林分空间结构可视化方法研究
西北林学院学报2009,24(2):157~161JournalofNorthwestForestryUniversity
林分空间结构可视化方法研究¹贺姗姗,彭道黎(北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室,北京100083)摘 要:通过可视化方法对林分空间结构特征进行模拟,既真实的反映林分现实状态,又方便直观的为森林生产经营提供依据和指导。以河北省张家口桥东区油松林为研究对象,将分布格局中均匀分布、随机分布、聚集分布的特征与计算机图形学的几何特征相结合作为可视化参数,先通过聚集指数R判断分布格局,再依据3参数Weibull函数划分林木大小,对油松林的空间结构进行了初步的可视化实现,并建立了相应的植物形态特征数据库,取得了良好的效果。关键词:林分;空间结构;可视化中图分类号:S758.53 文献标识码:A 文章编号:1001-7461(2009)02-0157-05
AMethodologicalStudyontheVisualizationofStandSpatialStructureHEShan-shan,PENGDao-li(ThekeyLaboratoryofSilvicultweandConservationoftheMinistryofEducation,BeijingForestryUniversity,Beijing100083,China)
Abstract:Thesimulationofspatialstructureofforeststandbyvisualizationmethodcannotonlyreflecttherealstateofstand,butalsointuitivelyandeasylyprovidebasisandguidanceforforestmanagement.Tak-ingtheChinesepinestandintheeastdistrictofZhangjiakouinHebeiProvinceasexample,thespecialstructureofthestandwerepreliminarilyvisualized,inwhichthecombinationsofthedistributionpatterncharacteristics,includinguniformdistribution,randomdistribution,andaggregationdistributionwithcomputergraphicsofthegeometricfeatureswereusedasvisualparameter,firstly,judgethedistributionpatternbytheaggregationindexR,andthendividethestandsizebythree-parameterWeibullfunction.Meanwhile,correspondingplantmorphologicalcharacteristicdatabasewereestablished.Keywords:stand;spatialstructure;visualization
林分空间结构是指林木在水平地面上的分布格局及其属性在空间上的排列方式。它决定了树木之间的竞争势及其空间生态位,在很大程度上影响着林木的生长和林分的稳定性。空间结构是林分的重要特征,对于描述林分状态及其改变有特别重要的意义[1]。随着计算机可视化技术的迅猛发展和数学模型理论的日益完善,在林业生产实践中,人们越来越关注利用计算机可视化技术进行森林的经营管理。目前林分可视化技术主要是通过林分调查数据获得林分的基本属性值,如树高、胸径、位置等等,并根据属性特征建立相应的生长模型,结合三维图形模拟系统,对林分进行三维模拟。其中比较成熟的软件包括:美国农业部林务局(USDA)太平洋西北部实验站(PacificNorthwestResearchStation)研发出的林分可视化系统SVS3.31、法国农业开发国际研究中心(CIRAD)推出AMAP的软件系统、德国哥廷根大学研发的TREEDRAW和TREESCAPE软件等[2]。然而经研究表明,现有的林分可视化技术往往忽视了林分的空间结构。目前比较通用的林分空间结构可视化方法有2种:一种是不考虑林木的具体位置坐标,仅仅利用随机函数对单株木进行随机分布,这也是早前很多软件使用的方法,然而其真实度
¹ 收稿日期:2008-07-09 修回日期:2008-09-04
基金项目:国家/十一五0科技支撑计划课题/国家重点林业工程监测技术研究0(2006BAD23B05)。 作者简介:贺姗姗,女,博士研究生,主要从事林分可视化研究。和准确度是很难预测的;第二种方法是通过对林分的单株木进行具体坐标的测量,将其按照实际位置再现,这样不仅需要繁重的工作量,而且实现大面积的林分模拟是比较困难的。因此,这2种方法均不能达到让人满意的效果。本文将结合林分空间结构的基本特征,对林分空间结构的可视化方法做进一步的研究和探讨。1 林分空间结构的组成按照现代森林经理学观点,林分空间结构可以分为以下3个方面:林木个体在水平地面上的分布形式即林木空间分布格局;林木大小差异程度;树种混交程度[3]。林木空间分布格局是林分空间结构的一个重要方面,是种群生物学特性、种内与种间关系以及环境条件综合作用的结果。既可以对种群和群落的水平结构进行定量描述,给出它们之间的空间关系,同时也能够说明种群和群落的动态变化。基本的分布类型有3种:随机分布、规则(均匀分布)和聚集(团状)分布。描述空间分布格局的指标可分为2类:与距离有关和与距离无关。其中,与距离有关的分布格局指数主要有:聚块样方方差分析、最近邻体分析(nearestneighboranalysis)和Ripley.sK(d)[4]函数分析。最近邻体分析包括简单最近邻体分析(simplenearestneighboranalysis)和精确最近邻体分析(refinednearestneighboranalysis)。简单最近邻体分析又称聚集指数R[5]。Clark和Evans提出的聚集指数R是最早采用的与距离有关的空间格局指数。聚集指数R是相邻最近单株距离的平均值与随机分布下的期望平均距离之比,计算公式为R=(1NENi=1ri)/(12F/N)(1)式中ri为第i单株树到其最近邻木的距离,N为样地林木株数,F为样地面积。R>1,则林木有均匀分布的趋势;若R<1,则林木有聚集分布的趋势;若R=1,则林木有随机分布的趋势。林木大小差异程度多采用林分直径分布来表达,是指在林分内各种大小直径林木的分配状态,也称林分直径结构(standdiameterstructure),是反映林分结构的重要指标之一。目前,在林分直径结构中,普遍应用的是同龄纯林的直径结构规律,而异龄混交林的直径结构规律要复杂得多,至今还没有成熟的研究模型。Gadow等提出混交度的概念,用来说明混交林中树种空间隔离程度,它被定义为参照树i的n株最近相邻木中与参照树不属同种的个体所占的比例,用公式表示为[6]:
Mi=1nEnj=1vij(2)其中,vij是一个离散性的变量,其值定义为:当参照树i与第j株相邻木非同种时vij=1,反之,vij=0。显然,0[Mi[1。Mi=0表示参照树i的周围n株相邻木与参照树均属同一树种;Mi=1则表示参照树i的周围n株相邻木与参照树本身属不同树种。可见,混交度表明了任意一株树的最近相邻木为它种的概率[7]。在公式当中,n值的选择显得格外重要,不但影响计算过程的复杂度,同时也要考虑实际调查中的可操作性,而且是否可以满足解释说明混交林中树种空间隔离程度的需要。Fueldner[7]在研究混交林树种隔离程度时结合实例指出了n=3的恰当性。在其后欧洲的许多文献中均采用了这一相邻木株数,并命名为结构4组法,将此混交度方法成功地应用于分析混交林空间结构。然而,惠刚盈等[6]研究认为,n=4较为恰当,因为n=3或5时,在其类型划分上仅有4或6种(偶个数),缺乏中间过渡类型,这不符合自然现象。同时,当选取n=3时,对双株或双行以上混交的林分进行分析时易造成混乱。因此,采用n=4时才能明显地表达出混交度的林学意义。
2 林分空间结构的可视化
2.1 林木空间分布格局的可视化林木空间分布格局的可视化方法是以立地条件及林木个体生长模型为基础进行转换和分析,利用三维可视化图形表达的方式展示现实林分空间格局。主要利用2种原始数据:森林资源二类小班调查因子表和植物形态特征数据库。林分小班调查因子主要包括树种、大小(年龄、胸径、树高、冠幅、冠长等)、立地条件等。植物形态特征数据库,是指将单株木的各种形态特征作为一条记录存储在数据库中,每一株树都有其在数据库中对应的唯一记录。建立植物形态数据库保证了数据的完整性,同时也有利于今后数据的增减和更新。由于目前国外的林分可视化软件,还没有符合我国森林资源特点的植物形态特征库,在使用前需要进行比较繁琐的数据标准统一和转换,因此,建立我国植物形态特征数据库应是林分可视化研究的先决条件。本文选取河北省张家口桥东区油松林试验区。试验区位于49b37cN、52b88cE。地处河北省西北部,永定河上游。北靠崇礼县,东南与宣化县接壤,西隔
158西北林学院学报24卷 清水河与桥西区相望。全区总土地面积为113km2。大陆性气候,四季分明。冬季漫长严寒,夏季短暂无酷日,春秋季干燥多风。3月份气温开始回升,8月开始降温。1月份气温最低,月均-10.3e。极端低温-25.7e;7月份气温最高,月均23.3e,极端高温达40.9e,年均7.5e,年温差33.5e。区内属淡栗钙土。姚家庄镇工程区大部分为沙砾质或轻质洪积淡栗土。pH呈中性,地下水位在10~80m之间,还有部分地段属风沙型,半固定沙土,无团粒结构。全区植物达285种,其中乔木有油松、山杨、蒙古栎、白榆等,灌木有山荆子、山刺玫、山杏等。植物形态特征的主要因子根据数据类型和精度需要进行设计和建库(表1)。
表1 植物形态特征主要因子Table1 Mainfactorsofplantmorphologicalcharacteristics
ID字段名字段类型长度/m小数位数是否引用代码代码名称1树种Char20N2年龄Int40N3胸径Float102N4树高Float102N5冠幅Float102N6平均分枝角Float31N7最大分枝角Float31N8最小分枝角Float31N9分枝状况Int30Y00110叶态叶形Int30Y00211树干颜色Int100N12叶片颜色Int100N13受害状态Int30Y00314X坐标Float102N15Y坐标Float102N注:ID:9~10将树木性质进行量化存储,其中分枝状况、叶态叶形和受害形态用代码表示,树干颜色和叶片颜色用离散值(整数)表示。 目前对于空间格局可视化中的林木位置,通常
森林结构
森林结构senlin jiegou森林结构structure of forest组成的空间、时间和生活型排列。
空间排列称为空间结构；时间排列称为年龄结构；生活型排列称为层片结构。
研究森林结构对深入了解各种森林植物与环境的关系，以及森林的生长发育和更新、演替规律具有重要意义，并可为制订科学的经营措施，最大限度地发挥提供理论依据。
空间结构包括水平结构和垂直结构。
水平结构林木在地面上的分布状态和格局。
不同植物都有它特有的分布格局和镶嵌特性，除环境因素外，还与植物本身的生态学、生物学特性，特别是与种的繁殖、迁移特性和竞争能力等有关。
分布格局有规则分布、团状分布和随机分布等。
人工林大部属规则分布。
林业上常用的郁闭度、疏密度和密度等数量指标，是从不同角度反映林分的水平结构状态。
郁闭度指林冠的闭锁程度，是林冠垂直投影面积和林地总面积之比值，用十分数表示。
林地全为树冠投影遮蔽时,郁闭度为1.0；树冠投影面积占林地总面积的80％时则为0.8;以此类推。
生产上常把郁闭度分成几个等级，1.0～0.9为高度郁闭；0.8～0.7为中度郁闭；0.6～0.5为弱度郁闭;0.4 ～0.3为极弱度郁闭;0.3以下则称为疏林。
森林疏密度指森林对空间的利用程度，单位面积上现实林分内林木胸高断面积总和与相同条件下的标准林分（相同树种生产力最高的林分）的胸高断面积总和之比，用十分数表示。
数字越大，即利用空间越充分；反之则越不充分。
森林密度是单位面积上的林木株数。
垂直结构森林植物地上同化器官(枝、叶)在空中的排列成层现象。
在发育完整的森林中，一般可分为乔木、灌木、草本和苔藓地衣4个基本层次,每层又可按高度分为若干个亚层。
乔木层是森林中最主要的层次，它的层次结构又称为林相。
森林按林相可分为单层林、复层林和连层林。
乔木层仅有1层的为单层林,如大多数人工林、、毛竹、油松、落叶松林等。
乔木层分2个或2个以上亚层的为复层林。
乔木层有3、4个亚层,甚至垂直郁闭,难以分层的为连层林,如。
【国家自然科学基金】_林分空间结构_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731
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2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
科研热词 推荐指数 长白山 1 空间格局 1 空间分布 1 点格局分布 1 混交度 1 樟子松 1 林分更新 1 更新 1 幼苗 1 大小比数 1 人工天然混交林 1 云杉 1 ripley's k函数 1 hamill & wrlisht统计方法 1
推荐指数 4 4 4 3 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
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森林经营决策模拟系统的设计与实现
关键词: 森林经理; 森林经营决策; 模拟系统;W eib ul l 分布; 中图分类号: S757. 1 文献标志码: A
Rea l iza t ion of th e Si m u la t ion System f or F or est M an a gem en t D ec ision
首先按欧氏距离公式计算样木与其它林木的距离确定与样木i最近的4其距离dik然后确定相邻2株邻近木夹角根据x1xi符号和y1与y2yi符号确定相邻的2树木所在象限求出它们的夹角12最后根据决策因子1314i大小比数ui角尺度wi健康指数h5森林经营决策模块以顶极群落为目标以维持生态系统健康和功能持续为目的形成林木空间均匀分布为特征的森林结构决策因子的优先度健康指数直径大小目的性指数多样性指数角度尺最小半径大小比健康指数为了保证林分的建康稳定和持续的生产力砍伐病虫危害健康状况不佳的林木
Key wor ds: fo res t m angem en t; fo res t m an agem en t decis ion; sim ulat io n sys tem; W eib ul l d ist rib ut io n; M o nt e C arlo
森林生长动态及收获的模型化和过程模拟研究于 20 世纪 60 年代初期开始, 70 年代初期取得了较大的进 展, 国际林联召开了第一次年会并确立了定期召开关于森林生长及经营模型和模拟的专业会议 (F ries 1974 ) , 到 20 世纪末期发展到了基于单株林木为系统单元建立模型的水平[ 1～ 4 ]. 目前国际上生态系统模拟和决策研究 领域开始向可视化的单木—林分—景观等多层次集成的模拟系统发展, 领先的代表性成果主要有法国农业发 展国际合作中心 (C IRAD ) 开发的GreenL ab 系统以及美国林务局开发的LM S 系统 . 但是 , 这些系统都是以结构 简单的温带人工林或由少数树种组成的混交林为对象的 , 正如荷兰林学家V anclay 所指出的:“目前最复杂的 模型都出现于对简单的森林生态系统 ( 单一结构的人工林) 的研究应用 , 而对最复杂的热带湿润森林的模型化 研究却处于最原始阶段或是空白. ” 在以森林经营为目标的模拟研究中, 除德国以马来西亚热带林为对象开发 的 FORM IX 3 系统经历十多年持续研究较为成熟外 , 以天然常绿阔叶林为对象的模型化研究至今仍然是不充 分的 [5～ 7]. 为此, 笔者以湖南省株洲市攸县黄丰桥林场为研究对象, 以面向对象程序设计 ( V isua l B a sic 6. 0) 为
基于GIS和.NET的插件式森林空间结构分析系统
ｔｉ ｐ ｐ ｒｔ ｅｅｏ ｌｇｎＡ ａｙｉ Ｓ ｓ ｍ ｏ ｐ ｔ ｌ ｏｅｔ ｔ ｃｕｅ （ Ｓ Ｓ ）ｔ ｍｕ ｉ ｎ ｌｓ ｙｔ ｆ ａｉ ｒｓ Ｓｒ ｔｒ Ａ Ｆ Ｓ ｏ ｅ ｔｅｃ ｍ ｌｘａ — ｒ ｏ ｓ ｅ Ｓ ａＦ ｕ
构 分 析 系统 以 满 足 复 杂 多 变 的 应 用 需 求 采 用 ．ｅ 平 台 下 的 插 件 技 术 ，基 于 Ｃ Ｎｔ ＃开 发 语 言 ， 结 合 Ａ ｅ Ｓ ｎ ｉｅ９３ ｒＧＩ Ｅ ｇｎ ．
组 件 开 发 包 ，建 立 了 森 林 空 间 结 构 分 析 系统 Ａ Ｆ Ｓ， 实 现 了 “ 台 ＋ 插 件 ” 框 架 模 式 下 的 森 林 空 间 结 构 分 析 。 用 ＳＳ 平
ｐ ｉａ ｉ ｎ ｒ ｑ ｉｅ ｎ ｓ ｌｃ ｔｏ ｅ ｕ ｒ ｍｅ ｔ ．Ｂａ ｅ ｎ ｐ ｕｇｎ ｔ ｃ ｎｏｏ ｙ ｏ Ｎｅ ａ ｗｏ ｋ． Ｃ｝ ｎ ｃ Ｓ ＥＮＧＩ ｓ ｄ ｏ ｌ ｉ ｅ ｈ ｌ ｇ ｆ． ｔｆ ｍｅ ｒ ｒ ｝ａ ｄ Ａｒ ＧＩ ＮＥ ｏ ｏ ｅ ｔ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｓ ｗｅ ｅ ｃ ｍｂ ｎ ｄ ｔ ｅ ｉ ｎ ｎ ｅ ｅｏ ＦＳ ｒ ｏ ｉ ｅ ｏ ｄ ｓｇ ａ ｄ ｄ ｖ ｌ ｐ ＡＳ Ｓ， ｒ ａ ｉｉ ｇ ｆ ｒ ｓ ｐ ｔａ ｔ ｃｕ ｅ ａ ａ ｙ ｉ ｔ ｌ ｔｏ ｍ ｄｄ ｎ ｅ ｌｚｎ ｏ ｅ ｔｓ ａ ｉ ｌｓｒ ｔ ｒ ｎ ｌｓｓ ｗｉｈ ｐ ａｆ ｒ ａ ｉ ｇ ｕ ｐ ｕ ｉ ｓ ｍｏ ｅ ｈｅ ｕｓ ｒ ａ ｓ ｏ ｅ ｔｓ ｒ ｅ ａ ａ ｓｏ ａ ｅ ｉ ｃ ｌｔ ｏ ｕ ｅ ｍｉ ｅ ｎ ｅ ｌ ｇ ｎ ｄ ．Ｔ ｅ ｓ ｃ ｎ ｒ ｅ ｆ ｒ ｓ ｕ ｖ ｙ ｄ ｔ ｔｒ ｇ ｎ Ｅｘ ｅ ｏ ｃ ｍｐ ｔ ｘ ｄ ｉ ｄ ｘ， ｃ ｍｐｅｉｉ ｅ ｉ ｉ ｏ ｔｔｖ ｎ— ｄ ｘ， ａ ｇ ｅ ｓｏ ｎｄ ｘ， ａ ｄ ａ ａ ｙ ｉ ｏ ｅｉｉ ｅ ｒ ｌｔｏ ｓ ｉ ｎ ｐ ｔａ ｔｅ ｎ．Ｔｈ ｓ ｓ ｓｅ ｆ ｌｉ ｅ ｈ ｅ ｅ ｇ ｒ ｓ ｉｎ ｉ ｅ ｎ ｎ ｌ ｓｓ ｃ ｍｐ ｔｔｖ ｅ ａｉ ｎ ｈ ｐ ａ ｄ ｓ ａ ｉｌｐａｔｒ ｉ ｙ ｔｍ ｕ ｆｌ ｄ ｔ ｅ ｒ — ｌ ｃ ｎｓｒ ｃ ｉｎ ａ ｄ ｖ ｓ ａ ｉａｉ ｎ ｆ ｒ ｆｒ ｓ ｐ ｔａ ｔ ｃ ｕ ｅ， ｐ ｏ ｉ ｉ ｇ ａ ｃ ｎ ｅ ｉ ｎ ｕ ｏ ｔ ｏ ｏ ｅｅ ａ ｅ ｏ ｔ ｔｏ ｎ ｉｕ ｌｚ ｔｏ ｏ ｏ ｅ ｔ ｓ ａ ｉｌ ｓｒ ｔ ｒ ｕ ｕ ｒ ｖ ｄ ｎ ｏ ｖ ｎ ｅ ｔ ｓ ｐｐ ￣ ｏ ｌｆｒ ｒ ｌ ｖ ｎｔｒ — ｓ ａ ｃ ｎ ｏ ｅ ｔｍａ ａ ｅ ｓ ｅ ｒ ｈ ａ ｄ ｆ ｒ ｓ ｎ ｇ ｒ ．Ｕｎｄ ｒｔ ｉ ｌ ｉ ｄ ｅ ｈ ｓ ｐ ｕｇｎ ｍｏ ｅ， ｔ ｅ ｕ ｅ ｓ ｍｅ ｅｙ ｎ ｅ ｏ ｄｏ ｉ ｄ ｒ ｒ ｐ ａ ｅ ｐ ｕｇｎｓ ｉ ｈ ｓ ｒ ｒ ｌ ｅ ｄ ｔ ｓ ａ ｄ ｏ ｅ ｌ ｃ ｌ ｉ ｆ ｏ ｅ ｗａ ｔ ｏ ｅ ｐ ｎ ｒ ｕ ｇ ａ ｈｅ ｓ ｔ ｍ ， ｅ ｔｅ ｌ ｍｐ ｏ ｅ ｓ ｓｅ ’ ｏ ｔｂｉｉ ｎ ｘ ｅ ｓｖ ｌ ．Ｆ ｅ ｉ ｌ ｎ ｎ ｓ ｔ ｘ ａ ｄ ｏ ｐ ｒ ｄｅ ｔ ｙｓｅ ｘ ｒ ｍｅｙ ｉ ｒ ｖ ｙ ｔｍ Ｓ ｐ ｒａ ｌｔ ａ ｄ ｅ ｔ ｎ ｉｅ ｙ ｌ ｘ ｂ ｅ ｙ
森林资源信息管理技术基础课件
数据仓库系统包括数据仓库、数据仓库管理系统和数据仓库工具。 其中，数据仓库为数据仓库系统的核心，是信息挖掘的基础；数 据仓库管理系统是整个系统的引擎，负责管理整个系统的运转； 数据仓库工具是整个系统发挥作用的关键，包括一般的查询工具 和功能强大的分析工具。数据仓库系统以数据仓库为核心，通过 数据分析与报表模块的查询和分析工具(OLAP、决策分析、数据 挖掘)完成对信息的提取，以满足决策的需要。
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2、数据挖掘分析方法 数据挖掘的技术方法很多,主要包括:统计分析方法、
遗传算法、粗集方法、决策树、人工神经网络、模糊逻 辑、规则归纳、聚类分析和模式识别、最近邻技术、可 视化技术等。
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森林资源的空间性决定了森林资源数据的空间性。 因此，森林资源信息管理过程中要获取、组织和管理大 量具有空间特性的数据和信息。空间信息管理技术是森 林资源信息管理的关键技术之一。而空间信息管理技术 的核心是地理信息系统。
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2、遥感分类及应用
1) 航空遥感应用 2) 航天遥感应用
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GPS技术是一种利用卫星进行定位、导航、测量的技术。 GPS（Global Positioning System）是美国第二代 卫星导航系统，具有在海、陆、空进行全方位实时三 维导航与定位能力。全球定位系统由空间部分、地面 监控部分和用户接收机三大部分组成。
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1、遥感的基本原理 遥感是通过非直接接触来判定、测量并分析目标性质的
技术。任何地物都具有发射、反射和吸收电磁波的性 质，而不同类型的地物反射射与发射电磁波 能量的大小也不同。遥感的基本原理就是通过分析传 感器采集到的某一时间、某一区域内地物的平均电磁 波辐射水平数值，按其值大小与变化规律来有效地识 别地物。目标地物是遥感的信息源，而目标地物电磁 波的相互作用所构成的目标地物的电磁波特性，就是 遥感探测的依据。
实习三 森林生态系统长期定位观测研究站教材
实习三森林生态系统长期定位观测研究站(LTER)考察一、实习目的意义：系统了解森林生态系统定位研究的目的意义、研究内容和研究方法二、实习内容：1.森林生态系统定位研究目的意义、我国森林生态系统定位研究站台的分布及参与的大型课题研究项目。
2.森林生态系统生产力研究3.森林生态系统养分循环研究4.森林生态系统水分特性研究5.森林生态系统小气候观测与研究三、实习地点：南京林业大学下蜀森林生态系统长期定位研究站（空青山）四、实习报告编写森林生态定位站简介森林生态系统定位研究工作从上世纪60年代开始，已经经历了40多年的发展历程。
在揭示森林生态系统的结构和功能及其与环境之间的关系，监测人类活动对森林生态系统的冲击与调控过程，建立森林生态环境动态评价和预警体系，为森林资源保护与合理利用、社会经济发展以及环境建设提供理论基础，为国家可持续发展的宏观决策提供科学依据，引导我们更有依据、更科学地改善生态环境等方面发挥了十分重要的作用。
一、下蜀林场的生态定位站概况（一）背景介绍下蜀林场的生态定位站于1986年正式建站，是我国第一个城市森林生态站。
本站位于长江下游江苏省宁镇山脉东段丘陵区（如下图）。
代表区域为江淮平原丘陵落叶常绿阔叶林及马尾松林区，具有北亚热带向暖温带过渡的典型植被类型。
常见植物有栓皮栎，麻栎，枫香，枸骨，冬青等，其大致形成五个森林群落，依次为毛竹林，栓皮栎、麻栎林，松林，杉木林和板栗林。
（二）硬件设施江苏长江三角洲森林生态站拥有定位观测铁塔（高30m）1个，碳通量观测系统1套，小气候观测站4个，标准径流场6个，测定森林结构与生物多样性变化的固定样地11块，测定森林水分循环和养分循环的固定样地4块，以及60m2的野外观测用房和100m2的档案室和资料室。
其中，径流场主要用于测定林中的地表径流与地下径流的速度与方向，而小气候观测站则是测定林分中的湿度与温度状况。
（三）科研成果近五年来，积累了200多万个野外观测数据，撰写研究论文40多篇，其中在SCI发表3篇，在《生态学报》、《应用生态学报》、《生态学杂志》等核心刊物发表33篇，出版专著3本。
森林资源调查数据处理技巧
森林资源调查数据处理技巧在森林资源调查中，数据的处理是十分重要的环节，准确的数据处理可以为森林资源管理提供科学依据。
本文将介绍一些森林资源调查数据处理的技巧和方法，以提高数据的可靠性和分析的准确性。
一、数据采集和录入在进行森林资源调查时，首先需要采集各种数据，例如森林类型、树种组成、林分结构等等。
数据采集可以通过实地调查、遥感技术、气象测量等多种方式进行。
采集的数据需要经过一定的处理和整理后进行录入。
在录入数据过程中，应尽量减少人为错误的产生。
可以通过多人核对和使用合适的数据录入软件来确保数据的准确性。
同时，要注意按照事先确定的数据格式进行录入，以便后续的数据处理和分析。
二、数据清洗和校验数据清洗是指对采集和录入的数据进行筛选、排除错误和异常值等操作，以保证最终数据的质量。
数据清洗的过程通常包括以下几个方面：1. 排除错误数据：对于明显错误的数据，如超出合理范围、异常值等，应予以剔除或修正。
2. 缺失数据的处理：对于存在缺失数据的情况，可以通过插补、删除或者忽略处理，取决于具体情况和分析的目的。
3. 数据重复性校验：检查数据集中是否存在重复或相同的数据，并进行合理的处理。
通过数据清洗和校验，可以保证数据的可靠性和一致性，为后续的数据分析提供良好的基础。
三、数据处理和分析数据处理和分析是森林资源调查的重点，通过对数据的处理和分析，可以获取对森林资源的更深入和全面的认知。
常用的数据处理和分析方法包括：1. 统计分析：对采集的数据进行统计分析，包括计算平均值、标准差、相关系数等，以了解数据的分布和相关性。
2. 空间分析：利用地理信息系统（GIS）等工具，对采集的数据进行空间分析，揭示不同地区、不同类型森林资源的分布和变化规律。
3. 时间序列分析：对多年连续调查的数据进行时间序列分析，以了解森林资源的演替变化和趋势。
4. 回归分析：对多个变量进行回归分析，以确定变量间的因果关系和相互影响。
通过合适的数据处理和分析方法，可以得出对森林资源特征和变化趋势的准确描述和科学解释。
林业行业智能化林业监测与资源管理方案
林业行业智能化林业监测与资源管理方案第一章智能化林业监测概述 (2)1.1 林业监测智能化的重要性 (2)1.2 智能化林业监测技术的发展趋势 (3)第二章智能感知技术在林业监测中的应用 (4)2.1 遥感技术 (4)2.2 地理信息系统（GIS） (4)2.3 智能传感器 (4)第三章智能化林业资源调查与评估 (5)3.1 智能化资源调查方法 (5)3.1.1 遥感技术 (5)3.1.2 地理信息系统（GIS） (5)3.1.3 无人机技术 (5)3.1.4 人工智能技术 (5)3.2 林业资源评估模型 (5)3.2.1 生物量模型 (5)3.2.3 价值模型 (6)3.3 数据分析与处理 (6)3.3.1 数据清洗 (6)3.3.2 数据整合 (6)3.3.3 数据挖掘 (6)3.3.4 数据可视化 (6)第四章林业灾害智能化监测与预警 (6)4.1 森林火灾监测 (6)4.2 林业病虫害监测 (7)4.3 水土流失监测 (7)第五章智能化林业资源管理平台建设 (7)5.1 系统架构设计 (7)5.2 数据库建设 (8)5.3 平台功能模块设计 (8)第六章智能化林业监测与资源管理技术规范 (9)6.1 技术标准制定 (9)6.1.1 制定原则 (9)6.1.2 技术标准内容 (9)6.2 操作规范 (9)6.2.1 基本要求 (9)6.2.2 操作流程 (9)6.3 数据质量控制 (10)6.3.1 质量控制目标 (10)6.3.2 质量控制措施 (10)6.3.3 质量控制流程 (10)第七章智能化林业监测与资源管理政策法规 (10)7.1 政策法规体系构建 (10)7.1.1 概述 (10)7.1.2 国家法律法规 (10)7.1.3 部门规章 (10)7.1.4 地方性法规 (10)7.1.5 政策性文件 (11)7.2 政策法规实施与监管 (11)7.2.1 政策法规实施 (11)7.2.2 监管体系构建 (11)7.2.3 监管措施 (11)7.3 政策法规宣传与培训 (11)7.3.1 宣传工作 (11)7.3.2 培训工作 (11)7.3.3 培训内容 (12)第八章智能化林业监测与资源管理人才培养 (12)8.1 人才培养模式 (12)8.2 专业课程设置 (12)8.3 实践教学与产学研结合 (12)第九章智能化林业监测与资源管理项目案例 (13)9.1 项目实施背景 (13)9.2 项目实施过程 (13)9.3 项目成果与评价 (14)9.3.1 项目成果 (14)9.3.2 项目评价 (14)第十章智能化林业监测与资源管理未来发展展望 (14)10.1 技术创新方向 (14)10.2 产业发展趋势 (15)10.3 政策与法规完善方向 (15)第一章智能化林业监测概述1.1 林业监测智能化的重要性我国经济社会的快速发展，林业资源在生态环境保护、碳汇减排和经济发展等方面的重要性日益凸显。
3S技术在林业领域中的应用
3S技术在林业领域中的应用3S技术（即三维空间、时间及测量技术）是一种广泛应用于地理信息系统中的技术，其中包括地球探测和遥感，地理定位系统，电子地图，航空摄影和高光谱记录等，这些技术是GIS的一部分。
3S可以与其他现有的测量和生态学研究结合使用，可以提供精确和有效的资源管理信息。
在林业领域中，3S技术可以为林业管理提供重要的支持，使更多有效的决策能够在林业管理过程中得到充分考虑。
3S技术可以用于林木及其环境的详细量测，提高空间分析效率，改善林木和生物多样性的可视化，提高野外监测的精确度等。
从可见到无形的红外或热波信号传感器的使用可以用于测量森林的植被、叶绿素含量等植被指标，从而分析森林的复杂性指标，如林分结构，林分动态，树种组成和多样性；用地球探测技术传输的数据可以绘制森林的整体分布状况，建立森林土地利用的实物地理信息库。
另外，3S技术可以对林业灾害的影响范围和破坏程度进行监测。
例如，泥炭沼泽被火毁坏后，其火烧面积，火烧物种特征，火灾程度和植物的恢复过程等均可以通过3S技术获得有效信息，以实现对灾害的痕迹修复和预测恢复进程的必要数据。
此外，3S技术还可以用于野外勘测。
由于3S技术可以实现高精度和全面的信息量测，因此可以用于野外调查，获取有关地形，植被分布，人类活动，土壤特征，土地利用等信息，以供林业管理者在管理过程中参考。
总之，随着3S技术的广泛应用，林业管理所需的信息可以得到高效、有序的收集，这给林业管理者提供了更好的指导，降低了决策的风险。
3S技术不仅可以提供有效的数据支持，将森林管理的效果提高到一个新的水平，而且还可以改变林业管理的方法，使林业管理更加有效，促进林业经济可持续发展。
森林三维虚拟场景建立——以帽儿山林场为例
森林三维虚拟场景建立——以帽儿山林场为例刘洋;项忠夫;刘君;张研;王猛【摘要】ERDAS software was applied to the synthesis of three-dimensional virtual forest virtuliazation for Moershan Experimen tal Forest Farm, Heilongjiang Province, combining the theories fro plant morphogenesis as well as the image processing technique. This system, which includes an integrated scene, combines the advantages of image-based virtual reality and model-based virtual reality.%应用ERDAS软件,结合植物形态发生的理论和图像处理技术,对地形和树木进行了帽儿山林场虚拟林相的合成,产生了较好的视觉效果.系统包括一个集成的场景,结合的优势,基于图像的虚拟现实和基于模型的虚拟现实.【期刊名称】《东北林业大学学报》【年(卷),期】2011(039)012【总页数】3页(P118-120)【关键词】虚拟现实;虚拟林相;林相图;DEM;ERDAS【作者】刘洋;项忠夫;刘君;张研;王猛【作者单位】中国地质大学(北京)北京 100083;哈尔滨市国土资源勘测规划院;黑龙江省煤田地质研究测试中心;黑龙江省第五地质勘察院;黑龙江省林业设计研究院【正文语种】中文【中图分类】S758.6“数字林业”的三维可视化是目前在林学和计算机图形学领域研究的一个热点。
利用此技术可以对林地植被进行模拟，虚拟演示林地分布情况。
虚拟现实技术例如虚拟防火、虚拟病虫害、虚拟林木生长等应用的实现，也对林业的管理和决策起着至关重要的作用［1］。