CN103678870A - 一种林分生长与经营交互可视化模拟方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种林分生长与经营交互可视化模拟方法，包括如下步骤：步骤一建立全林分生长模型、径阶生长模型、单木生长模型和测树因子间估计模型所需的变量；步骤二构建自定义林分生长模型解析器；步骤三林分现状与生长变化后各变量的自动动态存储与提取计算；步骤四构建基于自定义林分生长模型的林木个体可视化模型参数计算法，实现自定义生长模型下的交互式林分生长可视化模拟；步骤五采用GDI与绘图技术以及MOGRE渲染引擎技术，对林分经营前后的林分结构、林分二维状态及三维场景进行可视化模拟，实现林分生长与经营交互可视化模拟。

Description

一种林分生长与经营交互可视化模拟方法

技术领域

本发明属于林分生长可视化模拟与林业经营管理可视化模拟两个技术领域，具体涉及一种林分生长与经营交互可视化模拟方法。

背景技术

现有林分生长与林分经营模拟，均以单一的生长模型为模拟对象，不能适应不同林分生长特点的需求，同时林分生长与林分经营之间缺乏有效的交互，可视化模拟程度低等缺点，缺乏一种既能满足不同林分生长特点，又能直观反映林分生长与经营交互的可视化模拟方法，以提高林分经营管理效率和水平。

本发明综合全林分生长模型、径阶分布模型与单木生长模型所需的变量，利用编译原理中的词法、语法及语义分析等理论，构建自定义林分生长模型解析器；结合数据库技术，建立林分现状与生长变化后各变量的自动动态存储与提取算法，参考林分（林木）各调查因子间、林木个体可视化模型参数间关系模型，构建基于自定义林分生长模型的林木个体可视化模型参数估计算法，实现自定义生长模型下的交互式林分生长可视化模拟；采用GDI+绘图技术与MOGRE渲染引擎技术，对林分经营前后的林分结构、林分二维状态及三维场景进行可视化模拟，实现林分生长与经营交互可视化模拟。

发明内容

针对现有技术中的不足，本发明的目的在于提供一种林分生长与经营交互可视化模拟方法，实现林分生长与经营的交互可视化模拟。

为了实现上述目的，本发明采取的技术方案是：

一种林分生长与经营交互可视化模拟方法，包括如下步骤：

步骤一建立全林分生长模型、径阶生长模型、单木生长模型和测树因子间估计模型所需的变量；

步骤二构建自定义林分生长模型解析器；

步骤三林分现状与生长变化后各变量的自动动态存储与提取计算；

步骤四构建基于自定义林分生长模型的林木个体可视化模型参数计算法，实现自定义生长模型下的交互式林分生长可视化模拟；

步骤五采用GDI与绘图技术以及MOGRE渲染引擎技术，对林分经营前后的林分结构、林分二维状态及三维场景进行可视化模拟，实现林分生长与经营交互可视化模拟。

所述全林分生长模型建立步骤为

建立林分断面积生长模型

G＝26.9899SI^0.7686{1-exp[-0.0006802(SDI/100)^1.8675×(t-2.6)]}^0.4803      （1）

其中，G为林分断面积；SI为地位指数；SDI为林分密度指数；t为预估林龄；

SDI＝N×(D/D₀)^β                     （2）

其中，N和D为现实林分每公顷株数和平均胸径，D₀为基准平均胸径，取D₀=20cm，β为最大密度线，取值为1.2248；

建立优势木高预估模型

林分优势木高的生长与林分密度关系相对较小，主要依赖于立地质量，立地质量越高，优势木高生长越快，可表达为：

$H=a_1{(1-e^{-a_2{\mathrm{SI}}^{a_3}A})}^{a_4}---\left(3\right)$

其中，SI为地位指数；A为林分年龄；a₁=47.784；a₂=0.00102；a₃=1.124；a₄=1.077；

建立林分株数自稀疏模型

依赖于优势木高和前期密度的枯损方程，表达为：

$N={(N_0^a+b(H_0^c-H_1^c))}^{1/a}---\left(4\right)$

其中，N为期末林分密度；H₁为林分期末对应的优势木高；H₀为林分初始密度即单位面积株数；H₀为林分期初对应的优势木高；a=-0.36785；b=-0.0000000895；c=3.56889；

建立林分平均胸径预估模型

在未进行人为干预的林分中，林分平均胸径与株数、优势木高之间存在幂函数关系，所建模型表达为：

$D_g=a_1{H}^{b_1}{N}^{-a_2{H}^{b_2}}---\left(5\right)$

其中，D_g为林分平均胸径；H为林分优势木高；N为林分单位面积株数；a₁=1.6601；b₁=1.6744；a₂=0.0862；b₂=0.4668；

建立人为干预后林分平均胸径和株数估计模型

当经营措施实施后，人为地改变了林分的生长过程，需用动态模型进行估计：

$D_2=D_1+0.3451*{\mathrm{SI}}^{0.7153}{(1-e^{-0.03346D_1\mathrm{\ΔA}})}^{-0.618}*e^{-0.08324A_1}---\left(6\right)$

$N_2=N_1-2782.60*{\mathrm{SI}}^{-0.1582}{(1-e^{-0.2472\ln \left(N_1\right)*\mathrm{\ΔA}})}^{211.81}*e^{0.03224A_1}---\left(7\right)$

其中，D₁为期初林分平均胸径；D₂为期末预估林分平均胸径；N₁为期初林分单位面积株数；N₂为期末林分单位面积株数；A₁为期初林分年龄；ΔA为预估期长度；SI为地位指数。

所述径阶分布模型建立步骤为

建立Weibull分布概率密度函数：

$f\left(x\right)=\frac{c}{b}{\left(\frac{x-a}{b}\right)}^{c-1}{e}^{-{\left(\frac{x-a}{b}\right)}^c},x>a---\left(8\right)$

式中，a为位置参数；b为尺度参数；c为形状参数；

Weibull分布函数的一阶原点距为林分算术平均胸径D，二阶原点距为林分平均胸径的平方D_g ²，即：

D＝a+bΓ(1+1/c)                     （10）

$D_g^2=b^2\mathrm{\Γ}(1+2/c)+2\mathrm{ab\Γ}(1+1/c)+a^2---\left(11\right)$

a可定义为林分最小直径，根据同龄纯林直径结构规律，用林分平均胸径的0.45倍作为a的近似估计值，在得知D和D_g的情况下，两式反复迭代即可求得参数b和c；

林分算术平均胸径和林分平均胸径间有着密切的线性关系，表达如下：

D＝-0.36756+1.01301D_g                    （12）

利用上式即完成对林分算术平均胸径的估计，各径阶的株数按下式求得：

$n_i=N*W*\left(\frac{c}{b}\right){\left(\frac{x_i-a}{b}\right)}^{c-1}*e^{-{\left(\frac{x_i-a}{b}\right)}^c}---\left(13\right)$

其中，n_i为第i径阶内理论株数；N为林木总株数；W为径阶距；x_i为第i径阶中值。

所述单木生长模型的建立步骤为

建立胸径连年生长量模型

基于生长量修正法建立的杉木人工林单木胸径连年生长量模型来对中林分经营前后的林木生长状况进行预估，表达式如下：

dD/dt＝1.56364RS^0.51489RD^0.02685(0.13278SI^0.88556D^0.2302-0.0158SI^0.73315D)        （14）

式中，SI为地位指数；D为胸径；RS为相对植距；RD为相对优势度；

建立胸径生长量模型

将胸径生长量作为胸径、年龄和竞争指数的函数，表达如下：

LnZ_D＝a₀+a₁D+a₂A+a₃CI+a₄/A                  （15）

${\mathrm{CI}}_i=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{x_i}{x_j}\×\frac{1}{L_{\mathrm{ij}}}---\left(16\right)$

其中，CI_i为简单竞争指数；x_i、x_j分别表示竞争木i和对象木j的测树因子，L_ij表示竞争木i和对象木j的的距离；Z_D为胸径生长量；D为胸径；A为林龄；

建立对象木3年胸径生长量模型

将胸径3生长量作为竞争指数的函数，表达如下：

Z_d＝5.4137e^-0.3733CI                     （17）

其中，Z_d代表林木3年胸径生长量；CI表达式如式（23）所示，其中，n=8。

所述测树因子间估计模型的建立步骤为

对林木树高分布估计

林木胸径和树高具有一定的关系，以直角坐标系中的x轴表示胸径，y轴表示树高，将林分中的林木绘制到坐标图上，并依据散点的分布绘制一条平滑曲线，这条曲线称为树高曲线，树高曲线能够明显的反映出树高随着胸径的变化规律，

常用的胸径-树高曲线方程有：

H＝a₀+a*log(D)                     （18）

H＝a₀+a₁*(D)+a₂*D²                     （19）

$H=a_0{D}^{a_1}---\left(20\right)$

其中，H代表树高；D代表胸径；a₀，a₁，a₂为参数。

依据林分调查资料，绘制H-D散点图，根据散点图分布选择几个树高曲线进行拟合，从中挑选拟合度最优的树高曲线方程作为研究区域的H-D树高曲线方程；采用胸径-树高方程：

H＝0.4921*S^0.6309*D^2/3(r＝0.9734)           （21）

对林木冠幅分布估计

冠幅的模拟采用张铁林得出的杉木人工林胸径冠幅关系理论公式：

大径材：

CW＝0.83008D^0.47306                            （22）

中径材：

CW＝0.75387D^0.49336                            （23）

小径材：

CW＝0.81540D^0.46136                            （24）

杉木冠幅面积估计模型表达式如下：

CW_A＝D/(2.8617-0.03498D)                            （25）

其中，D为胸径；CW为冠幅；CW_A为冠幅面积；

建立材积估计模型

采用农林部标准LY208-77中的杉木二元材积公式：

V=0.000058777042*D^1.9699831*H^0.89646157            （26）

式中：D为胸径；H为树高；V为材积。

所述自定义林分生长模型解析器包括C语言编程模块、词法分析模块、语法分析模块与语义分析模块，其中执行过程如下

首先，通过定义模型因变量与自变量，对用户定义的林分生长模型进行词法分析，确保字符表达正确；

其次，执行语法分析，确保模型表达无误；

再次，执行语义分析，实现类型审查，并将模型表达为便于执行运算的后缀表达式形式，结合动态实时获取变量值的林分数据表，进行运算；

最后，用执行结果更新林分数据表，完成数据更新。

林分生长、林分结构与林分经营间存在着相互影响关系，不同的林分结构产生不同的林分生长状况与不同的林分经营措施；不同的林分经营措施的实施与林分生长状况，促使不同的林分结构的生成。

本申请以WF技术为基础，在构建林分生长活动、林分结构分析活动与林分经营措施活动的基础上，通过设计林分生长活动、林分结构分析活动及林分经营措施活动与林分数据表间的接口，实现各个活动与林分数据表间的数据传输，以图形化、流程化方式，实现模拟三者间信息交互的可视化模拟，其中实现林分结构分析、林分经营措施活动、3维场景模拟需要的是林木个体信息，当林分生长模型是全林分模型或径阶模型时，在设计林分生长活动与林分数据表接口的时候，涉及到林分整体信息到林木个体信息含林木3D可视化模型构建所需参数的估计的算法，以实现任意类型生长模型下的林分数据表更新，接口设计采用数据库技术，以实现林分生长、林分结构分析与林分经营措施所需变量的自动动态存储与提取。

附图说明

图1林分生长与经营交互式可视化模拟方法技术流程；

图2自定义林分生长模型解析器构建方法；

图3林分生长与经营的交互关系图；

图4林分生长与经营交互可视化模拟方法；

图5林分生长与经营交互可视化模型；

图6林分2维3维视图（林龄18年）。图左为林分2维视图，图右为林分3维视图；

图7林分2维3维视图（疏伐后）。图左为林分2维视图，图右为林分3维视图；

图8林分2维3维视图（择伐后）。图左为林分2维视图，图右为林分3维视图。

具体实施方式

实施例1

1）试验数据

所选模拟试验对象为杉木人工同龄纯林，属一般用材林，东西坡向，坡度35.2，海拔324m，林龄11年，林木总株数309株。对样地内每株林木进行胸径、树高、冠幅、活枝下高及冠高等林木测树因子测定，并采用全站仪测定每株林木的相对位置坐标，开展林分生长与林分经营交互可视化模拟试验。

2）林分交互式经营可视化模型建模

样地在经一次疏伐后，于林龄18年时，进行第二次疏伐，期间以式（14）进行林木生长量估计，以式（21）、（25）与（26）进行林木树高、冠幅和材积估算。森林经营方案指出：杉木人工林的数量成熟龄为26年，故在林龄为26年的时候进行一次择伐，期间仍以式（14）、（21）、（25）与（26）进行林木个体信息估计。

根据林分疏伐与林分择伐原则的不同，构建不同的采伐木决策模型，选取胸径、树高、生存面积指数、大小比与角尺度作为疏伐采伐木决策因子，选取胸径、健康指数、空间密度指数作为择伐采伐木决策因子，实现不同经营措施的采伐木决策可视化模拟。疏伐最大强度设定为25.0%，择伐最大强度设定为25.0%。

通过从工具箱拖拽自定义活动（林分生长、林分结构、林分疏伐、林分择伐、查看效果）、在属性网格中定义各个活动属性的方法，实现林分交互式经营可视化模型建模

经营者可以根据经营需求，将各个活动利用创建、直接修改、复制与移除的方法，建立模拟林分交互式经营的可视化模型，实现林分交互式经营可视化流程建模。

按所定制的流程顺序执行，依次执行数据文件、林分生长活动、林分结构分析活动，在执行到查看效果时，工作流会暂停，根据查看效果的属性设置，将对未疏伐前林分生长7年后林分结构、林分2维3维情况进行查看，结果如图6所示

当工作流在暂停状态被唤醒后，执行疏伐活动，利用查看效果活动查看实际疏伐强度为20.1%（株数百分比计）、采伐木与保留木材积对比（采伐木材积为12.06m³、保留木材积为59.62m³）以及疏伐后林分2维3维状态。如图7所示。

当工作流在暂停状态被唤醒后，执行生长活动，模拟林龄为26年，经林分结构分析活动后，进入到查看效果活动，可以查看林分结构、2D与3D状况，在此不作图展示。

之后，根据林分结构特征，执行林分择伐活动，根据采伐木决策模型，进行采伐木选择，执行效果可由查看效果查看，其中，实际择伐强度为22.9.1%（株数百分比计）、采伐木与保留木材积对比（采伐木材积为21.71m³、保留木材积为65.43m³），结果如图8所示。

综合图6-8可知：1）利用此种技术可以模拟林分生长、林分结构与林分经营间的信息交互，实现林分交互式经营可视化模拟；2）结合GDI+与MOGRE技术，可对林分结构与林分2维、3维状态进行逼真可视化模拟。

采用上述方法，定义林分生长活动，结合自定义林分生长模型解析器，可实现交互式林分生长可视化模拟；通过将林分生长活动、林分结构分析活动、林分经营措施活动（抚育间伐、择伐、渐伐、皆伐、更新采伐等），利用拖拽自由创建的方式，即可轻松构建林分交互式经营可视化模型，配合相应的数据文件、查看效果等活动，即可实现林分交互式经营可视化模拟。

最后应说明的是：显然，上述实例仅仅是为清楚地说明本申请所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本申请型的保护范围之中。

Claims (7)

1.一种林分生长与经营交互可视化模拟方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一建立全林分生长模型、径阶生长模型、单木生长模型和测树因子间估计模型所需的变量；

步骤二构建自定义林分生长模型解析器；

步骤三林分现状与生长变化后各变量的自动动态存储与提取计算；

步骤四构建基于自定义林分生长模型的林木个体可视化模型参数计算法，实现自定义生长模型下的交互式林分生长可视化模拟；

步骤五采用GDI+与绘图技术以及MOGRE渲染引擎技术，对林分经营前后的林分结构、林分二维状态及三维场景进行可视化模拟，实现林分生长与经营交互可视化模拟。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述全林分生长模型建立步骤为

建立林分断面积生长模型

G＝26.9899SI^0.7686{1-exp[-0.0006802(SDI/100)^1.8675×(t-2.6)]}^0.4803       （1）

其中，G为林分断面积；SI为地位指数；SDI为林分密度指数；t为预估林龄；

SDI＝N×(D/D₀)^β                        （2）

其中，N和D为现实林分每公顷株数和平均胸径，D₀为基准平均胸径，取D₀=20cm，β为最大密度线，取值为1.2248；

建立优势木高预估模型

林分优势木高的生长与林分密度关系相对较小，主要依赖于立地质量，立地质量越高，优势木高生长越快，可表达为：

$H=a_1{(1-e^{-a_2{\mathrm{SI}}^{a_3}A})}^{a_4}---\left(3\right)$

其中，SI为地位指数；A为林分年龄；a₁=47.784；a₂=0.00102；a₃=1.124；a₄=1.077；

建立林分株数自稀疏模型

依赖于优势木高和前期密度的枯损方程，表达为：

$N={(N_0^a+b(H_0^c-H_1^c))}^{1/a}---\left(4\right)$

其中，N为期末林分密度；H₁为林分期末对应的优势木高；H₀为林分初始密度即单位面积株数；H₀为林分期初对应的优势木高；a=-0.36785；b=-0.0000000895；c=3.56889；

建立林分平均胸径预估模型

在未进行人为干预的林分中，林分平均胸径与株数、优势木高之间存在幂函数关系，所建模型表达为：

$D_g=a_1{H}^{b_1}{N}^{-a_2{H}^{b_2}}---\left(5\right)$

其中，D_g为林分平均胸径；H为林分优势木高；N为林分单位面积株数；a₁=1.6601；b₁=1.6744；a₂=0.0862；b₂=0.4668；

建立人为干预后林分平均胸径和株数估计模型

当经营措施实施后，人为地改变了林分的生长过程，需用动态模型进行估计：

$D_2=D_1+0.3451*{\mathrm{SI}}^{0.7153}{(1-e^{-0.03346D_1\mathrm{\ΔA}})}^{-0.618}*e^{-0.08324A_1}---\left(6\right)$

$N_2=N_1-2782.60*{\mathrm{SI}}^{-0.1582}{(1-e^{-0.2472\ln \left(N_1\right)*\mathrm{\ΔA}})}^{211.81}*e^{0.03224A_1}---\left(7\right)$

其中，D₁为期初林分平均胸径；D₂为期末预估林分平均胸径；N₁为期初林分单位面积株数；N₂为期末林分单位面积株数；A₁为期初林分年龄；ΔA为预估期长度；SI为地位指数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述径阶分布模型建立步骤为

建立Weibull分布概率密度函数：

$f\left(x\right)=\frac{c}{b}{\left(\frac{x-a}{b}\right)}^{c-1}{e}^{-{\left(\frac{x-a}{b}\right)}^c},x>a---\left(8\right)$

式中，a为位置参数；b为尺度参数；c为形状参数；

Weibull分布函数的一阶原点距为林分算术平均胸径D，二阶原点距为林分平均胸径的平方D_g ²，即：

D＝a+bΓ(1+1/c)                     （10）

$D_g^2=b^2\mathrm{\Γ}(1+2/c)+2\mathrm{ab\Γ}(1+1/c)+a^2---\left(11\right)$

a可定义为林分最小直径，根据同龄纯林直径结构规律，用林分平均胸径的0.45倍作为a的近似估计值，在得知D和D_g的情况下，两式反复迭代即可求得参数b和c；

林分算术平均胸径和林分平均胸径间有着密切的线性关系，表达如下：

D＝-0.36756+1.01301D_g              （12）

利用上式即完成对林分算术平均胸径的估计，各径阶的株数按下式求得：

$n_i=N*W*\left(\frac{c}{b}\right){\left(\frac{x_i-a}{b}\right)}^{c-1}*e^{-{\left(\frac{x_i-a}{b}\right)}^c}---\left(13\right)$

其中，n_i为第i径阶内理论株数；N为林木总株数；W为径阶距；x_i为第i径阶中值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述单木生长模型的建立步骤为

建立胸径连年生长量模型

基于生长量修正法建立的杉木人工林单木胸径连年生长量模型来对中林分经营前后的林木生长状况进行预估，表达式如下：

dD/dt＝1.56364RS^0.51489RD^0.02685(0.13278SI^0.88556D^0.2302-0.0158SI^0.73315D)       （14）

式中，SI为地位指数；D为胸径；RS为相对植距；RD为相对优势度；

建立胸径生长量模型

将胸径生长量作为胸径、年龄和竞争指数的函数，表达如下：

LnZ_D＝a₀+a₁D+a₂A+a₃CI+a₄/A                （15）

${\mathrm{CI}}_i=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\frac{x_i}{x_j}\×\frac{1}{L_{\mathrm{ij}}}---\left(16\right)$

其中，CI_i为简单竞争指数；x_i、x_j分别表示竞争木i和对象木j的测树因子，L_ij表示竞争木i和对象木j的的距离；Z_D为胸径生长量；D为胸径；A为林龄；

建立对象木3年胸径生长量模型

将胸径3生长量作为竞争指数的函数，表达如下：

Z_d＝5.4137e^-0.3733CI                 （17）

其中，Z_d代表林木3年胸径生长量；CI表达式如式（23）所示，其中，n=8。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述测树因子间估计模型的建立步骤为

对林木树高分布估计

林木胸径和树高具有一定的关系，以直角坐标系中的x轴表示胸径，y轴表示树高，将林分中的林木绘制到坐标图上，并依据散点的分布绘制一条平滑曲线，这条曲线称为树高曲线，树高曲线能够明显的反映出树高随着胸径的变化规律，

常用的胸径-树高曲线方程有：

H＝a₀+a*log(D)                   （18）

H＝a₀+a₁*(D)+a₂*D²                （19）

$H=a_0{D}^{a_1}---\left(20\right)$

其中，H代表树高；D代表胸径；a₀，a₁，a₂为参数。

依据林分调查资料，绘制H-D散点图，根据散点图分布选择几个树高曲线进行拟合，从中挑选拟合度最优的树高曲线方程作为研究区域的H-D树高曲线方程；采用胸径-树高方程：

H＝0.4921*S^0.6309*D^2/3(r＝0.9734)              （21）

对林木冠幅分布估计

冠幅的模拟采用张铁林得出的杉木人工林胸径冠幅关系理论公式：

大径材：

CW＝0.83008D^0.47306                       （22）

中径材：

CW＝0.75387D^0.49336                       （23）

小径材：

CW＝0.81540D^0.46136                       （24）

杉木冠幅面积估计模型表达式如下：

CW_A＝D/(2.8617-0.03498D)                       （25）

其中，D为胸径；CW为冠幅；CW_A为冠幅面积；

建立材积估计模型

采用农林部标准LY208-77中的杉木二元材积公式：

V=0.000058777042*D^1.9699831*H^0.89646157                       （26）

式中：D为胸径；H为树高；V为材积。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述自定义林分生长模型解析器包括C语言编程模块、词法分析模块、语法分析模块与语义分析模块，其中执行过程如下

首先，通过定义模型因变量与自变量，对用户定义的林分生长模型进行词法分析，确保字符表达正确；

其次，执行语法分析，确保模型表达无误；

再次，执行语义分析，实现类型审查，并将模型表达为便于执行运算的后缀表达式形式，结合动态实时获取变量值的林分数据表，进行运算；

最后，用执行结果更新林分数据表，完成数据更新。

7.根据权利要求1所述的算法，其特征在于：以WF技术为基础，在构建林分生长活动、林分结构分析活动与林分经营措施活动的基础上，通过设计林分生长活动、林分结构分析活动及林分经营措施活动与林分数据表间的接口，实现各个活动与林分数据表间的数据传输，以图形化、流程化方式，实现模拟三者间信息交互的可视化模拟，其中实现林分结构分析、林分经营措施活动、3维场景模拟需要的是林木个体信息，当林分生长模型是全林分模型或径阶模型时，在设计林分生长活动与林分数据表接口的时候，涉及到林分整体信息到林木个体信息含林木3D可视化模型构建所需参数的估计的算法，以实现任意类型生长模型下的林分数据表更新，接口设计采用数据库技术，以实现林分生长、林分结构分析与林分经营措施所需变量的自动动态存储与提取。

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