摘要：森林蓄积量反映森林资源质量状况,精准估测森林蓄积量对提高森林资源管理水平和生态环境保护建设具有重要意义,也是我国实现2060年前碳中和方案的迫切需求。本研究提出一种县级森林蓄积量连续监测方法,通过采用抽样调查和样地实测相结合,样地模型更新和遥感变化更新相结合的方式,以智能样地代替人工样地调查,实现森林蓄积量调查同时部署、实时自动连续监测。同时,研发了应用系统和云平台,以期为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据。

摘要：蓄积量对于森林的可持续发展至关重要,它不仅反映了森林的生物量和碳汇,而且也成了森林资源监测的核心指标。利用遥感技术来监控森林资源,特别是森林蓄积量,可以更好地实现宏观、快捷、节约时间、精力的目标,对森林的安全有重要且巨大的意义。通过这项研究,希望能够更快更精确地了解森林资源的状况和发展趋势,并能够对森林蓄积量进行有效地监控。

摘要：本文以辽宁清原县为研究区,以2018年资源档案数据和采伐作业设计为基础,结合少量地面调查和同时期资源三号卫星遥感影像,提取与森林蓄积量有关的自变量因子,利用多元线性回归方法构建森林蓄积估算模型,最后利用构建好的模型对无森林蓄积量小班进行估算。

摘要：以北方孟家岗林场的落叶松人工林为研究对象,引入遥感技术作为一种更高效、适用于大区域的遥感监测方法,利用Sentinel-1和Sentinel-2遥感数据,提取光谱特征、纹理特征、植被指数和后向散射系数等特征指标,基于Pearson相关系数和距离相关系数这两种特征选择方式,结合KNN、SVR和RF等3种机器学习模型,开展了6种人工林蓄积量估测方案的对比。研究表明:遥感数据源对模型的估测精度影响最大;以单一Sentinel-1数据作为来源的模型估测精度最低,而基于Sentinel-1和Sentinel-2综合数据的估测模型精度最高,其中RF回归模型结合DC特征重要性评价方案获得了最佳的蓄积量估测结果,R_(RMSE)和R^(2)分别为22.94%和0.59。利用特征选择的方式结合多源遥感数据可以有效提升模型精度和泛化能力,得到更优的人工林蓄积量估测结果,为森林资源的保护、管理和可持续利用提供科学依据。

摘要：森林资源管理逐渐走向全面数字化、信息化,森林蓄积量作为林业调查的一项重要指标,在遥感反演领域一直处在热门地位。利用激光雷达数据和样地数据,使用多元线性回归和随机森林数学模型,选取合适的参数及评价指标,得到对森林蓄积量的反演结果;再对两重回归估计算法进行优化,得到两步回归估计,使用该方法对森林蓄积量反演结果与人工验证结果进行精度估算,兼顾到了全覆盖的激光雷达数据反演结果以及人工修正和地面验证两个部分的验证数据,得到的精度估算结果较好。

摘要：文中以广东省南雄市森林二类调查数据为样本,结合langset8影像数据,以遥感因子,立地因子为自变量,以POS算法优化的BP神经网络和逐步线性回归为建模方法,对比两种模型反演精度,建立森林蓄积量反演优化模型。

摘要：本次试验以湖南省湘潭县为研究区,提取Landsat 8 OLI影像数据的56个遥感因子作为候选因子,结合皮尔逊相关系数和主成分分析两种方法对变量进行降维,构建多元线性回归模型(MLR)、误差反向传播神经网络(BP-ANN)、K最近邻模型(KNN)和随机森林模型(RF)进行蓄积量反演,并采用决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)以及相对均方根误差(RRMSE)三个指标对模型进行精度评价。结果表明:三种机器学习模型的拟合结果均优于多元线性回归模型,其决定系数(R^(2))均大于0.6,其中RF最高,为0.67;四种模型中,三种机器学习模型的估测精度均比传统线性模型高出10%以上,其中随机森林模型(RF)精度最高,其均方根误差为57.5 m 3·hm^(-2),相对均方根误差为24.2%。

摘要：为了满足森林资源调查工作的需要,实现森林蓄积量精度的提升是必要的。森林资源调查工作自身具备较高的技术精密性,其工作规模比较大,工作难度系数比较高。为了满足现阶段森林资源调查工作的要求,进行新型技术的应用是必要的,从而提升森林资源调查的精度,保证其综合调查效率的提升。文章就GPS、GIS、ACCESS数据库应用方式进行分析,进行科学化森林蓄积量抽样调查方案的应用及优化。

摘要：以永泰县城峰镇1986～1999年历年有林地面积、森林蓄积量数据为基础,应用灰色系统理论与方法,建立灰色预测GM(1,1)模型,以城峰镇“十五”期间的有林地面积与森林蓄积量进行预测。经检验,有林地面积GM(1,1)模型(1986～1999年)预测值的平均误差2.23％,森林蓄积量GM(1,1)模型(1986～1999年)预测值的平均误差1.16％,预测精度较高,可以对“十五”期间城峰镇有林地面积与森林蓄积量进行预测。

摘要：应用灰色系统理论与方法,以1978-2013年全省森林资源连续清查的森林蓄积量为时间数据序列,分不同时段建立GM(1,1)拓扑模型,从中选出一个相对误差较小、精度等级较高的模型,对未来时间内(2018年、2023年)的全省森林蓄积量进行灰色预测,并采用内插法计算出2020年全省森林蓄积量,旨在为确定2020年福建省森林蓄积量规划目标提供参考。