摘要：0引言截止2008年,我国森林面积1.95亿hm2,森林覆盖率达到20.36%,森林资源进入快速发展时期。国家＂十二五＂规划纲要草案提出了森林覆盖率提高到21.66%,森林蓄积量增加6亿m3,达到143亿m3的目标。

摘要：为探讨广西桉树伐区作业设计、森林资源规划设计调查和激光雷达估算森林蓄积量等问题,在广西6个区域276块标准地中选取539株桉树样木实测树高、胸径和冠幅等因子,采用非线性模型回归分析方法分别建立一元胸径材积模型(V=0.00017D^(2.55156))、二元胸径树高材积模型(V=0.00004354D^(1.71874)H^(1.19727))和二元冠幅树高材积模型(V=0.0000405602 Cw^(0.86134)H^(2.44421))。对3个立木材积模型进行不同区域、不同胸径、树高段以及独立样本检验,各模型总相对误差(TRE)、平均系统误差(ASE)绝对值均小于5%,预估精度(P)95.0%以上,除一元胸径材积模型外,平均百分标准误差(MPSE)均小于10%。结果表明:一元胸径材积模型可快速估算立木蓄积,工作量小、使用简单,但模型不够稳定;二元胸径树高材积模型精度高、稳定,多用于标准木或标准地林木蓄积调查,也是相关形高、树高曲线等研究的基础性模型,但工作量大、成本高,用于森林资源大范围调查存在较大困难;二元冠幅树高材积模型精度优于一元胸径材积模型,劣于二元胸径树高材积模型,但能满足相关精度要求,用于基于机载激光雷达新技术获取冠幅、树高,对森林资源进行区域性调查和监测,具有明显优势。3个立木材积模型各有优缺点,适用范围不一样,可结合实际调查应用于广西桉树不同类型生产经营活动的蓄积量调查。

摘要：过去发表的森林资源 (蓄积量 )动态系统kalman滤波的文章 ,在应用kalman滤波的基本方程时 ,都假设系统的状态噪声W (·)和量测噪声V (·)是互不相关的。本文根据吉林省森林抽样的历史资料 ,运用离散系统的状态噪声W (·)和量测噪声V (·)是相关的kalman滤波方程 ,对森林资源 (蓄积量 )实行滤波 ,同时算出相应的滤波值误差的协方差。用蓄积量的滤波值 ,经过反馈计算总蓄积量 ,证明滤波方程的适用性 ;通过动态与静态误差对比 ,验证滤波精度。

摘要：容县在五、六十年代就实行了“造、封、管”相结合的方针,把封山育林与造林、护林列为同等地位,林业取得了较大的发展,到1972年,全县有林地124万亩,森林蓄积量达378万 m^3,林产品亦有大幅度增产,松脂年产超万吨,玉桂最高年产超过100万公斤,木材统购年代年产7万 m^3。随后由于体制多变,森林覆盖率和蓄积量大大下降。为恢复和发展全县的林业生产,1986年县委、县政府在制订“

摘要：1黑龙江省森林旅游现状黑龙江省是以森林旅游为特色、兼备多种旅游资源的旅游大省，省内森林广袤、山水纷呈。黑龙江省拥有森林面积8289921．8hm2，森林蓄积量7．3亿m3，均居全国各省份之首，蕴含着十分丰富的森林旅游资源。

摘要：通过对福安市林地生产力现状及近年来森林蓄积量消长情况进行分析,寻找出了适合福安市情的林地生产力提升途径,并根据福安市各类森林蓄积年增长量(经验值)分别测算出福安市林地生产力到2015年和2020年的增长情况,实现了与福建省林地保护利用规划中福安市这一指标控制值的量化比较。

摘要：1987年5月6日到6月2日,在大兴安岭的北部林区,发生了历史上罕见的大火灾,使塔河、阿木尔、图强、西林吉等四个林业局,遭受了惨重的损失,林地受灾面积达114万公顷,森林蓄积量达10671.5万立方米,烧死活立木蓄积量5504.4万立方米。森林大火是熄灭了,灾区人们谱写了扑灭火灾、重建家园两曲凯歌,今天恢复火灾迹地的森林更新,该怎样回答呢?这已引起了国内外科技工作者的关注,一些专家学者络驿不绝的来到火灾迹地进行考察,并提出了一些技术良策。有感如此,今就大兴安岭火烧迹地的森林更新,谈几点粗浅的看法。

摘要：遂昌县土地总面积381万亩．其中林业用地面积332万亩．占全县土地面积的86％．森林蓄积量730万立方米．森林覆盖率82．3％。从20世纪80年代以来．森林资源流转的雏形已初步形成，但主要局限在承包造林、活立木转让和林地租赁这3个方面。林地流转随着工业原料林基地建设而逐渐成规模发展．到2005年底速生工业原料林项目的林地流转就达1．99万亩．吸引社会直接投资679．7万元。活立木大多采取竞标方式转让．其中国有林场活立木全部实行社会公开招标，仅去年以来，共举办了12次，设计蓄积2万余立方米．出让金额1000余万元．增加收入近200万元：农村集体所有的林木也自发组织竞标转让。

摘要：文章以鞍山市2006年Landsat TM数据和ASTER DEM高程数据为数据源,在提取出波段1-5、7这6个波段后,通过波段运算、缨帽变换、主成分分析等方法获取差值植被指数、土壤调节植被指数、大气阻抗植被指数、垂直植被指数、归一化差值植被指数、比值植被指数等,以及亮度、绿度,前3个主成分等24个变量因子。基于这些变量因子和采样点数据,通过逐步回归模型选择最优模型并估测鞍山市不同林分蓄积量。鞍山市总蓄积量估测模型的相关系数R2是0.73,通过进行交叉验证,发现实测蓄积量和交叉估测值之间的相关系数R2是0.58。基于2007年的森林资源规划设计调查,从森林中提取出针叶林和阔叶林,分不同林分建立蓄积量估测模型;针叶林蓄积量、阔叶林蓄积量估测模型的相关系数R2分别是0.73和0.75。