基于多边形法的森林资源调查监测1)
2014-07-27郑怀兵冯仲科
郑怀兵 冯仲科
(南京森林警察学院,南京,210023) (北京林业大学)
基于多边形法的森林资源调查监测1)
郑怀兵 冯仲科
(南京森林警察学院,南京,210023) (北京林业大学)
运用高精度南方NTS-960R型免棱镜全站仪,结合多边形样地森林资源调查方法,对赤峰市旺业甸林场200块标准地进行调查。选取4块有代表性的标准地,对标准地每木进行胸径和树高测量,将多边形样地法数据与样地每木检尺数据比较分析。结果表明:多边形样地法调查面积和调查株数不固定,每个样地的面积在0.005~0.015 hm2,树木6~9棵,外业工作量相对于标准样地法小;多边形样地法在天然林和混交林中的精度低,在单层林和人工林中的精度高;随着样地数量增加,精度逐渐提高,在天然林中,精度可达到85%以上,可适用于二类调查;在人工林中,精度可达到95%以上,可适用于三类调查。将多边形样地进行固定,可实时对林分生长量进行监测。
精准林业;森林资源调查;多边形样地
Journal of Northeast Forestry University.-2014,42(7).-161~165
By choosing four representative plots from Wangyedian Forest Farm, Chifeng City, we measured the DBH and height of each tree with a total of 200 standard plots and collecting the data in the field surveying by using high-precision NP total station NTS-960R. We compared and analyzed the data collected from polygon plot, and the polygon plot method was not fixed about survey area and the number of trees. The area of every sample plot was about 0.005-0.015 ha, the numbers were about 6-9, and the workload in the field surveying was much more less than standard sample. The precision stability of separate polygon method was low in the natural forest and mixed forest, while it was high in the regular forest and plantation. With the increasing of sample plots, the precision stability greatly improved and it would be able to reach more than 85% in the natural forest and plantation, and could be applicable in the second class survey. The precision would be up to 95% in the plantation and could be applicable in the third class survey. Making the polygon sample plots fixed could monitor the stand increment in real time.
Keywords Precision forestry; Forest inventory; Polygonal sample plot
为了及时、准确、连续、动态的掌握森林资源生长情况,世界上已有至少40个国家长期进行着森林资源调查工作,调查森林总面积约为24亿hm2,占地球森林面积50%以上[1-2]。目前中国森林资源总面积约为2.36亿hm2,占国土总面积31.6%。为高效精确的完成森林资源调查工作,满足现代精准林业需求,中国将森林资源调查分为3类:全国森林资源清查(一类调查)、森林经理调查(二类调查)、作业设计调查(三类调查)[3]。
国内外常用的森林调查方法:目测法、点抽样法、林分材积表法、角规测树法、平均木塔立夫法和单株木抽样法等[4-7]。袁国仁等[8]运用六株木法对吉林小姑家林场五个林班中的天然中幼龄林和人工落叶松林调查实验,抽样精度达到80%;陈霖生[9]对落叶松人工林进行了六株木法测定蓄积量实验,估测精度达到80%以上。采用新的模拟样地法对森林调查也取得了良好的效果[10]。周忠福[11]将六株木法运用于次生林调查研究,估测精度达到82.5%。郄广平等[12]采用六株木法并结合先进QuickBird遥感影像对湖南省杉木蓄积量进行调查,估测精度达到85%以上。这些森林调查方法虽然操作简单、受地形影响小,但数据精度不高。
森林调查技术手段通常采用:布鲁赖斯测高器、轮尺、罗盘仪以及测尺等进行野外数据调查,不但耗费大量人力、物力,而且效率低、精度差[4]。Kitahara等[13]运用第三代超声波测高器与围尺相互配合,进行树高与胸径测量实验,虽然大大提高了测量精度,但是过程较为复杂。近年来,航空航天遥感与机载雷达探测等先进技术,被广泛应用于林业资源调查中,但由于费用昂贵、技术手段复杂、数据测量误差较大等,仍然无法取代传统的野外林业数据采集[2]。全站仪是20世纪70年代以来出现的集测距、测角及数据自动处理于一体的现代测绘仪器[14-15],测量精度远高于布鲁赖斯测高器、胸径尺等测量仪器。由于全站仪携带不便,测量步骤繁琐,限制了在林业资源调查领域的应用。免棱镜轻小型全站仪,虽然克服了上述森林调查手段的缺点,提高了森林计测的精度[16],但其昂贵的价格也限制了在林业调查领域的普及。
图1 南方NTS-960R型免棱镜全站仪
1 研究区概况
旺业甸实验林场位于内蒙古自治区赤峰市喀喇沁旗西南部,是一个集森林经营、木材加工、苗木生产、旅游开发于一体的综合性实验林场。林场属燕山山脉北麓七老图山支脉,地理位置东经118°09′~118°30′,北纬41°21′~41°39′。地形为中山山地,海拔800~1 890 m,属暖温带半干旱地区,年平均气温4.2 ℃,为明显的大陆性季风气候,年降水量400~600 mm。林场森林资源较丰富,有林面积23 333 hm2,森林覆盖率为83.3%,活立木总蓄积141万m3。天然次生林以杨(PopulusL.)、桦(BetulaL.)、柞(Xylosmaracemosum)、椴(TiliatuanSzyszyl.)为主,并有少量黑松(Pinusthunbergii)、云杉(Piceaasperata)。人工林以黑松(Pinusthunbergii.)、落叶松(Larixgmelini)为主。
2 研究方法
2.1 样地设置
在赤峰市旺业甸林场,在林场根据不同林分起源、林分密度等因子选取四块标准样地(20 m×20 m)或(20 m×30 m),在确定样地的方位后,用全站仪的放样功能定位出标准样地的四个顶点,这样可以保证样地的面积的精准。对标准样地的每棵树依次进行标号(1,2,3,…,n)。测量每棵树的胸径,使用全站仪的悬高测量功能精准测取每棵树的树高,使用无伐倒测量立木材积技术[14],获取这块样地胸径、树高接近平均值的立木的材积,其中一个样地的数据(见表1)。通过对数据进行分析,获取林分平均高、林分平均胸径、林分断面积、林分密度、并通过标准木法[17]测算林分蓄积量,并把这些值作为真值。
表1 标准样地每木检尺数据(树种为落叶松)
2.2 多边形样地法
多边形样地法是一种作为无边界样地抽样估测林分蓄积量的方法,与角规控制检尺一样为点抽样,它的特点与六株木法、模拟样地法相近,不需要测设样地边界。同时,该方法运用了空间解析几何原理、抽样统计学原理、全站仪电磁波测距原理及生物空间分布生态学原理。
选择中心木(计算木或标准木)及其邻近的边界木组成多边形样地。中心木的选择小班内标记的树木,而且树高和胸径接近样地树木的平均值。挑选离中心木最近的5~8株树作为边界木,各树干断面的中心为多边形的各个顶点,多边形的边则是样地的边界。结合多边形顶点占中心抽样点权重,计算出平均断面积、林分平均高、林分平均胸径和蓄积量的估计值。
按照选定的多边形样地和中心木,朝北沿着顺时针方向,从最近的树木开始,按顺序给第I林层的边界木编号(i=1,2,…,n)。在能观测这n+1棵树为前提的地点架设免棱镜全站仪,测量每棵树的坐标(Xi,Yi)、树高(Hi)、胸径(Di),其中:Di单位为cm,Xi、Yi、Hi单位分别为m。测量示意图(如图2)。
图2 多边形样地法示意图
根据测量示意图,分别对林分蓄积量、林分平均高、林分密度进行计算。
(1)林分蓄积量计算。
(1)
Pi=αi/360°。
(2)
(3)
(4)
其中:M为森林蓄积(m3·hm2);Pi表示第i株树所占权重;αi为第i株树所对应多边形内角;(Xi,Yi),(Xi+1,Yi+1)为全站仪所测得第i与i+1号树木坐标;ΔY≠0,若ΔY=0,则令ΔY等于一个无穷小量;通视值域[0,2π]求得;S表示模拟样地面积。
(2)林分平均高计算。
(5)
(3)林分密度计算。
(6)
其中:N为每公顷株数(株/hm2)。
(4)样地径阶分布Ni(株)。
(7)
其中:i为第i径阶株数。
在标准样地里,建立多个多边形样地,并根据多边形样地法原理编制程序,获取林分平均高、林分平均胸径、林分断面积、林分密度、林分蓄积量,程序运行界面如图3所示。
图3 多边形样地法求算程序界面
3 结果与分析
3.1 标准样地林分特征参数
在选择量测和调查林分的实践中,长方形标准地及相关群体样带得到最广泛的应用。但是,在测量标准地时,如果测线正碰到树木,在这种情况下测定林分总断面积,必然产生系统误差,传统的处理方法,矩形样地的压线木采用取左舍右、取上舍下,但这种处理方法带来的误差为4.9%左右[18]。为了解决这种系统误差,使用高精密测量仪器(全站仪)的放样功能,经多次视线通视的尝试,最终定下来标准样地的界线不穿过树木,这样不但避免了测线穿过树木带来的系统误差,而且保证了求算样地面积的精度。对标准样地的每木检尺数据和立木材积数据进行处理,得到标准样地林分特征参数(见表2)。
表2 标准样地林分特征参数
3.2 多边形样地林分特征参数
在标准样地中,布设5个以上的多边形样地,求算出林分特征参数(见表3)。
3.3 多边形样地法的精度
将多边形样地数据与标准样地数据进行比较(如图4)。由图4可知,单独一个多边形样地的数据,林分平均高的精度相对于标准样地的林分平均高可达90%以上,单独一个多边形样地的林分密度精度和蓄积量的精度波动性很大。蓄积量精度而言,多边形样地点[5,14)这段区间相对于[1,5)区间和[14,19)区间要稳定,可以推断,单独多边形样地法求算蓄积量精度,密集均匀的人工林比天然林和稀疏的人工林要稳定。多边形样地点[1,5)区间比[5,20)这段区间求算的林分平均高、林分密度精度和蓄积量精度要低,且波动性大。因此,单独多边形样地法在人工林的运用精度高于天然林。
表3 多边形样地林分特征参数
将每个标准样地里面的多边形样地法所获得的林分特征参数进行平均,将平均值与标准样地的林分特征参数真值进行比较(见表4)。
图4 单独多边形样地法林分特征参数精度分析
多边形样地序列林分平均高/m多边形样地法平均值标准样地法(真值)精度/%林分密度/株·hm-2多边形样地法标准样地法(真值)精度/%林分蓄积量/m3·hm-2多边形样地法标准样地法(真值)精度/%1天然林(山杨、五角枫、白桦)12.1211.5795.32264.1560250090.6161.1004188.280085.62人工林(落叶松)9.919.5797.02652.1530293088.9105.0650100.323595.33人工林(油松)13.5613.3097.8983.868596799.3130.9687147.745088.64人工林(落叶松)23.2123.3199.2582.964855098.7321.7556345.049093.2
通过多个多边形样地法测得林分特征参数平均值与真值(标准样地测得林分特征参数)相比较,林分平均高无论是在天然林还是人工林,精度都达到95%以上;天然林林分密度精度达到90.6%,人工林林分密度达到88.9%以上;林分蓄积量在天然林中的求算精度相对于人工林的精度低,可达到85.6%,在人工林中求算林分蓄积量的精度可达到90%左右。
4 结论
标准样地法对林分进行调查精度高,但工作量大、费用高。多边形样地法能较准确的调查林分,且能提供客观、准确的林分数据,这些数据用其它抽样方法是不能得到的。多边形样地法调查面积和调查株数不固定,每个样地的面积在0.005~0.015hm2,树木6~9棵。可见,多边形样地法调查林分的株数少,外业工作量小,并且能客观的反应出森林的实际情况。但是,单独多边形样地法在天然林和混交林中的精度变化幅度大、精度低。提高精度的方法是增加样地数量,随着多边形样地数量的增加,精度能大幅度提高。多边形样地测量精度满足森林二类调查的精度要求,且该样地便于保持,适合对样地长期监测。
多边形样地法较好的体现了简易抽样算法与高精度仪器配合带来的便利性与高效性,但在实际应用中仍然面临若干问题,比如:仪器费用昂贵、林地地形复杂、树木遮挡严重等。因此,对林地中多边形样地的最佳布设个数以及坡度坡向等环境因子对多边形精度的影响,有待进一步研究。
[1]TomppoEO,GaglianoC,DeNataleF,etal.Predictingcategoricalforestvariablesusinganimprovedk-NearestNeighbourestimatorandLandsatimagery[J].RemoteSensingofEnvironment,2009,113(3):500-517.
[2]RonaldE,Mcroberts,ErkkiO,etal.AdvancesandemergingissuesinNationalforestinventories.ScandinavianJournalofForestResearch[J].ScandinavianJournalofForestResearch,2010,25(4):368-381.
[3] 徐文兵,高飞,杜华强.几种测量方法在森林资源调查中的应用与精度分析[J].浙江林学院学报,2009,26(1):132-136.
[4] 杨丝涵,岳德鹏,冯仲科,等.多边形样地法的最优株数选取[J].东北林业大学学报,2013,41(12):26-29.
[5]AveryTE,BurkhartH.Forestmeasurements[M].NewYork:McGrawHillPublishingCompany,1976.
[6] 李希菲,唐守正,王松林.大岗山实验局杉木人工林可变密度收获表的编制[J].林业科学研究,1988,1(4):382-389.
[7] 王耀辉.“定角扇形样地”的设置和调查方法的研究[J].林业勘查设计,1984(2):25-32.
[8] 袁国仁,李晓峰.六株木抽样调查法试验一例[J].林业勘查设计,1981(1):33.
[9] 陈霖生.“六株木样地法”测定落叶松人工林蓄积量的试验[J].东林科技,1975(2):48-55.
[10] 东北林学院林学系.应用模拟样地法进行森林调查[J].林业科技通讯,1975(11):15-16.
[11] 周忠福.六株木法在次生林中的应用[J].林业勘查设计,1982(4):35-36.
[12] 郄广平,林辉,孙华.基于六株木法的杉木蓄积量估测研究[J].四川林业科技,2011,32(2):104-107.
[13]KitaharaF,MizoueN,YoshidaS.Effectsoftrainingforinexperiencedsurveyorsondataqualityoftreediameterandheightmeasurements[J].SilvaFennica,2010,44(4):657-667.
[14] 冯仲科,景海涛,周科亮,等.全站仪测算材积的原理及精度分析[J].北京林业大学学报,2003,25(3):60-63.
[15] 冯仲科,韩熙春,周科亮,等.全站仪固定样地测树原理及精度分析[J].北京测绘,2003(1):28-30.
[16] 何诚,冯仲科,袁进军,等.基于数字高程模型的树木三维体积测量[J].农业工程学报,2012,28(8):195-199.
[17] 孟宪宇.测树学[M].2版.北京:中国林业出版社,1996.
[18] 谭俊,李雪风.在航片上用中距模拟样地法进行森林抽样调查的探讨[J].中南林业调查规划,1992,42(4):50-53.
Investigation and Monitoring of Forest Resources Based on Polygonal Sample Plot Method/
Zheng Huaibing(Nanjing Forest Police College, Nanjing 210023, P. R. China); Feng Zhongke(Beijing Forestry University)//
郑怀兵,男,1970年11月生,南京森林警察学院森林消防系,副教授。E-mail:Zhenghuaibing001@163.com。
2013年10月10日。
S757.2
1) 江苏省林业三新工程项目(lysx201201)。
责任编辑:王广建。