一、ANN在森林资源预测中的应用研究（论文文献综述）
陈琳[1]（2020）在《基于光学和干涉雷达的森林地上生物量遥感估算模型研究》文中认为森林地上生物量作为陆地生态系统中重要的功能指标,是碳循环过程中的关键要素,控制着陆地与大气间的碳交换,从而影响气候的变化。高精度的森林地上生物量空间分布数据可应用于全球碳收支监测和管理。另外,作为生产力、气候变化等模型的重要输入参数,生物量的估算精度直接影响模型模拟的可靠性。因此,森林地上生物量时空动态监测对陆地生态系统功能、碳收支、全球气候变化等研究至关重要。快速发展的多源卫星遥感技术以大面积、长时间序列、主被动多传感器、重复对地观测等优势,在全球森林水平和垂直结构参数反演中得以广泛应用,从而快速发展了一系列森林生物量遥感估算模型。现有研究中的森林生物量遥感估算模型,多基于实测点与影像因子的关系进行模型构建,存在尺度差异。参数化模型在大范围生态环境应用中有极大的需求和潜力,提高精度与复杂关系模拟能力是其建模的关键。为解决上述已有基于实测点的参数化模型的问题,本研究利用哨兵1号雷达和哨兵2号多光谱反演的垂直和水平参数及逐像元的生物量值,在同尺度上（10米）,构建较高精度的森林生物量遥感估算异速生长方程。首先,为提高参数化的复杂关系模拟能力,本研究尝试联合近期发射应用的较高分辨率的大地2号L波段极化雷达和哨兵1号C波段极化干涉雷达与哨兵2号多光谱遥感数据,挖掘森林生物量估算的有效遥感因子与信息,构建混合模型模拟遥感因子与森林生物量之间的复杂关系,得到较高精度的森林地上生物量逐像元估算值。在此基础上,结合哨兵数据反演的垂直和水平参数,构建全像元的异速生长方程,并与基于实测点的异速生长方程进行应用精度对比,最终将本文提出的全像元异速生长方程运用于区域森林地上生物量制图中。论文的主要研究内容和结果如下:（1）利用相关分析法,针对由哨兵2号光学、哨兵1号C波段雷达和大地2号L波段雷达等获得的遥感因子,开展森林生物量敏感性差异分析及原因探讨;去除冗余因子,为森林生物量遥感估算提供新的有效遥感因子及最优组合。结果表明,L波段雷达后向散射的纹理特征对生物量的敏感性最高,其次是可见光的植被指数与生物物理变量,而敏感性最低的为C波段的雷达后向散射和干涉雷达微观地形因子。通过雷达因子与生物量的相关性分析发现,波长和干涉处理影响大于纹理分析,且HV和VV极化下对森林生物量的敏感性比HH和VH强。在可见光因子中,哨兵2号的红、红边和短波红外波段对森林生物量的敏感性强,红边波段参与计算的因子与森林生物量的相关性在众多植被指数中最强。最终筛选得到参与森林地上生物量逐像元估算的预测因子共34个,包括L波段雷达HV和HH极化下的归一化后向散射系数、C波段雷达VV极化下的归一化后向散射系数、雷达散射的纹理特征,可见光波段反射率、植被指数、生物物理变量,和地形因子。（2）通过构建森林生物量遥感反演的参数化、非参数化及混合算法模型,对比三类算法的10个模型在模拟预测因子与森林生物量之间局部与全局、线性与非线性等复杂关系的能力,得到最优模型进行逐像元森林地上生物量估算。由参数化模型中预测因子的系数、神经网络模型中的连接权重、支持向量机回归模型剔除因子的RMSE变化以及随机森林中属性重要性可知预测因子在模型预测生物量中的贡献率,讨论了各遥感预测因子在建模中的重要性差异及原因。结果表明,模型的精度排序从高到低为随机森林克里金（RFK）、随机森林、神经网络克里金、支持向量机回归克里金、地理加权回归克里金、逐步回归克里金、基于反向传播的多层感知神经网络、基于序列最小优化算法的支持向量机回归、地理加权回归和逐步回归。本文构建的结合参数/非参数化模型和普通克里金的森林生物量混合模型,得到了比对应的参数化/非参数化模型更高的估算精度。其中RFK的预测精度最高,均方根误差（RMSE）达到了29.72 Mg/ha,为最优模型。C波段雷达的预测因子的重要性最弱,而L波段雷达和可见光因子的重要性的最强。L波段HV极化下的后向散射系数纹理特征,在各模型中的重要性较为突出,其中HV＿ENT重要性最为突出,即L波段HV极化下后向散射的无序程度对森林生物量遥感反演影响较大。在可见光因子中,波段反射率因子在参数化模型的作用大于其在非参数化模型中的作用,而植被因子则相反,其作用在非参数化模型中更为突出。（3）利用哨兵数据反演两类森林高度信息,包括基于哨兵1号雷达干涉处理的森林表面高度和基于哨兵1号雷达后向散射、哨兵2号植被覆盖度和简化水云模型的树高。结果表明,2017年10月24日和11月5日的哨兵1A星的单视复数雷达像对经过干涉处理得到的表面高度反演值最接近于实测值,RMSE达到97.11m（14.28%）,相关系数达到0.86。基于简易水云模型得到VV极化的后向散射衰减系数为0.02至0.05之间,VH极化则为0.03至0.07之间,体现了VV极化相较于VH极化对森林垂直结构的饱和值更高。最终镶嵌得到研究区2017年7月树高反演的RMSE为2.72 m（17.98%）,相关系数为0.75。（4）利用哨兵数据建立森林地上生物量异速生长方程:利用遥感估算的逐像元生物量和哨兵影像反演的水平和垂直参数,在相同分辨率下（10m）,建立森林地上生物量异速生长方程,提高参数化模型模拟复杂关系的能力,最终利用此异速生长方程进行了区域生物量制图。并将其与基于传统实测点生物量数据构建的遥感异速生长方程,在另一独立验证区进行应用精度对比。结果表明,全像元构建的异速生长方程应用精度高于基于实测点建立的异速生长方程,表面高度（Hs）和覆盖度（FVC）构建的全像元异速生长方程精度最高,应用精度RMSE达到39.45Mg/ha,相关系数为0.90,为区域森林生物量制图的最佳异速生长模型。基于RFK这一混合方法和多源遥感数据得到的逐像元森林地上生物量具有较高精度,能较好的反映建模区森林地上生物量的空间分布与变化,可作为异速生长方程构建的训练样本,为森林生物量反演提供了另一有效信息源。利用哨兵数据的垂直与水平结构因子可较好地反演森林地上生物量,其中基于全像元构建的异速生长方程,在同尺度下进行生物量反演,充分利用遥感估算信息,可提高哨兵数据的信号饱和值。在区域生物量制图中,得到了敦化市2017年森林地上生物量在0-898.9 Mg/ha之间,高值位于远离市中心的北部、东部和西部的高海拔的边缘地区,而低值集中于市区北部低海拔林区。
刘金成[2]（2019）在《林分因子测计关键技术研发与应用》文中研究指明森林生态系统是人类赖以生存和发展的最为稳定和最为丰富的资源库之一,对维持全球生态系统平衡起着不可替代的重要支撑作用。如何正确认识和经营管理好森林生态系统一直是科学界研究的重点和热点问题。林分作为森林生态系统中区划森林的最小地域单位,其特征因子是反映森林生态系统现状及其变化规律的基础数据,因此,在林业、生态和环境等诸多领域内,林分因子都成为了相关基础研究的关键数据,且需求量很大。如何高效率、高质量、低成本地对这些林分因子进行获取和统计分析,对于正确认识和指导森林生态系统的规划和决策具有较大的现实意义。为了实现这一目的,本文将林分因子的测量、计算、统计和预测分析等一体化流程统称为林分因子测计过程,并分别围绕林分的观测、监测/检测和建模预测等核心需求展开,以北京市作为研究区,以“互联网+3S技术”为技术支撑,重点研发了林分信息化观测技术、林分微样地空间抽样技术和林分生物量/碳储量动态预测技术等林分因子测计领域的关键技术,同时,分别从理论、方法和实践层面对林分因子测计关键技术的现实需求性、理论可行性和技术适用性等进行了探讨和评价分析。其主要研究结果如下:（1）林分信息化观测技术研发率先将手持式PX-80激光扫描仪引入到我国林分观测中,分别在平坦实验区和山区坡地实验区对其测计能力进行了验证,实验结果表明,其偏差（Bias）、均方根误差（RMSE）、相对偏差（rBias）和相对均方根误差（rRMSE）等评价指标均满足精度要求,是一种较为推荐的林分信息化观测技术手段。研制了一种实时动态多功能立体摄影测树系统——RTK测树仪,并依此设计了适用于单木级观测的“双向交叉摄影测量法”和适用于林分观测的“仿航线法”,实现了样木位置、胸径、树高及任意高处直径等单木级因子测计和林分三维点云构建、树心坐标位置、林分平均胸径、林分平均高等林分因子测计。实验结果表明,地面摄影测量技术以其高效性、灵活性和廉价性等优势有望在林分观测中有良好的应用前景。（2）林分微样地空间抽样技术研发基于“互联网+3S技术”思维和地理空间相似性原理,提出一种大尺度林分微样地同质化抽象聚类方法,并将北京市全域聚类为300～1000个林分微样地,同时,采用5～9棵树法对选定的微样地进行定时、定点、定位、定标的现场复测,实现对林分生长动态监测和检测的目的。为了评价其可行性,随机选取100个微样地,将其林分因子提取结果与对应的标准样地进行对比,结果表明,林分微样地法可以达到与标准样地法相近的抽样精度,其提取结果可以代表特定林分的整体平均情况。在现场实测微样地的基础上,提出利用RTK测树仪的环绕连续摄影构建可量测林分微样地3D点云的方法,实现了微样地的三维可视化,并可依据点云模型提取样木点位坐标、胸径、树高等测树仪因子,进而计算出林分平均胸径、林分平均高、株数密度和蓄积量等林分因子。实验结果表明,点云微样地法与实测微样地法具有较强的相关性,林分因子提取精度较高,同时,点云微样地法还具有三维可视化、数据采集效率高、人工成本投入低等优点,是一种推荐的林分微样地抽样方法。（3）林分生物量/碳储量动态预测技术研发以北京市214个连续清查固定样地为研究对象,在考虑环境因素影响的前提下,基于第六、第七、第八次连续3期的固定样地数据,以时间（林分年龄）参数为主导关键因子,借助SPSS Modeler软件建立了基于异速生长方程的林分生物量多元回归预测模型,实现了对未来时间段内林分生物量和碳储量的预测。结果表明,建模样本和检验样本的R2均在0.82以上,表明模型系数的拟合优度较好,估计值的标准差（SEE）、总相对误差（TRE）、平均系统误差（MSE）、平均预估误差（MPE）和平均百分标准误差（MPSE）等评价指标同样满足精度要求。此外,借助Matlab平台建立了基于BP人工神经网络的林分生物量动态预测模型,对于训练样本和检验样本,其R2均在0.88以上,拟合效果要优于多元回归模型,SEE、TRE、MSE、MPE和MPSE等评价指标同样满足精度要求,且略优于多元回归模型。同时,分别利用建立的多元回归模型和BP-ANN模型对214个固定样地下一期的生物量和碳储量进行了预测分析,证明了两种模型的稳定性和适用性。
李保安[3]（2019）在《基于机器学习的森林覆盖率建模方法研究》文中提出森林为人类提供多种生态系统服务,但随着森林覆盖的动态变化,森林生态系统服务的提供因时空而异。然而仍然缺乏能够预测森林覆盖空间分布的工具,同样需要了解森林覆盖变化的影响因素,以保护或加强其长期提供的生态系统服务。因此迫切需要利用森林预测模型以分析森林覆盖变化中的关键驱动因素。针对澳大利亚科学院水土所（CSIRO）提供的澳大利亚塔斯马尼亚洲森林数据集,先后基于支持向量回归（SVR）、人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）和梯度增强回归树（GBRT）研究建立森林覆盖率空间模型,并用于森林覆盖率预测。首先分析处理森林覆盖率数据。针对空间模型的需求,从CSIRO提供的总数据集中统计分析各个解释变量含义与数据类型,筛选出28个空间因素变量并进行预处理分析,进一步排除共线性程度高的变量,最终采用海拔高度、倾斜度、土壤酸碱度等25个空间因素变量作为模型的输入参数,确定森林覆盖率指数值为输出参数。针对森林覆盖率数据集的高维和样本量大的特点,本文分析四种机器学习算法用于回归模型构建的关键原理并制定详细的模型构建流程:建立基于SVR森林覆盖率空间模型,采用高斯核函数和SMO-type优化算法来解决高维空间中函数求解问题;建立基于多层感知机建立空间模型,其网络结构中隐含层到输出层不具备激活函数功能并且使用随机梯度优化算法Adam去解决误差反向传播中的权重系数更新问题;建立RF空间预测模型,采用Bagging和随机子空间方法生成多个未经修剪的CART回归树,将所有树的结果求取平均值得到森林覆盖率预测值;建立基于最小二乘法方法的GBRT模型,采用Boosting的方法逐个拟合CART回归树去减少当前迭代步骤的森林覆盖率预测偏差,最终累加所有树的结论得到森林覆盖率预测值。其次为了改善机器学习模型预测性能,本文详细分析了各个模型的所有超参数对模型的意义以及影响机理,通过经验分析与文献对比,合理地选择了各个模型的主要的超参数及其数值调整范围,通过带有五折交叉验证的随机搜索和网格搜索方法进行参数优化,并制定了参数调整的具体顺序,实现了模型性能的最优提升。最后模型性能对比分析。本文从预测精度R2、均方根误差RMSE、训练时间以及超参数调整数量等四个方面分析四个空间模型的性能,评估了所有解释变量对森林覆盖空间格局预测的影响。
欧强新[4]（2019）在《基于机器学习的吉林天然针阔混交林生长建模》文中研究说明森林生长模型能够预测林木生长变化,为森林经营决策提依据。传统统计模型在应用时常常需满足一定的假设前提,如独立、正态分布和等方差,且存在非线性回归参数难以收敛等问题。森林数据很难满足这些要求。非参数、数据驱动的机器学习方法的快速发展,为森林生长建模提供了一个新的途径,并成为生长收获模型发展的一种趋势。但缺乏系统性的应用研究,尤其是天然混交林的研究很少。本文以吉林省天然针阔混交林为对象,着重回答以下几个科学问题:不同机器学习模型对天然针阔混交林生长预测的表现如何?与传统生长模型相比有哪些差异?影响天然针阔混交林林分生长的主要因素有哪些?如何模拟天然针阔混交林的生长?基于吉林省连续五次（1994-2014）国家森林资源连续清查610块针阔混交林固定样地数据、Climate AP软件提取的气候因子数据以及Soil Grids系统获取的土壤属性数据,采用7种常用的机器学习算法,包括随机森林（Random forest,RF）、增强回归树（Boosted regression tree,BRT）、多元自适应回归样条（Multivariate adaptive regression splines,MARS）、Cubist、神经网络（Artificial neural networks,ANN）、k-最近邻（k-nearest neighbors,k-NN）和支持向量机（Support vector machine,SVM）,构建了全林分和组成树种的5年间隔期期末平均高、平均胸径、蓄积、断面积、生物量、株数密度、枯死和进界模型;比较了传统统计模型与机器学习模型在预测林分平均高、断面积、株数密度、枯死以及进界上的表现;模拟了落叶松-阔叶混交林、红松-阔叶混交林以及云冷杉-阔叶混交林三种生长类型样地的长期生长。主要结果如下:（1）利用7种机器学习算法系统地构建了天然针阔混交林全林分和各组成树种5年间隔期期末平均高、平均胸径、蓄积、断面积、生物量、株数密度、枯死和进界模型。模型输入变量包括期初林分因子、结构、立地与土壤、间伐和气候等,对各模型进行了调参分析。10折交叉验证结果表明:除枯死和进界外,7类机器学习模型的预估结果均较好。其中平均高、平均胸径、蓄积、断面积、生物量以及株数密度模型决定系数R2cv介于0.4808-0.9789,相对均方根误差r RMSEcv介于0.0228-0.9036。枯死和进界模型R2cv介于0.0018-0.4934,r RMSEcv大于1。总体而言,k-NN模型的预估效果明显不如RF等其它6类模型,而其它6类模型间的预估精度差异较小。当模型自变量逐渐增加时,RF等6类模型的预估精度逐渐升高,而k-NN模型的预估精度呈下降的趋势。全林分模型和组成树种模型得到的林分因子估计值有一定差异,与组成树种模型相比,全林分模型的林分断面积、蓄积、生物量和株数密度预测的平均相对误差（RE）降低了17.57%-31.37%。（2）基于RF和BRT模型分析了输入变量对天然针阔混交林全林分5年间隔期期末平均高、平均胸径、蓄积、生物量、株数密度、枯死以及进界影响的相对贡献率以及偏依赖关系。结果表明,期初林分因子对5年间隔期期末平均高等8类林分指标的相对贡献率最大（相对贡献率介于45.20%-86.51%）,其它依次为林分平均年龄、立地与土壤、林分结构、间伐以及气候等因子（相对贡献率在0.44%-16.46%之间）。RF和BRT产生的因变量对自变量的偏依赖关系具有合理的林学意义。（3）选用了RF（用户使用方便,超参数调优过程简单,对输入数据预处理要求少）这一预估精度好的集成学习模型作为基础模型,模拟了落叶松-阔叶混交林、红松-阔叶混交林以及云冷杉-阔叶混交林三种森林类型的样地在2014-2099年间全林分和组成树种各类指标的生长变化情况。结果表明,模型能描述混交林不同树种的生长过程和差异,3种森林类型的自然生长均表现出阔叶树种增加的趋势,揭示了混交林的生长规律。（4）系统比较了传统非线性回归模型与机器学习模型在预测平均高、断面积、株数密度、枯死以及进界上的模型表现,表明二者对平均高、断面积和株数密度的预估精度比较高,而对枯死和进界的预估效果均欠佳,但机器学习模型在预估平均高、断面积和株数密度的模型表现略优于传统统计模型(R2cv升高3.44%-32.57%,r RMSEcv下降4.89%-67.34%)。总体来说,机器学习模型具有与传统统计模型相当的泛化能力和统计可靠性。（5）利用机器学习模型建模时,参数调优过程十分必要,超参数配置不同,训练出模型的性能会有显着的差别。总之,机器学习模型在林分生长预测方面有较大的潜力,具有良好的预估能力,可用于天然混交林的生长预估和模拟。
卢宏静[5]（2017）在《齐齐哈尔市森林资源动态变化分析》文中提出森林是林业的核心,是生态文明建设的物质基础。森林资源对于维持生态平衡,促进人与自然和谐,推进社会经济的可持续发展具有十分重要的意义,发挥着不可替代的作用。研究森林资源变化动态,有利于分析森林资源变化的规律,预测其发展趋势。通过掌握林业发展现状,评价林业经营管理的效果,为林业发展宏观决策提供支持。本文根据齐齐哈尔市2010年-2015年森林资源档案数据,遵循科学合理的原则选取林地面积、活立木总蓄积、林分起源、林地结构、树种组成和林龄结构等指标对齐齐哈尔森林资源现状进行分析和评价,并利用灰色理论GM（1,1）模型预测齐齐哈尔森林资源发展趋势。结果显示:齐齐哈尔林业发展在政策和重点工程推动下,实现森林面积和蓄积双增长,森林覆盖率提高。齐齐哈尔市森林资源仍然存在很多问题:森林资源总量不足,生态环境脆弱;造林绿化潜力逐年递减,生态建设难度越来越大;森林资源保护力度不够,破坏森林资源行为时有发生;缺乏对森林资源保护的正确认识。针对这些问题明确齐齐哈尔森林资源实现可持续发展需解决的当前任务,从推进林业生态工程建设、加大森林经营力度、加强林地保护措施、修复退化森林资源、挖掘营林造林潜力、提高森林资源质量和发挥林业政策效应这几个方面促进齐齐哈尔森林资源可持续发展。
王娟[6]（2016）在《半干旱区沙地小叶锦鸡儿和黄柳人工灌木林碳汇功能研究》文中认为荒漠化是当今世界上最严峻的环境问题之一。此外,受人类活动的影响引起全球变暖及气候变化,已成为各国政府和科学家关注的热点问题。植被恢复是防治与治理土地荒漠化的有效措施。半干旱区沙地人工灌木林具有多种生态服务功能,其中,固碳功能是灌木林生态系统中重要的服务功能之一。大规模种植的沙地人工灌木林因其不同的栽植密度和栽植年限,使其生态功能及碳汇功能也产生了显着的差异。目前森林碳密度的计量及估算方法不同,其计算结果产生了较大差异。由于生态系统的复杂性,目前还不能将生态系统中多个过程整合在一起来计量森林碳密度。人工神经网络具有非线性映射、分布并行处理、自适应学习和容错性等优点,使其在机制尚不清楚的高维非线性生态系统碳密度估算中体现出强大优势。本文以赤峰市敖汉旗风沙土区小叶锦鸡儿（Caragana microphylla）和黄柳（Salix gordejevii）两种典型的人工灌木林为研究对象,在全面调查研究区内不同栽植密度、不同林龄的前提下,分析了该区两种人工灌木林的固碳功能,并以研究区内样地实测数据为基础数据,基于人工神经网络的精华部分—BP神经网络,分别建立了两种灌木林生态系统碳密度预测模型。为我国干旱半干旱区人工灌木林生态系统碳密度估算提供新方法,也为全面评价沙地生态系统的固碳功能提供科学依据。通过研究得出以下结论：（1）两种灌木林在不同栽植密度下,灌木层碳密度随林龄的增加呈现先增加后减少的趋势；草本层、凋落物层、土壤层及生态系统碳密度均表现为随林龄的增加呈现逐渐增加然后趋于稳定的趋势。灌木层年平均碳汇速率随林龄的增加呈现一个由快速增加到缓慢降低的趋势。当小叶锦鸡儿林龄>6a和黄柳>10a时,灌木林需要进行适当的人工抚育措施。（2）小叶锦鸡儿在灌木林生长初期,灌木层各器官碳密度表现为：枝>根>叶；随着林龄的增长,灌木层各器官碳密度表现为：根>枝>叶。黄柳灌木层各器官碳密度表现为：根>枝>叶。草本层各器官碳密度均表现为：地上部分>地下部分。（3）在垂直方向上,不同栽植密度下两种灌木林各林龄根碳密度均随土层深度的增加呈现先增加后减少的趋势；同一林龄,栽植密度大的根深大于栽植密度小的根深。在水平方向上,不同栽植密度下各林龄灌木层根碳密度距离标准木中心的距离越远,根碳密度分布越少；其根系分布水平距离随林龄的增加呈增加的趋势；同一林龄,相同株距下根系水平分布距离表现为大行距>小行距。由于根系在灌木层中占绝对优势,其分布特征可作为合理选择两种灌木栽植密度的依据之一。（4）两种灌木林生态系统年平均碳汇速率随林龄的增加呈下降的趋势。两种灌木林生态系统碳密度表现为：小叶锦鸡儿>黄柳。生态系统各层碳库中,土壤层碳密度占绝对优势,均占生态系统碳密度的60%以上；其次是灌木层碳密度；草本层和凋落物层碳密度所占比例较少,两者均占生态系统碳密度的1%-2%左右。（5）在研究区当两种灌木林的栽植密度为1m×4m时,生态系统碳密度最优。敖汉旗风沙土区小叶锦鸡儿人工林生态系统碳储量为519876.15t,黄柳人工林生态系统碳储量为325708.43t。（6）小叶锦鸡儿BP神经网络模型隐含层在第18个神经元节点数时的R2值最大（R2=0.9943）,黄柳BP神经网络模型隐含层在第22个神经元节点数时的R2值最大（R2=0.9936）,两个模型的拟合效果、稳定性最好,误差最小,最能够反映出实际情况。确定小叶锦鸡儿和黄柳灌木林生态系统碳密度预测模型网络拓扑结构分别为：15-18-1和15-22-1。文中建立的两种灌木林生态系统碳密度BP神经模型的精度均达到99%左右,结果十分理想。故BP神经网络可以作为估测灌木林生态系统碳密度的新方法之一灌木林是该地区的主要人工林树种,栽植小叶锦鸡儿和黄柳时,可优先可虑1m×4m的栽植密度。
宋广军,王立海[7]（2015）在《伊春林区森林资源的动态灰色预测》文中认为森林资源动态分析一般具有少数据和贫信息带来的灰色不确定性,灰色系统理论是解决这一问题重要工具。以伊春林区20012012年森林资源的统计数据为基础,采用灰色理论系统建立动态预测模型,对其森林蓄积量、有林地面积、森林覆盖率3个资源指标进行预测分析。结果表明,运用灰色预测建立的模型的预测结果经检验,精度较高;伊春林区森林资源在未来3 a内将会持续增加。
赵新泉,马燕娥[8]（2015）在《大兴安岭森林资源的动态灰色预测》文中进行了进一步梳理应用灰色理论系统,对大兴安岭林区森林资源的森林蓄积量、有林地面积、森林覆盖率3个指标进行动态预测分析。结果表明:运用灰色预测建立的模型,预测结果经检验,精度较高;大兴安岭林区森林资源,在未来30 a,整体呈增加趋势;到2018年,森林蓄积量达到1.33×109m3、有林地面积达到1.74×107hm2、森林覆盖率达到82.28%。
徐立萍[9]（2013）在《吉林省枯季水资源预测预警研究》文中认为本论文研究是根据人类大规模活动对地下水埋深和下垫面条件等所产生的深刻影响，以及相应形成的枯季降水产流规律，利用多种理论和方法，提出了吉林省枯季水资源量的供需分析成果，建立枯季水资源预测预报预警系统，对于制定当年秋季和来年春季的供用水计划、实现枯季水资源的合理开发和高效利用、抑制和改善脆弱的生态环境具有重要的实际指导意义。研究的主要内容包括：枯季水资源区域分布规律、枯季径流深时程分配规律、枯季地表水资源实时预测预报、枯季地下水资源实时预测预报、枯季水资源预警等，以吉林省一级、二级流域和地市为计算单元，分析各水文站、水库站枯季降水、流量（蓄水量）和平原区地下水可开采量资料系列，进行水量还原计算，利用测站控制法、水文比拟法、“三水”和“四水”转化产流模型等方法，计算各单元枯季水资源量，进而研究吉林省枯季水资源（径流深）区域分布规律。根据多年系列的降水量、径流量各时段的分配规律，结合各区域下垫面组成条件，探索各计算单元枯季径流深不同年份（丰水年、平水年、枯水年）的时程（枯季各月）分配规律；根据社会各方面用户用水量的特点，提出能够满足用户各种用水参数（如用水保证率）下的枯季径流深区域分布和时程分配规律。以计算单元为预测单元，分析降水与径流等实测资料系列，研究确定影响枯季降水与径流的主要因素以及其变化规律；利用相关分析法和人工神经网络技术等，分析预测预报枯季地表水来水量或湖泊水位。分析吉林省平原区地下水形成规律和补给、径流、排泄条件、含水层分布与富水性、地下水埋藏条件及其动态特征等；划分参数分区与确定有关参数；利用水量均衡法或数学模拟模型法，分析预测预报枯季地下水水资源量、可开采量和地下水位分布。枯季可供水量由枯季的地表水可供水量和地下水可开采量所构成。根据各水库的枯季腾空水量、山丘区枯季地表水来水量预测值和平原区枯季地下水可开采量预测值，以及未控区枯季径流量的估算等，按单元计算和预测预报枯季水资源可供水量。根据上一年度枯季的实际用水量，考虑新增的用水户、新增灌溉面积和节水技术的应用与推广等因素，分别按农业、工业、生活和生态环境等四类进行枯季需水量预测预报。根据所预测预报出的枯季可供水量和需水量，利用水量供需平衡法和模糊划分理论与模型，估算枯季缺水量和缺水等级，对枯季水资源的供需前景与丰枯形式进行定量分析与评价，从而研究水资源可持续发展战略对策，为有关决策部门编制年度供用水计划、合理安排生产和保护生态环境提供科学依据，实现科学指导生产的最终目的。
惠雪峰[10]（2012）在《基于集合卡尔曼滤波的森林资源动态预测》文中提出森林资源是一种重要的可再生自然资源，也是国有资源和国民财富的重要组成部分，森林资源的发展维系着人类的前途和命运，它既为人类可持续发展提供物质基础，也为人类可持续发展提供环境基础。因此，对森林资源进行科学动态的预测，及时掌握森林资源的现状和消长动态变化情况，是林业可持续发展的需要，也是林业经营方案的重要内容，为制定正确的森林经营策略和林业发展战略提供科学依据，为林业规划、合理开发利用森林资源提供重要的科学依据。本文基于集合卡尔曼滤波和双集合平方根滤波技术研究了森林资源动态预测，具体研究内容如下：1、介绍了基本卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和集合卡尔曼滤波计算流程。回顾了集合卡尔曼滤波的发展历程，分析了集合卡尔曼滤波的优缺点，并把集合卡尔曼滤波和四维变分在理论上进行了比较。2、基于集合卡尔曼滤波技术构建森林状态空间模型，并用EM算法对模型的参数进行了估计，最后用残差合格模型、关联度合格模型和均方差比合格模型对空间状态模型进行了检验。结果表明模型精度较高，故可用于动态森林资源的预测。3、基于卡尔曼滤波技术和集合卡尔曼滤波技术研究了森林面积进行动态预测，结合1950年到1998年全国普查的森林面积数据作为样本，对森林全国森林面积进行动态预测。卡尔曼滤波森林面积预测的最大误差为23%，集合卡尔曼滤波森林面积预测的最大误差为6%。基于卡尔曼滤波技术森林面积预测的误差波动比基于集合卡尔曼滤波技术森林面积预测的波动大些。基于集合卡尔曼滤波技术的森林面积预测结果更精确、模型灵活性更高以及对大尺度数据计算速度更快。4、研究了基于双集合平方根滤波同化技术，结合森林空间状态模型进行了双集合平方根森林活立木蓄积量和森林蓄积量预测，基于集合卡尔曼滤波技术的活立木蓄积量和森林蓄积量预测其最大误差在8%，最小误差为0。全国总的森林活立木蓄积量误差为2.7%，全国总的森林蓄积量误差为2%。误差相对稳定，波动不大。5、进行集合卡尔曼滤波和双集合平方根滤波预测的比较，基于双集合平方根滤波技术预测的森林蓄积量最大误差为6%，基于集合卡尔曼滤波技术预测的最大误差为8%。双集合平方根滤波技术预测误差波动较小，相对比较稳定，比集合卡尔曼滤波技术预测效果好。
二、ANN在森林资源预测中的应用研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、ANN在森林资源预测中的应用研究（论文提纲范文）
（1）基于光学和干涉雷达的森林地上生物量遥感估算模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 森林地上生物量估算现状 |
| 1.2.2 基于遥感数据的森林地上生物量估算模型与方法 |
| 1.2.3 森林地上生物量遥感估算模型存在的问题及发展趋势 |
| 1.3 研究目标与内容、技术路线及创新点 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.3.4 创新点 |
| 第2章 研究区概况、数据获取与处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 森林样区调查及数据处理 |
| 2.2.1 森林样区调查方法 |
| 2.2.2 实测生物量计算 |
| 2.3 遥感数据获取与处理 |
| 2.3.1 哨兵1号C波段和大地2号L波段雷达数据 |
| 2.3.2 哨兵2号多光谱数据 |
| 2.3.3 数字高程模型数据 |
| 第3章 基于多源遥感数据的森林地上生物量预测因子研究 |
| 3.1 基于多频率雷达数据的森林地上生物量遥感因子研究 |
| 3.2 基于多光谱数据的森林地上生物量遥感因子研究 |
| 3.3 森林地上生物量空间预测因子研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于多算法比较的森林地上生物量遥感估算 |
| 4.1 基于逐步回归与地理加权回归的森林地上生物量模型研究 |
| 4.1.1 基于多源遥感数据的生物量逐步回归模型 |
| 4.1.2 基于多源遥感数据的生物量地理加权回归模型 |
| 4.2 基于机器学习的森林地上生物量模型研究 |
| 4.2.1 基于多源遥感数据的生物量神经网络模型 |
| 4.2.2 基于多源遥感数据的生物量支持向量机回归模型 |
| 4.2.3 基于多源遥感数据的生物量随机森林模型 |
| 4.3 基于混合方法的森林地上生物量模型研究 |
| 4.3.1 结合参数/非参数方法与残差克里金建模 |
| 4.3.2 基于多源遥感数据的森林地上生物量混合模型 |
| 4.4 基于最优模型的森林地上生物量遥感估算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于哨兵数据的森林地上生物量异速生长方程研究 |
| 5.1 基于哨兵数据的森林高度信息提取 |
| 5.1.1 哨兵1号干涉数据处理和森林表面高度提取 |
| 5.1.2 基于简化水云模型结合后向散射和植被覆盖度的树高反演 |
| 5.2 基于全像元遥感估算生物量与哨兵数据的异速生长方程研究 |
| 5.2.1 基于全像元遥感估算值构建森林地上生物量异速生长方程 |
| 5.2.2 基于实测点值构建森林地上生物量异速生长方程 |
| 5.2.3 两类异速生长方程应用精度比较 |
| 5.3 基于哨兵数据及异速生长方程的森林地上生物量区域制图 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 主要结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 不确定性分析和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）林分因子测计关键技术研发与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 引言 |
| 1.1. 研究背景与意义 |
| 1.2. 国内外研究综述 |
| 1.2.1. 森林调查技术体系的发展 |
| 1.2.2. 林分观测技术的发展 |
| 1.2.2.1. 林分观测技术的四个阶段 |
| 1.2.2.2. 林分观测装备的研究现状 |
| 1.2.2.3. 林分信息化观测技术的研究现状 |
| 1.2.3. 林分抽样调查技术的发展 |
| 1.2.4. 林分生物量/碳储量预测技术的发展 |
| 1.3. 研究内容 |
| 1.3.1. 研究目标 |
| 1.3.2. 研究内容 |
| 1.3.3. 技术路线 |
| 1.3.4. 关键科学问题 |
| 1.4. 章节安排 |
| 1.5. 本章小结 |
| 2. 研究区概况 |
| 2.1 总体自然条件 |
| 2.1.1. 地理位置 |
| 2.1.2. 地形地貌 |
| 2.1.3. 水文条件 |
| 2.1.4. 气候条件 |
| 2.1.5. 植被条件 |
| 2.2. 总体社会经济 |
| 2.2.1. 人口及组成 |
| 2.2.2. 经济状况 |
| 2.3. 实验区概况 |
| 2.3.1. 平地实验区 |
| 2.3.2. 坡地实验区 |
| 2.4. 本章小结 |
| 3. 林分信息化观测技术 |
| 3.1. 信息化森林资源观测技术评述 |
| 3.2. 材料准备 |
| 3.2.1. 激光雷达设备 |
| 3.2.1.1. 硬件构成 |
| 3.2.1.2. 软件构成 |
| 3.2.1.3. 功能及参数 |
| 3.2.2. 摄影测量设备 |
| 3.2.2.1. 硬件构成 |
| 3.2.2.2. 核心硬件的设计与组装 |
| 3.2.2.3. 软件构成 |
| 3.2.2.4. 功能及参数 |
| 3.3. 精度检验指标 |
| 3.4. 地面激光雷达森林观测技术 |
| 3.4.1. 测量原理 |
| 3.4.2. 数据获取与处理 |
| 3.4.2.1. 数据获取 |
| 3.4.2.2. 数据预处理 |
| 3.4.2.3. 树木坐标提取 |
| 3.4.2.4. 树木胸径和树高提取 |
| 3.4.3. 实验结果与分析 |
| 3.4.3.1. 林分平坦地区验证 |
| 3.4.3.2. 林分山区验证 |
| 3.4.3.3. 讨论与结论 |
| 3.5. 地面摄影测量森林观测技术 |
| 3.5.1. 测量原理与方法 |
| 3.5.1.1. 单木常规测量 |
| 3.5.1.2. 单木高精度建模测量 |
| 3.5.1.3. 林分测量 |
| 3.5.2. 实验结果与分析 |
| 3.5.2.1. 单木常规测量验证 |
| 3.5.2.2. 单木高精度建模验证 |
| 3.5.2.3. 林分平坦地区验证 |
| 3.5.2.4. 林分山区验证 |
| 3.5.2.5. 讨论与结论 |
| 3.6. 本章小结 |
| 4. 林分微样地空间抽样技术 |
| 4.1. 林分微样地设计 |
| 4.2. 林分微样地建立方法 |
| 4.2.1. 微样地建立标准 |
| 4.2.2. 基于现场实测的微样地建立方法 |
| 4.2.3. 基于影像点云的微样地建立方法 |
| 4.3. 林分微样地观测原理 |
| 4.3.1. 林分因子计算原理 |
| 4.3.2. 林分微样地监测原理 |
| 4.3.3. 林分微样地检测原理 |
| 4.4. 精度检验指标 |
| 4.5. 实验验证与分析 |
| 4.5.1. 微样地布设基本情况 |
| 4.5.2. 微样地法与实测样地法对比 |
| 4.5.3. 点云微样地法与实测微样地法对比 |
| 4.5.4. 讨论分析 |
| 4.6. 本章小结 |
| 5. 林分生物量/碳储量动态预测技术 |
| 5.1. 模型研建思路 |
| 5.2. 研究数据采集与处理 |
| 5.2.1. 数据来源 |
| 5.2.1.1. 连续清查固定样地数据 |
| 5.2.1.2. 环境因子数据 |
| 5.2.2. 数据整理 |
| 5.2.2.1. 样地数据关联 |
| 5.2.2.2. 样地生物量计算 |
| 5.2.2.3. 建模因子筛选 |
| 5.2.3. 主要数据处理工具 |
| 5.3. 建模技术方法与评价 |
| 5.3.1. 样地数据划分 |
| 5.3.2. 模型评价指标 |
| 5.3.3. 林分生物量数理统计模型的建立方法 |
| 5.3.3.1. 建模因子标准化 |
| 5.3.3.2. 模型建立 |
| 5.3.3.3. 模型结果及精度评价 |
| 5.3.3.4. 分析与讨论 |
| 5.3.4. 林分生物量机器学习模型的建立方法 |
| 5.3.4.1. 数据整理 |
| 5.3.4.2. 模型建立方法 |
| 5.3.4.3. 模型结果与精度评价 |
| 5.3.4.4. 分析与讨论 |
| 5.4. 林分生物量/碳储量预测分析 |
| 5.4.1. 林分生物量预测 |
| 5.4.2. 林分碳储量预测 |
| 5.4.3. 不同建模方法的对比分析 |
| 5.5. 本章小结 |
| 6. 结论与展望 |
| 6.1. 结论 |
| 6.2. 技术对比 |
| 6.3. 创新点 |
| 6.4. 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（3）基于机器学习的森林覆盖率建模方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 传统统计方法在森林覆盖率预测模型的研究 |
| 1.2.2 机器学习方法在森林覆盖率预测模型的研究 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 森林覆盖数据及建模流程 |
| 2.1 森林覆盖率数据来源及分析 |
| 2.1.1 澳大利亚森林背景 |
| 2.1.2 森林覆盖率数据分布 |
| 2.1.3 森林覆盖率数据变量分析 |
| 2.2 数据预处理方法 |
| 2.3 森林覆盖率模型建立流程与使用方法 |
| 2.3.1 模型建立与测试流程 |
| 2.3.2 空间地图绘制及误差分析方法 |
| 2.3.3 变量重要性评测方法 |
| 2.3.4 多种比例的训练集评测方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于神经网络的森林覆盖率模型 |
| 3.1 人工神经网络基本原理 |
| 3.1.1 多层感知机 |
| 3.1.2 随机梯度优化算法—Adam |
| 3.2 基于Adam的 ANN森林覆盖率模型的构建 |
| 3.2.1 输入数据归一化方法 |
| 3.2.2 ANN模型构建流程 |
| 3.3 ANN模型的超参数优化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于支持向量机的森林覆盖率模型 |
| 4.1 支持向量机基本原理 |
| 4.1.1 线性支持向量回归原理 |
| 4.1.2 非线性支持向量回归原理 |
| 4.1.4 目标优化问题求解 |
| 4.2 基于SMO-type的 SVR森林覆盖率模型的构建 |
| 4.2.1 数据归一化方法 |
| 4.2.2 SVR空间模型构建原理流程 |
| 4.3 SVR森林覆盖率模型的超参数优化 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于随机森林的森林覆盖率模型 |
| 5.1 随机森林基本原理 |
| 5.1.1 随机森林基础—决策树 |
| 5.1.2 Bagging和 Bootstrap算法 |
| 5.1.3 随机子空间算法 |
| 5.1.4 随机森林回归基本原理 |
| 5.2 基于RF的森林覆盖率空间模型的构建 |
| 5.3 RF模型的超参数优化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于梯度提升回归树的森林覆盖率模型 |
| 6.1 梯度提升回归树基本原理 |
| 6.1.1 Boosting算法 |
| 6.1.2 梯度提升回归树基本原理 |
| 6.2 基于最小二乘方法的GBRT森林覆盖率模型构建 |
| 6.3 GBRT模型的超参数优化 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 森林覆盖率空间模型评测 |
| 7.1 模型性能评优分析 |
| 7.2 解释变量的形式分析 |
| 7.3 森林覆盖的空间预测分布与呈现 |
| 7.4 模型的误差估计性能评测 |
| 7.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（4）基于机器学习的吉林天然针阔混交林生长建模（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.1.3 项目来源与经费支持 |
| 1.2 机器学习算法及其在森林生长与收获中应用现状 |
| 1.2.1 机器学习算法 |
| 1.2.2 机器学习算法在森林生长与收获预估中的应用研究现状 |
| 1.3 存在的问题与发展趋势 |
| 1.3.1 数据 |
| 1.3.2 机器学习算法 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.4.1 构建基于机器学习算法的全林分和各组成树种生长模型 |
| 1.4.2 传统统计模型与机器学习模型预测林分生长的比较 |
| 1.4.3 针阔混交林林分生长模拟 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 研究材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形、土壤和气候 |
| 2.1.3 森林资源概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 模型输入输出 |
| 2.3.2 建模策略 |
| 2.3.3 机器学习算法 |
| 2.3.4 输入变量筛选 |
| 2.3.5 模型评价 |
| 2.3.6 传统统计模型与机器学习模型预测林分生长的比较 |
| 2.3.7 模拟全林分和组成树种生长变化 |
| 第三章 基于机器学习算法的全林分生长模型 |
| 3.1 林分平均高模型 |
| 3.1.1 模型调参 |
| 3.1.2 模型结果比较 |
| 3.2 平均胸径模型 |
| 3.3 林分断面积模型 |
| 3.4 林分蓄积模型 |
| 3.5 林分生物量模型 |
| 3.6 株数密度模型 |
| 3.7 林分枯死模型 |
| 3.8 林分进界模型 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 基于机器学习算法的组成树种生长模型 |
| 4.1 组成树种平均高模型 |
| 4.2 组成树种平均胸径模型 |
| 4.3 组成树种断面积模型 |
| 4.4 组成树种蓄积模型 |
| 4.5 组成树种生物量模型 |
| 4.6 组成树种株数密度模型 |
| 4.7 组成树种枯死模型 |
| 4.8 组成树种进界模型 |
| 4.9 组成树种与全林分模型预估结果的比较 |
| 4.10 本章小结 |
| 第五章 传统统计模型与机器学习模型预测混交林林分生长的比较 |
| 5.1 平均高模型 |
| 5.1.1 传统统计模型 |
| 5.1.2 机器学习模型 |
| 5.1.3 模型对比 |
| 5.2 断面积模型 |
| 5.2.1 传统统计模型 |
| 5.2.2 机器学习模型 |
| 5.2.3 模型对比 |
| 5.3 株数密度模型 |
| 5.3.1 传统统计模型 |
| 5.3.2 机器学习模型 |
| 5.3.3 模型对比 |
| 5.4 枯死模型 |
| 5.4.1 传统零膨胀统计模型 |
| 5.4.2 机器学习模型 |
| 5.4.3 模型对比 |
| 5.5 进界模型 |
| 5.5.1 传统统计零膨胀模型 |
| 5.5.2 机器学习模型 |
| 5.5.3 模型对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于机器学习算法的针阔混交林生长模拟 |
| 6.1 森林类型划分 |
| 6.2 落叶松-阔叶混交林 |
| 6.3 红松-阔叶混交林 |
| 6.4 云冷杉-阔叶混交林 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与讨论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 讨论 |
| 7.2.1 机器学习模型调参和变量选择 |
| 7.2.2 不同机器学习模型表现 |
| 7.3 展望 |
| 7.4 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在读期间的学术研究 |
| 致谢 |
（5）齐齐哈尔市森林资源动态变化分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 森林资源动态研究现状 |
| 1.2.2 森林资源发展预测研究现状 |
| 1.3 研究相关理论基础 |
| 1.3.1 森林资源概述 |
| 1.3.2 森林资源动态概述 |
| 1.3.3 森林资源发展预测概述 |
| 1.4 研究的目的和意义 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 2 研究区域概况与研究方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 位置概况 |
| 2.1.2 气候概况 |
| 2.1.3 资源概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 研究方法 |
| 2.2.2 技术路线 |
| 3 齐齐哈尔市森林资源现状分析和评价 |
| 3.1 森林资源现状 |
| 3.1.1 林业用地 |
| 3.1.2 林分起源 |
| 3.1.3 林种结构 |
| 3.1.4 林龄结构 |
| 3.1.5 森林资源的行政区划分布 |
| 3.2 森林资源现状评价 |
| 3.2.1 森林资源功能区划分 |
| 3.2.2 森林资源特点评价 |
| 4 齐齐哈尔市森林资源动态变化 |
| 4.1 森林资源动态变化分析 |
| 4.1.1 森林资源总量动态变化 |
| 4.1.2 森林资源龄组结构动态变化 |
| 4.1.3 森林资源林种结构动态变化 |
| 4.1.4 森林资源优势树种动态变化 |
| 4.2 森林资源动态变化评价 |
| 4.2.1 资源总量动态变化评价 |
| 4.2.2 起源结构动态变化评价 |
| 4.2.3 林种结构动态变化评价 |
| 4.2.4 优势树种动态变化评价 |
| 4.2.5 龄组结构动态变化评价 |
| 5 齐齐哈尔市森林资源发展趋势预测 |
| 5.1 森林资源动态预测模型 |
| 5.1.1 灰色动态预测模型GM(1,1)基础知识 |
| 5.1.2 GM(1,1)模型特点 |
| 5.1.3 GM(1,1)模型基本原理 |
| 5.2 齐齐哈尔市森林资源发展趋势预测 |
| 5.2.1 预测指标和范围 |
| 5.2.2 齐齐哈尔森林资源灰色预测模型的建立 |
| 5.2.3 森林资源发展趋势GM(1,1)模型精度检验 |
| 5.2.4 森林资源发展趋势GM(1,1)模型数列预测 |
| 5.3 森林资源预测结果及分析 |
| 6 齐齐哈尔市森林资源可持续发展对策 |
| 6.1 齐齐哈尔森林资源现存问题 |
| 6.2 齐齐哈尔森林资源主要任务 |
| 6.3 齐齐哈尔森林资源可持续发展对策 |
| 6.3.1 推进林业生态工程建设 |
| 6.3.2 加大森林经营力度 |
| 6.3.3 加强林地保护措施 |
| 6.3.4 修复退化森林资源 |
| 6.3.5 挖掘营林造林潜力 |
| 6.3.6 提高森林资源质量 |
| 6.3.7 发挥林业政策效应 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（6）半干旱区沙地小叶锦鸡儿和黄柳人工灌木林碳汇功能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 植被碳储量的研究方法 |
| 1.3.2 干旱半干旱地区植被生物量研究进展 |
| 1.3.3 干旱半干旱区的植被碳储量及土壤储量研究进展 |
| 1.3.4 干旱半干旱区植被碳储量与林龄的关系 |
| 1.3.5 干旱半干旱区植被碳储量与栽植密度的关系 |
| 1.3.6 干旱半干旱区小叶锦鸡儿和黄柳研究现状 |
| 1.3.7 人工神经网络概况及其在森林资源管理中的应用现状 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 地形地貌 |
| 2.3 气候 |
| 2.4 土壤 |
| 2.5 植被分布特征 |
| 2.6 森林资源概况 |
| 2.7 敖汉旗风沙土区小叶锦鸡儿人工林和黄柳人工林资源概况 |
| 2.7.1 小叶锦鸡儿人工林资源概况 |
| 2.7.2 黄柳人工林资源概况 |
| 3 研究内容与方法 |
| 3.1 研究目标 |
| 3.2 研究内容 |
| 3.2.1 两种人工灌木林固碳功能研究 |
| 3.2.2 基于BP神经网络的两种灌木林生态系统碳密度预测模型 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 林龄和栽植密度的确定 |
| 3.3.2 样地的设置与调查 |
| 3.3.3 人工林固碳功能的研究方法 |
| 3.3.4 基于BP神经网络的人工灌木林生态系统碳密度预测模型研究方法 |
| 3.4 技术路线 |
| 4 小叶锦鸡儿人工林固碳功能研究 |
| 4.1 小叶锦鸡儿人工林固碳功能分析样地统计 |
| 4.2 灌木层碳库特征 |
| 4.2.1 不同栽植密度各林龄灌木层叶碳密度 |
| 4.2.2 不同栽植密度各林龄灌木层枝碳密度 |
| 4.2.3 不同栽植密度各林龄灌木层根碳密度 |
| 4.2.4 不同栽植密度各林龄灌木层各器官碳密度分配 |
| 4.2.5 不同栽植密度各林龄灌木层碳密度 |
| 4.2.6 各林龄灌木层年平均碳汇速率 |
| 4.3 草本层碳库特征 |
| 4.3.1 不同栽植密度各林龄草本层地上部分碳密度 |
| 4.3.2 不同栽植密度各林龄草本层地下部分碳密度 |
| 4.3.3 不同栽植密度各林龄草本层各器官碳密度分配 |
| 4.3.4 不同栽植密度各林龄草本层碳密度 |
| 4.4 凋落物层碳库特征 |
| 4.5 土壤层碳库特征 |
| 4.5.1 不同栽植密度各林龄土壤层碳密度 |
| 4.5.2 不同栽植密度各林龄各层土壤碳密度 |
| 4.5.3 土壤有机碳含量与其他土壤养分的相关性 |
| 4.6 生态系统碳库特征 |
| 4.7 生态系统年平均碳汇速率 |
| 4.8 敖汉旗风沙土区小叶锦鸡儿人工林生态系统碳储量 |
| 4.9 小结 |
| 5 黄柳人工林固碳功能研究 |
| 5.1 黄柳人工林固碳功能分析样地统计 |
| 5.2 灌木层碳库特征 |
| 5.2.1 不同栽植密度各林龄灌木层叶碳密度 |
| 5.2.2 不同栽植密度各林龄灌木层枝碳密度 |
| 5.2.3 不同栽植密度各林龄灌木层根碳密度 |
| 5.2.4 不同栽植密度各林龄灌木层各器官碳密度分配 |
| 5.2.5 不同栽植密度各林龄灌木层灌木层碳密度 |
| 5.2.6 各林龄灌木层年平均碳汇速率 |
| 5.3 草本层碳库特征 |
| 5.3.1 不同栽植密度各林龄草本层地上部分碳密度 |
| 5.3.2 不同栽植密度各林龄草本层地下部分碳密度 |
| 5.3.3 不同栽植密度各林龄草本层各器官碳密度分配 |
| 5.3.4 不同栽植密度各林龄草本层碳密度 |
| 5.4 凋落物层碳库特征 |
| 5.5 土壤层碳库特征 |
| 5.5.1 不同栽植密度各林龄土壤层碳密度 |
| 5.5.2 不同栽植密度各林龄各层土壤碳密度 |
| 5.5.3 土壤层有机碳密度与其他土壤养分的相关性 |
| 5.6 生态系统碳库特征 |
| 5.7 生态系统年平均碳汇速率 |
| 5.8 敖汉旗风沙土区黄柳人工林碳储量 |
| 5.9 小结 |
| 6 基于BP神经网络的两种灌木林生态系统碳密度预测模型 |
| 6.1 BP神经网络基本原理及其模型研究 |
| 6.1.1 BP神经网络的软件实现 |
| 6.1.2 BP神经网络的基本原理 |
| 6.1.3 BP神经网络的算法 |
| 6.2 基于BP神经网络灌木林生态系统碳密度预测模型的建立 |
| 6.2.1 模型数据选择 |
| 6.2.2 数据处理 |
| 6.2.3 BP神经网络预算灌木林生态系统碳密度的基本步骤 |
| 6.2.4 指标的选择和样本数据准备 |
| 6.2.5 基于BP神经网络的两种灌木林碳储量估算的建立 |
| 6.2.6 BP神经网络评价指标 |
| 6.3 BP神经网络模型的训练与仿真 |
| 6.3.1 BP神经网络模型的训练 |
| 6.3.2 BP神经网络仿真结果 |
| 6.3.3 估算误差分析 |
| 6.4 小结 |
| 7 讨论 |
| 7.1 小叶锦鸡儿人工林和黄柳人工林固碳功能研究 |
| 7.2 基于BP神经网络的两种灌木林生态系统碳密度预测模型 |
| 8 结论 |
| 9 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（7）伊春林区森林资源的动态灰色预测（论文提纲范文）
| 1 试验区概况 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 原始数据 |
| 2.2 灰色系统的预测模型 |
| 2.2.1灰色预测模型构建 |
| 2.2.2灰色预测模型检验 |
| 3 结果与分析 |
| 4 结论与讨论 |
（8）大兴安岭森林资源的动态灰色预测（论文提纲范文）
| 1 大兴安岭林区概况 |
| 2 研究方法 |
| 2. 1 原始数据 |
| 2. 2 灰色系统的预测模型 |
| 2. 2. 1灰色预测模型构建 |
| 2. 2. 2灰色预测模型检验 |
| 3 结果与分析 |
| 4 讨论 |
（9）吉林省枯季水资源预测预警研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第1章 绪言 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外现状 |
| 1.3 主要内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 研究区概况 |
| 2.1 自然地理 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 河流水系 |
| 2.2 水文气象 |
| 2.2.1 气温、蒸发 |
| 2.2.2 降水、径流 |
| 2.3 社会经济 |
| 第3章 枯季水资源研究 |
| 3.1 水资源分区 |
| 3.2 基础资料 |
| 3.3 枯季降水 |
| 3.3.1 枯季降水量计算方法 |
| 3.3.2 参数计算及确定 |
| 3.3.3 区域分布 |
| 3.4 枯季径流 |
| 3.4.1 枯季径流计算方法 |
| 3.4.2 参数计算及确定 |
| 3.4.3 区域分布规律 |
| 3.5 枯季地下水 |
| 3.5.1 地下水动态特征 |
| 3.5.2 地下水分布特征 |
| 3.5.3 地下水资源分区 |
| 3.5.4 枯季地下水资源量计算方法 |
| 3.5.5 枯季地下水资源分布 |
| 3.6 枯季水资源总量 |
| 3.6.1 水资源总量计算方法 |
| 3.6.2 枯季水资源总量 |
| 3.7 有关枯季水资源量计算 |
| 3.7.1 枯季水资源可利用量 |
| 3.7.2 枯季水资源可供水量 |
| 第4章 枯季水资源预测研究 |
| 4.1 枯季径流预测 |
| 4.1.1 预测方法概述 |
| 4.1.2 回归分析法（HG） |
| 4.1.3 ANN 预测法 |
| 4.2 枯季地下水预测 |
| 4.2.1 预测方法概述 |
| 4.2.2 预测区域 |
| 4.2.3 多元回归（DYLinest）预测法 |
| 4.2.4 ANN 预测模型 |
| 4.3 预测成果比较 |
| 4.3.1 模型比较 |
| 4.3.2 预测成果比较 |
| 4.3.3 综合比较 |
| 第5章 枯季水资源预警指标体系的研建 |
| 5.1 基本概念 |
| 5.2 预警指标体系的研究 |
| 5.2.1 指标内在联系 |
| 5.2.2 指标筛选条件 |
| 5.2.3 指标体系构建方法 |
| 5.2.4 指标选取的基本原则 |
| 5.2.5 预警指标及评价体系的研建 |
| 5.3 枯季水资源预警指标体系的建立 |
| 5.3.1 基本资料及统计方法 |
| 5.3.2 基础成果统计 |
| 5.3.3 预警指标体系 |
| 第6章 枯季水资源预警 |
| 6.1 预警系统概念 |
| 6.2 预警模型建模 |
| 6.2.1 模型构架 |
| 6.2.2 人工神经网络概述 |
| 6.2.3 水资源可持续利用预警模型 |
| 6.3 ANN 预警模型研发平台 |
| 6.3.1 模型设计思路 |
| 6.3.2 ANN 模型建立 |
| 6.4 枯季水资源可持续利用预警 |
| 6.4.1 数据基础 |
| 6.4.2 预警综合指数计算 |
| 6.4.3 警度判定 |
| 6.4.4 未来水平年预警结果 |
| 6.4.5 警情分析 |
| 第7章 结论及建议 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于集合卡尔曼滤波的森林资源动态预测（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 森林资源预测研究的意义 |
| 1.2 集合卡尔曼滤波研究的意义 |
| 1.2.1 促进同化技术的发展 |
| 1.2.2 推动和发展了集合预报理论技术 |
| 1.2.3 大尺度数据观测试验研究的工具 |
| 1.3 国内外研究的现状 |
| 1.3.1 森林资源预测的现状 |
| 1.3.2 集合卡尔曼滤波的研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作及创新点 |
| 第二章 集合卡尔曼滤波理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 滤波和卡尔曼滤波 |
| 2.3 扩展 Kalman 滤波理论 |
| 2.4 集合 Kalman 滤波理论 |
| 2.5 集合 Kalman 滤波的优点 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 状态空间模型 |
| 3.1 基于集合卡尔曼滤波的状态空间模型 |
| 3.2 空间状态模型的参数估计 |
| 3.3 模型精度检验 |
| 3.3.1 残差合格模型 |
| 3.3.2 关联度合格模型 |
| 3.3.3 均方差比合格模型 |
| 3.4 数据模拟与模型检验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 森林面积动态预测 |
| 4.1 森林面积预测框架 |
| 4.2 数据来源 |
| 4.3 森林面积预测模型 |
| 4.4 森林面积预测算法 |
| 4.4.1 运用卡尔曼滤波进行森林面积预测 |
| 4.4.2 卡尔曼滤波预测结果与分析 |
| 4.4.3 运用集合卡尔曼滤波进行森林面积预测 |
| 4.4.4 集合卡尔曼滤波森林面积动态预测结果与分析 |
| 4.4.5 卡尔曼与集合卡尔曼森林面积预测结果对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 森林蓄积量和活立木蓄积量的预测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 双集合平方根滤波 |
| 5.3 森林蓄积量和活立木蓄积量模型 |
| 5.4 双集合平方根滤波(EnSRF)同化预报系统 |
| 5.5 活立木蓄积量和森林蓄积量的预测 |
| 5.5.1 基于双集合平方根滤波技术的预测 |
| 5.5.2 基于集合卡尔曼滤波的预测 |
| 5.5.3 集合卡尔曼滤波与双集合平方根滤波森林蓄积量预测对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与讨论 |
| 6.1 集合 Kalman 滤波面临的问题 |
| 6.2 集合卡尔曼滤波未来的发展趋势 |
| 参考文献 |
| 研究生期间发表的论文 |
| 摘要 |
| Abstract |
四、ANN在森林资源预测中的应用研究（论文参考文献）
- [1]基于光学和干涉雷达的森林地上生物量遥感估算模型研究[D]. 陈琳. 中国科学院大学(中国科学院东北地理与农业生态研究所), 2020
- [2]林分因子测计关键技术研发与应用[D]. 刘金成. 北京林业大学, 2019(04)
- [3]基于机器学习的森林覆盖率建模方法研究[D]. 李保安. 中国石油大学(华东), 2019(09)
- [4]基于机器学习的吉林天然针阔混交林生长建模[D]. 欧强新. 中国林业科学研究院, 2019
- [5]齐齐哈尔市森林资源动态变化分析[D]. 卢宏静. 东北林业大学, 2017(02)
- [6]半干旱区沙地小叶锦鸡儿和黄柳人工灌木林碳汇功能研究[D]. 王娟. 内蒙古农业大学, 2016(11)
- [7]伊春林区森林资源的动态灰色预测[J]. 宋广军,王立海. 中南林业科技大学学报, 2015(02)
- [8]大兴安岭森林资源的动态灰色预测[J]. 赵新泉,马燕娥. 东北林业大学学报, 2015(02)
- [9]吉林省枯季水资源预测预警研究[D]. 徐立萍. 吉林大学, 2013(09)
- [10]基于集合卡尔曼滤波的森林资源动态预测[D]. 惠雪峰. 南京林业大学, 2012(11)