森林生物量空间知识挖掘方法应用研究——以河南西峡县为例

林业资源管理 ›› 2011, Vol. 0 ›› Issue (5): 53-59.

森林生物量空间知识挖掘方法应用研究——以河南西峡县为例

李明阳¹, 张向阳², 吴文浩³, 刘方¹

1.南京林业大学森林资源与环境学院,南京 210037;
2.河南省林业调查规划院,郑州 450045;
3.句容市农业委员会,江苏镇江 212400

收稿日期:2011-07-28 修回日期:2011-10-08 出版日期:2011-10-28 发布日期:2020-12-21
作者简介:李明阳(1967-),男,河南三门峡人,教授,博士,主要研究方向:风景林调查规划、森林资源监测、3S应用研究。Email:lmy196727@ 126.com
基金资助:
国家自然科学基金“基于GIS的森林资源调查空间平衡抽样理论与方法研究”(30972298)

Application Research of Data Mining of Spatial Knowledge of Forest Biomass——A Case Study in Xixia of Henan Province

LI Mingyang¹, ZHANG Xiangyang², WU Wenhao³, LIU Fang¹

1. College of Forest Resources and Environment,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,Jiangsu,China;
2. Henan Provincial Institute of Forest Inventory and Planning,Zhengzhou 450045,Henan,China;
3. Agriculture Committee of Jurong City,Zhenjiang,212400,Jiangsu,China

Received:2011-07-28 Revised:2011-10-08 Online:2011-10-28 Published:2020-12-21

摘要/Abstract

摘要： 以河南省重点林业县西峡为研究对象,以2003年森林资源连续清查空间数据库为主要信息源,在地理信息系统软件ArcGIS 9.3、数据挖掘软件Clemintine 12.0支持下,通过空间热点探测、趋势面分析、地理加权回归、C5.0决策分析来进行西峡县森林生物量空间知识挖掘。研究表明:生物量的空间分布与海拔梯度有关,呈现一种从北向南阶梯状逐渐降低的带状分布格局;生物量与平均树高、坡度正相关,与土壤厚度、灯光亮度负相关;C5.0决策分析4个主要输入变量的重要性依次为平均树高(0.30)> 灯光亮度(0.24)>坡度(0.23)>土壤厚度(0.22)。

关键词: 森林资源连续清查, 生物量, 空间知识挖掘, 西峡县

Abstract: Xixia,a key forest county in Henan province,was selected as the case study area,while spatial dataset of forest resources continuous inventory in 2003 was collected as the main information sources of data mining.Spatial hot explore,trend analysis,geographically weighted regression (GWR) and C5.0 decision tree analysis were performed on the platform of ArcGIS 9.3 and Clemintine 12.0 to mining spatial knowledge of forest biomass in Xixia county.Research shows that:(1) the spatial distribution of forest biomass is closely related with gradient of elevation,showing a tilting ladder pattern from north to south;(2) forest biomass is positively correlated with average tree height and slope,negatively with soil thickness and light brightness value;(3) the importance of the four major factors is as follows:average tree height (0.30)>light brightness value (0.24)>slope (0.23)>soil thickness (0.22).

Key words: forest resources continuous inventory, biomass, spatial knowledge mining, Xixia

中图分类号:

S757.2

李明阳, 张向阳, 吴文浩, 刘方. 森林生物量空间知识挖掘方法应用研究——以河南西峡县为例[J]. 林业资源管理, 2011, 0(5): 53-59.

LI Mingyang, ZHANG Xiangyang, WU Wenhao, LIU Fang. Application Research of Data Mining of Spatial Knowledge of Forest Biomass——A Case Study in Xixia of Henan Province[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2011, 0(5): 53-59.

[1]	郭娇宇, 周梅, 舒洋, 赵鹏武, 乌艺恒, 田金龙, 杨磊, 管立娟, 肖雷. 内蒙古大兴安岭兴安落叶松人工林生物量碳计量参数研究[J]. 林业资源管理, 2020, 0(4): 80-86.
[2]	唐志明, 刘炳响, 屈宇. 河北太行山区典型水土保持林乔木层生物量及碳储量研究[J]. 林业资源管理, 2020, 0(1): 102-107.
[3]	罗洪斌, 舒清态, 庞勇, 王强, 王冬玲. 运用机载LiDAR数据对橡胶林地上生物量估测的采样尺度效应分析[J]. 林业资源管理, 2020, 0(1): 136-142.
[4]	郭子豪, 孙晶琦, 巩合德. 滇中地区主要灌丛生物量空间分布格局特征[J]. 林业资源管理, 2019, 0(6): 55-61.
[5]	朱雅丽, 张绘芳, 张景路, 地力夏提·包尔汉. 基于无人机遥感的胡杨地上生物量估测模型构建[J]. 林业资源管理, 2019, 0(2): 80-87.
[6]	安慧君, 杨林林, 周蕾, 张雪影, 车亚超. 三种生境东北岩高兰新生枝特征研究[J]. 林业资源管理, 2019, 0(2): 93-98.
[7]	于士涛, 富金赤, 姜玲玲, 马荣, 许中旗. 冀北山地阳坡草本植被层与土壤因子的关系[J]. 林业资源管理, 2019, 0(1): 32-37.
[8]	任怡, 王海宾, 许等平. 基于Landsat 8影像的乔木林地上生物量估算[J]. 林业资源管理, 2018, 0(6): 38-44.
[9]	徐延鑫, 李明阳, 郝思宇. 基于GIS的城市森林生物量抽样方法研究[J]. 林业资源管理, 2018, 0(5): 123-127.
[10]	王梓璇, 周梅, 赵鹏武, 王鼎, 杨磊, 丁兆华. 不同火烧木管理方式火烧迹地林下物种多样性及地上生物量研究——以寒温带兴安落叶松林为例[J]. 林业资源管理, 2018, 0(4): 28-33.
[11]	白志强, 李缓, 王文栋, 刘端, 韩燕梁, 刘华. 阿尔泰山优势树种的生物量模型构建及其生物量分配特征[J]. 林业资源管理, 2018, 0(4): 34-40.
[12]	王云霞, 马军. 不同林龄华北落叶松白桦混交林土壤微生物量碳氮含量研究[J]. 林业资源管理, 2018, 0(4): 55-60.
[13]	韩爽, 甄艳, 谭清梅, 刘玉卿, 张华兵. 盐城海滨湿地植被地上生物量遥感反演研究[J]. 林业资源管理, 2018, 0(4): 105-111.
[14]	刘金山, 张蓓, 周学武, 邢元军, 张万林. 西藏自治区云杉林生物量密度模型研建[J]. 林业资源管理, 2018, 0(1): 38-43.
[15]	肖中琪, 黄建文, 凌成星. 新疆天山西部天然林保护工程区林地及森林生物量空间变化分析[J]. 林业资源管理, 2018, 0(1): 57-62.