發(fā)布時(shí)間：2024-07-02 00:56

　　我國(guó)林業(yè)已進(jìn)入提高森林資源質(zhì)量、轉(zhuǎn)變發(fā)展方式的重要階段,隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等多種信息化技術(shù)發(fā)展,以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建人工林經(jīng)營(yíng)信息化體系,使得人工林從造林到采伐的經(jīng)營(yíng)過(guò)程在科學(xué)的管理化體系下進(jìn)行,已成為發(fā)展現(xiàn)代林業(yè)、建設(shè)生態(tài)文明、推動(dòng)科學(xué)發(fā)展的時(shí)代要求。適地適樹(shù)和密度控制是人工林經(jīng)營(yíng)過(guò)程中兩個(gè)重要內(nèi)容,其中適地適樹(shù)量化決策研究中最大的問(wèn)題是經(jīng)驗(yàn)主觀性較大,同時(shí)由于人工林培育專家受地域性限制和知識(shí)局限性,導(dǎo)致的培育知識(shí)的不全面、獲取困難也是需解決問(wèn)題。密度控制研究中許多林業(yè)工作者對(duì)其經(jīng)營(yíng)過(guò)程中最優(yōu)化控制研究經(jīng)驗(yàn)比較零碎,缺乏新的信息技術(shù)手段將其組裝成一個(gè)有效實(shí)用的體系。因此,有必要深入人工林經(jīng)營(yíng)中適地適樹(shù)量化決策和密度控制決策方法,以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建人工林經(jīng)營(yíng)信息化體系,從而推動(dòng)營(yíng)造林工作更好地開(kāi)展。鑒于此,本研究以南方貴州杉木和馬尾松典型人工用材林為研究對(duì)象,利用森林資源小班數(shù)據(jù)、一類清查數(shù)據(jù)和解析木數(shù)據(jù),開(kāi)展人工林經(jīng)營(yíng)過(guò)程中適地適樹(shù)量化決策、林分密度控制決策和經(jīng)營(yíng)效益評(píng)估研究。主要研究工作如下:(1)人工林經(jīng)營(yíng)中適地適樹(shù)量化決策研究中,利用決策樹(shù)CART算法從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取適地...

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【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖2.2馬尾松測(cè)量的胸徑、全樹(shù)高和樹(shù)齡關(guān)系及其頻率分布

人工林適地適樹(shù)與生長(zhǎng)收獲效益評(píng)估研究－以貴州省杉木和馬尾松為例22圖2.2馬尾松測(cè)量的胸徑、全樹(shù)高和樹(shù)齡關(guān)系及其頻率分布Figure2.2TheDBH,THGTandAGErelationshipsofthetreemeasurementsandtheirfrequencydis....

圖3.1杉木和馬尾松林分立地宜林性分布

人工林適地適樹(shù)與生長(zhǎng)收獲效益評(píng)估研究－以貴州省杉木和馬尾松為例28表3.2平均年齡-平均樹(shù)高生長(zhǎng)量分位數(shù)法擬合結(jié)果Table3.2FittingresultsofAGE-H-Quantilemethod分位數(shù)編號(hào)杉木馬尾松AmrAICAmrAIC1/3112.159886.032....

圖4.6杉木不同機(jī)器學(xué)習(xí)回歸訓(xùn)練結(jié)果

人工林適地適樹(shù)與生長(zhǎng)收獲效益評(píng)估研究－以貴州省杉木和馬尾松為例60圖4.6杉木不同機(jī)器學(xué)習(xí)回歸訓(xùn)練結(jié)果Figure4.6ThetrainingresultsofmachinelearningregressionforChinafir

圖8.7規(guī)則提取編輯導(dǎo)入界面

人工林適地適樹(shù)與生長(zhǎng)收獲效益評(píng)估研究－以貴州省杉木和馬尾松為例152圖8.7規(guī)則提取編輯導(dǎo)入界面Figure8.7Ruleextractioneditimportinterface8.4.2林分生長(zhǎng)收獲效益預(yù)測(cè)林分生長(zhǎng)收獲效益評(píng)估，選擇“樹(shù)種”，輸入“林分密度”、“地位級(jí)指數(shù)”和....

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