基于BP神经网络的广东省针阔混交异龄林立地质量评价

• 作者: 叶金盛 汪求来 沈剑波 王应宽 雷渊才 雷相东
• 来源期刊: 北京林业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 针阔混交异龄林 神经网络 地位指数 立地因子
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 林学
• 页码范围: 38-47
• 页数: 10页
• 分类号: S757
• 语种: 中文
• DOI: 10.13332/j.1000-1522.20190028

摘要

[目的]针阔混交异龄林的地位指数计算一直是立地质量评价中的难点,国内外对针阔混交异龄林的地位指数模型的研究较少,为建立更精确的针阔混交异龄林地位指数模型,把神经网络模型引入针阔混交异龄林的立地质量评价.[方法]以广东省针阔混交异龄林为研究对象,建立基于神经网络方法的林分优势高模型以及针阔混交林地位指数模型,除年龄因子外,加入了海拔、坡度、坡向、坡位、土壤厚度、腐殖层厚度等立地因子,另外考虑针叶树种与阔叶树种的断面积比重对针阔混交异龄林样地地位指数的影响,并建立针阔混交异龄林的地位指数的计算模型.[结果]针阔混交林的地位指数的最大值为21.4 m,最小值为6.1 m,平均值为13.7 m,中位数为13.6 m,标准差为3.2 m,地位指数的最大值与最小值的差值为15.3 m.[结论]从结果中可以反映出,广东省地貌复杂且破碎,山多平地少,立地状况差异较大;另外由于广东省林地树种及树种比例具有复杂多样性的特征,导致基准年龄的差异较大.故地位指数的变异较大.本研究在计算针阔混交林的地位指数时,加入了海拔、坡度、坡向、坡位、土壤厚度、腐殖层厚度等立地因子,提高了针阔混交林地位指数的预估精度.研究结果为针阔混交异龄林地位指数的计算提供了精度更高的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷相东	中国林业科学研究院资源信息研究所	107	2973	30.0	51.0
2	雷渊才	中国林业科学研究院资源信息研究所	61	1009	16.0	30.0
3	叶金盛		28	372	11.0	19.0
4	汪求来		10	16	2.0	3.0
6	沈剑波		8	90	4.0	8.0
12	王应宽		9	5	1.0	1.0