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毛白杨农田防护林林分密度指数模型


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【摘要】:毛白杨农田防护林林分密度指数模型    毛白杨林生长过程的重要措施。林分密度指标可用诸如株数、断面积、材积等在林地单位面积上的绝对值表达,也可用与某一“标准”比较的相对值来表达。在常见的林分密度指标中,林分密度指数SDI是受人们评价很高的密度指标,近年来被越来越多的人所采用。SDI是Reineke(1933)提出的[1],意指林分在标准平均胸径处应具有的单位面积株数。它既能表示林分株数的多少,又能反映林木的大小,而且测定容易、便于应用、有实际经营意义[2]。所有林分密度指标中SDI是争论最少、应用最多的测度之一,不失为较优的密度指标[3]。在实际应用中,需要建立基 [更多详细]

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【正文】:

毛白杨农田防护林林分密度指数模型
    毛白杨林生长过程的重要措施。林分密度指标可用诸如株数、断面积、材积等在林地单位面积上的绝对值表达,也可用与某一“标准”比较的相对值来表达。在常见的林分密度指标中,林分密度指数SDI是受人们评价很高的密度指标,近年来被越来越多的人所采用。SDI是Reineke(1933)提出的[1],意指林分在标准平均胸径处应具有的单位面积株数。它既能表示林分株数的多少,又能反映林木的大小,而且测定容易、便于应用、有实际经营意义[2]。所有林分密度指标中SDI是争论最少、应用最多的测度之一,不失为较优的密度指标[3]。在实际应用中,需要建立基于林分株数密度与林分平均胸径关系的林分密度指数模型来计算林分密度指数。由于影响林分生长的因素多,林分株数密度与林分平均胸径的关系是一个复杂的非线性关系,适合用人工神经网络建模技术来进行模拟。人工神经网络是一种模仿生物大脑的信息处理方法,具有无限逼近任意非线性系统的能力,且不依赖于现存的函数,能很好地处理多变量之间的非线性关系,在非线性系统建模方面具有明显的优势[4]。多层神经网络的BP模型是最重要的人工神经网络模型之一,目前已在农林工程领域得到广泛应[5-8],在林业上,在森林生长模拟方面得到应用[9-10]。本文以河南省博爱县的毛白杨(Populus tomentosa)农田防护林为研究对象,用人工神经网络的BP模型研建林分密度指数模型,为农田防护林经营管理探讨更为有效、可行的林分密度模拟技术。

1 材料与方法
1.1 样本调查与统计用测树学方法对博爱县毛白杨农田防护林带进行调查,调查内容有:胸径、树高、枝下高、林龄、冠幅、株距、行距、下木、总行数等。用每木调查结果统计计算每条林带的林分平均胸径Dg和林分株数数密度N。总共调查统计了135条(段)林带的林分平均胸径Dg和林分株数数密度N作为模型的训练中、近、成各龄组的林带。
1.2 模型建立
BP网络是一种多层前馈型神经网络,其神经元的传递函数可用对数S型函数,输出量为0到1之间的连续量,它可以实现从输入到输出的任意非线性映射[11]。BP神经网络通常由输入层、隐含层(一层或多层)、输出层组成[12]。网络隐层神经元和输出层神经元采用对数S型函数logsig。理论上已经证实,当隐层神经元数目足够多,而且隐层函数为非线性函数时,通过调整网络的权值和阈值,该网络能以任意的精度逼近非线性函数[13]。以平均胸径为输入变量,以林分株数密度为输出变量,相应的BP神经网络模型如图1所示,相应的MATLAB数学模型为:N= Logsig(∑w21ihi+b2), i=1,…,s(1)hi=logsig(w1i1Dg+bi1)式中:N为林分株数密度;w21i为从隐层i节点至输出层1节点的连接权;hi为隐层i节点的输出值;b2为输出层1节点的阈值;w1i1为从输入层的1节点至隐层的i节点的连接权;Dg为林分平均胸径;bi1为隐层i节点的阈值;s为隐层神经元数,可对其由少至多取不同的数值进行模拟,然后通过模型性能分析确定适宜的隐层神经元数。



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