多边形样地精度研究

林业资源管理 ›› 2013, Vol. 0 ›› Issue (6): 81-85.

多边形样地精度研究

郭志文¹, 岳德鹏², 曹睿², 杨丝涵²

1.北京市规划委员会,北京 100045;
2.北京林业大学,北京 100083

收稿日期:2013-09-10 修回日期:2013-10-11 出版日期:2013-12-28 发布日期:2020-11-23
通讯作者: 岳德鹏(1963-),男,安徽人,教授,主要从事荒漠化防治、景观生态和土地评价方面的研究。Email:yuedepeng@126.com
作者简介:郭志文(1972-),男,内蒙古人,学士,主要从事景观规划和地理信息系统方面的研究。Email:Guozw7210@sina.com

Research on the Accuracy of Polygon Sample Plots

GUO Zhiwen¹, YUE Depeng², CAO Rui², YANG Sihan²

1. Beijing Municipal Commission of Urban Planning,Beijing,100045,China;
2. Beijing Forestry University,Beijing,100083,China

Received:2013-09-10 Revised:2013-10-11 Online:2013-12-28 Published:2020-11-23

摘要/Abstract

摘要： 在北京市山区选取20块油松标准样地,按照多边形样地布设的原理,在其中布设100块多边形样地进行测量,并对测量所得的样地林分平均树高、平均胸径、平均密度以及蓄积量与标准样地每木检尺数据进行对比分析,得到多边形样地的调查精度。结果表明,多边形样地法调查数据在人工林中精度高于天然林中,人工林中蓄积量精度可以达到92.8%,而在天然林中,蓄积量精度可以达到89.2%。

关键词: 多边形样地法, 森林资源调查, 精度

Abstract: In this paper we selected 20 Chinese pine standard sample plots and,according to the principle of the polygon sample plot layout,set up 100 polygon sample plots.The measuring factors include the average height,DBH,mean density and forest stock volumes.comparing with the data of standard plots we can get the accuracy of the polygon plots.The results show that the accuracy of polygon plot method in artificial forests is higher than that in natural forests.The accuracy of forest stock volume can reach 92.8% in artificial forests and 89.2% in natural forests.

Key words: polygon plot method, forest resources survey, precision

中图分类号:

S758.5

郭志文, 岳德鹏, 曹睿, 杨丝涵. 多边形样地精度研究[J]. 林业资源管理, 2013, 0(6): 81-85.

GUO Zhiwen, YUE Depeng, CAO Rui, YANG Sihan. Research on the Accuracy of Polygon Sample Plots[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2013, 0(6): 81-85.

[1]	林鑫, 庞勇, 李春干. 无人机密集匹配点云与机载激光雷达点云的差异分析[J]. 林业资源管理, 2020, 0(3): 58-62.
[2]	朱坤, 代继平, 庞婧, 韩旭, 左翔, 彭建松. 云南省芒市古树名木资源调查与特征分析[J]. 林业资源管理, 2020, 0(1): 22-29.
[3]	王六如, 尹洪波. 新型便携式树木测高仪DZH-30在森林资源调查中的应用[J]. 林业资源管理, 2019, 0(6): 132-136.
[4]	国红, 尤磊, 雷相东, 谢阳生, 洪玲霞. 多期森林调查样地数据的逻辑检查方法研究[J]. 林业资源管理, 2019, 0(5): 84-88.
[5]	李苑菱, 陈宗铸, 雷金睿, 陈小花, 杨琦, 吴庭天. 海口市森林资源调查空间平衡抽样研究[J]. 林业资源管理, 2019, 0(2): 47-53.
[6]	乔正年, 马骏, 徐雁南. 无人机遥感在林木冠幅提取中的应用[J]. 林业资源管理, 2019, 0(1): 78-84.
[7]	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.
[8]	刘谦, 张煜星, 王雪军, 王少杰, 杨英, I Nengah Suratijaya, Dewayany Sutrisno, Ita Carolita. 东南亚国家森林资源年度遥感监测设计——以印度尼西亚为例[J]. 林业资源管理, 2018, 0(3): 113-120.
[9]	朱磊. 基于高清影像分层抽样技术在森林资源二类调查中的应用探索[J]. 林业资源管理, 2018, 0(3): 129-132.
[10]	庄永健, 冯仲科, 李亚藏, 杨立岩, 张力, 孙梦营. 激光雷达技术测树方法原理与应用[J]. 林业资源管理, 2016, 0(6): 116-119.
[11]	周昌祥. 我国森林资源规划设计调查的回顾与改进意见[J]. 林业资源管理, 2014, 0(4): 1-3.
[12]	孙梦营, 冯仲科, 闫飞, 马苏力娅, 樊仲谋, 郑君. 电子经纬仪自动精测立木材积原理与应用[J]. 林业资源管理, 2013, 0(5): 80-84.
[13]	李永宁, 高慧娟, 霍艳玲, 孟凡杰, 任佳美. GNSS RTK在山区森林中定位的应用研究——以桦树次生林中的3种地形条件为例[J]. 林业资源管理, 2013, 0(5): 125-130.
[14]	王晓晶, 王蓉, 郑团结, 李胜利, 徐苑君. 面向森林资源调查应用的天绘一号数据影像融合算法评价分析[J]. 林业资源管理, 2013, 0(3): 138-142.