数据与方法 |
| 1.1 数据资料 |
| 1.2 建模方法 |
| 1.2.1 计算平均木材基本密度 |
| 1.2.2 建立一元地上生物量模型 |
| 1.2.3 建立一元地下生物量模型 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 地上生物量模型 |
| 2.2 地下生物量模型 |
| 3 结论与讨论 |
（6）涉林案件林地面积与蓄积量调查方法探讨（论文提纲范文）
| 1 调查依据 |
| 2 调查前的准备工作 |
| 2.1 调查工具 |
| 2.2 调查资料 |
| 2.3 调查人员及资质要求 |
| 3 调查方法 |
| 3.1 毁坏林木没有运走, 还在原山场 |
| 3.2 毁坏林木已从采伐地运走并完成造材、集材、归楞 |
| 3.3 毁坏林木已运走并销售 |
| 3.3.1 利用伐桩调查 |
| 3.3.2 利用历年调查资料调查 |
| 3.4 火灾山场林木面积、蓄积量调查 |
| 4 内业计算 |
| 5 调查报告制作 |
| 6 结语 |
（7）基于线性滤波法的单株林木抗风有限元模拟（论文提纲范文）
| 1 风荷载的模拟 |
| 1. 1 风荷载 |
| 1. 1. 1 风荷载的基本特性 |
| 1. 1. 2 脉动风速谱 |
| 1. 1. 3 脉动风的互功率谱 |
| 1. 2 互功率谱的计算 |
| 1. 3 线性滤波法运用 |
| 1. 4 阵风效应影响 |
| 2 树木模型的模拟 |
| 2. 1 模型假设 |
| 2. 2 模型破坏准则 |
| 2. 3 模型搭建 |
| 2. 3. 1 选取树种和参数 |
| 2. 3. 2 模型参数 |
| 2. 3. 3 有限元建模 |
| 2. 3. 4 工况设置 |
| 3 模型计算 |
| 3. 1 模型的运算流程 |
| 3. 2 风场计算 |
| 3. 2. 1 主要参数 |
| 3. 2. 2 风荷载计算 |
| 3. 2. 3 风荷载的验算 |
| 3. 3 林木受力分析 |
| 3. 3. 1 单工况受力分析 |
| 3. 3. 2 多工况受力分析 |
| 3. 3. 3 应力状态分析 |
| 3. 3. 4 破坏机制 |
| 4 结论 |
（8）无人机影像森林信息提取与模型研建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 引言 |
| 1.1. 研究背景 |
| 1.2. 国内外现状 |
| 1.3. 研究目的与意义 |
| 1.4. 研究内容与方法 |
| 1.4.1. 研究内容 |
| 1.4.2. 主要研究方法 |
| 1.5. 技术路线 |
| 1.6. 主要创新点 |
| 1.7. 本章小结 |
| 2. 实验数据的获取与处理 |
| 2.1. 研究区概况 |
| 2.1.1. 大川林场概况 |
| 2.1.2. 东门林场概况 |
| 2.2. 实验数据获取 |
| 2.2.1. 无人机数据获取 |
| 2.2.2. 地面调查数据 |
| 2.3. 无人机数据预处理 |
| 2.3.1. GPS/IMU辅助航空摄影测量 |
| 2.3.2. DSM和DOM生产平台 |
| 2.3.3. PixelGrid工程文件生成 |
| 2.3.4. 数字表面模型生成 |
| 2.3.5. 数字正射影像拼接 |
| 2.4. 本章小结 |
| 3. 森林信息提取 |
| 3.1. 树冠信息提取 |
| 3.1.1. 提取目标林分 |
| 3.1.2. 树冠区域提取 |
| 3.1.3. 结果与分析 |
| 3.2. 树高信息提取 |
| 3.2.1. 数字地面模型生成 |
| 3.2.2. 冠层高度模型生成 |
| 3.2.3 树顶点提取 |
| 3.2.4. 树高提取 |
| 3.2.5. 结果与分析 |
| 3.3. 林分郁闭度提取 |
| 3.3.1. 郁闭度地面调查方法 |
| 3.3.2. 郁闭度航空相片调查方法 |
| 3.3.3. 郁闭度图像处理调查方法 |
| 3.3.4. 结果与分析 |
| 3.4. 株数密度提取 |
| 3.4.1. 株数密度地面调查方法 |
| 3.4.2. 株数密度航空相片调查方法 |
| 3.4.3. 株数密度遥感处理调查方法 |
| 3.4.4 结果与分析 |
| 3.5. 本章小结 |
| 4. 航空立木材积表编制 |
| 4.1. 胸径-冠幅模型 |
| 4.2. 胸径-冠幅、树高模型 |
| 4.3. 一元航空立木材积表 |
| 4.4. 二元航空立木材积表 |
| 4.5. 本章小结 |
| 5. 结论和讨论 |
| 5.1. 结论 |
| 5.2. 讨论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介1 |
| 导师简介2 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（9）长白落叶松人工林立地指数表和胸径地位级表的编制（论文提纲范文）
| 1 研究地概况 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 长白落叶松分布情况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 数据整理 |
| 2.4 导向曲线的选取 |
| 2.5 检验方法 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 导向曲线的拟合结果 |
| 3.2 标准年龄及指数级距 |
| 3.3 数表的编制 |
| 3.3.1 立地指数表 |
| 3.3.2 胸径地位级表 |
| 3.4 数表的检验 |
| 3.4.1 立地指数表 |
| 3.4.1. 1 精度检验 |
| 3.4.1. 2 落点检验 |
| 3.4.1. 3 适用性检验χ2检验 |
| 3.4.2 胸径地位级表 |
| 3.4.2. 1 精度检验 |
| 3.4.2. 2 落点及适用性检验 |
| 4 结论及讨论 |
（10）长白落叶松人工林生态系统碳密度测定与预估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 前言 |
| 第一章 森林碳储量研究 |
| 1.1 国内外研究进展 |
| 1.1.1 国际研究概况 |
| 1.1.2 国内研究概况 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.2.1 样地实测法 |
| 1.2.2 二氧化碳平衡法 |
| 1.2.3 微气象场法 |
| 1.2.4 生理生态模型法 |
| 1.2.5 遥感信息模型法 |
| 1.3 研究的不足 |
| 1.4 展望 |
| 第二章 基础理论与方法 |
| 2.1 森林资源经营理论 |
| 2.2 FIM清查体系 |
| 2.2.1 美国森林清查体系发展 |
| 2.2.2 美国森林资源清查抽样设计 |
| 2.2.3 森林资源清查调查与数据应用 |
| 2.3 森林植被模拟系统FVS |
| 2.3.1 FVS起源与发展 |
| 2.3.2 FVS系统结构 |
| 2.3.3 FVS系统运行 |
| 2.4 林火与可燃物扩展模型FFE-FVS |
| 2.4.1 FFE-FVS简介 |
| 2.4.2 FFE-FVS模型 |
| 2.4.3 FFE关键字系统 |
| 2.4.4 FFE-FVS模型运行 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 研究地概况 |
| 3.1 自然地理概况 |
| 3.1.1 地理位置 |
| 3.1.2 地形地貌及土壤分布 |
| 3.1.3 气候及水文条件 |
| 3.1.4 植被概况 |
| 3.2 长白落叶松人工林概况 |
| 3.3 社会经济条件 |
| 第四章 研究目的、内容与方法 |
| 4.1 研究目的 |
| 4.2 研究内容 |
| 4.2.1 生态系统碳密度测定 |
| 4.2.2 FFE-FVS系统应用 |
| 4.3 研究方法 |
| 4.3.1 标准地选取与设置 |
| 4.3.2 标准地调查 |
| 4.3.3 生物量调查与计算 |
| 4.3.4 室内测定及理化分析 |
| 4.3.5 碳密度计算 |
| 4.3.6 FFE-FVS系统应用 |
| 4.4 总体技术路线 |
| 第五章 长白落叶松人工林生态系统碳密度 |
| 5.1 长白落叶松人工林乔木层碳密度 |
| 5.1.1 乔木生物量模型构建及估算结果 |
| 5.1.2 乔木各器官含碳率 |
| 5.1.3 乔木碳密度 |
| 5.2 长白落叶松人工林林下植被层碳密度 |
| 5.2.1 林下植被生物量模型及估算结果 |
| 5.2.2 林下植被含碳率 |
| 5.2.3 林下植被碳密度 |
| 5.3 长白落叶松人工林倒落残体层碳密度 |
| 5.3.1 倒落残体生物量估算结果 |
| 5.3.2 倒落残体含碳率 |
| 5.3.3 倒落残体碳密度 |
| 5.4 长白落叶松人工林土壤碳密度 |
| 5.4.1 土壤基本理化性质 |
| 5.4.2 土壤碳密度 |
| 5.5 长白落叶松人工林生态系统碳密度 |
| 5.5.1 生态系统生物量 |
| 5.5.2 生态系统平均含碳率 |
| 5.5.3 生态系统碳密度 |
| 5.5.4 生态系统碳密度估算 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 FFE-FVS系统模型构建及模拟参数设定 |
| 6.1 基础数表编制 |
| 6.1.1 长白落叶松地位指数表 |
| 6.1.2 长白落叶松人工林合理经营密度表 |
| 6.2 林分生长与收获模型 |
| 6.2.1 胸径-树高模型 |
| 6.2.2 树皮因子模型 |
| 6.2.3 胸径生长模型 |
| 6.2.4 树高生长模型 |
| 6.2.5 树冠生长模型 |
| 6.2.6 林分死亡率模型 |
| 6.2.7 林分更新模型 |
| 6.2.8 材积模型 |
| 6.3 FFE-FVS基础数据 |
| 6.3.1 基础数据文件 |
| 6.3.2 可控变量 |
| 6.4 FFE-FVS预估生物量与碳密度 |
| 6.4.1 生物量估算方法及输出 |
| 6.4.2 碳密度计算 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 FFE-FVS系统运行、检验及模拟效果评价 |
| 7.1 FFE-FVS系统模拟运行 |
| 7.1.1 模拟准备 |
| 7.1.2 选择经营措施 |
| 7.1.3 选择输出结果 |
| 7.1.4 运行及结果输出 |
| 7.2 FFE-FVS系统检验及调整 |
| 7.2.1 FFE-FVS系统模拟结果检验 |
| 7.2.2 FFE-FVS系统调整 |
| 7.3 FFE-FVS系统应用及效果评价 |
| 7.3.1 FFE-FVS系统执行经营管理措施 |
| 7.3.2 FFE-FVS系统预估生物量 |
| 7.3.3 FFE-FVS系统预估碳密度 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论与讨论 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 个人简介 |
| 导师介绍 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
四、林木胸径换算表编制方法（论文参考文献）
- [1]基于无人机影像的林分蓄积量估测研究[D]. 曾霞辉. 中南林业科技大学, 2020(02)
- [2]兼容性黄山松密控图与可变密度收获表的研制[J]. 华伟平,丘甜,叶宏萌,武佳慧,池上评,张传海,盖新敏. 武夷学院学报, 2020(03)
- [3]玉皇山国家森林公园价值评估 ——基于森林资源评估账户的构建[D]. 范梦娟. 中南财经政法大学, 2019(09)
- [4]黑龙江省樟子松人工林一元立木材积表验证分析[J]. 李笑峰. 防护林科技, 2018(11)
- [5]基于木材密度的34个树种组一元立木生物量模型建立[J]. 曾伟生. 林业资源管理, 2017(06)
- [6]涉林案件林地面积与蓄积量调查方法探讨[J]. 谢则谷. 安徽林业科技, 2017(05)
- [7]基于线性滤波法的单株林木抗风有限元模拟[J]. 张鳌,冀晓东,丛旭,戴显庆. 北京林业大学学报, 2016(02)
- [8]无人机影像森林信息提取与模型研建[D]. 王伟. 北京林业大学, 2015(10)
- [9]长白落叶松人工林立地指数表和胸径地位级表的编制[J]. 马炜,孙玉军. 东北林业大学学报, 2013(12)
- [10]长白落叶松人工林生态系统碳密度测定与预估[D]. 马炜. 北京林业大学, 2013(06)