CN106294990A - 树木胸径预测方法 - Google Patents

树木胸径预测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106294990A
CN106294990A CN201610646993.9A CN201610646993A CN106294990A CN 106294990 A CN106294990 A CN 106294990A CN 201610646993 A CN201610646993 A CN 201610646993A CN 106294990 A CN106294990 A CN 106294990A
Authority
CN
China
Prior art keywords
tree
diameter
mathematical model
age
breast
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610646993.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106294990B (zh
Inventor
华净
康孟珍
王秀娟
王浩宇
范兴容
王飞跃
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Qingdao Intelligent Industry Institute For Research And Technology
Original Assignee
Qingdao Intelligent Industry Institute For Research And Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Qingdao Intelligent Industry Institute For Research And Technology filed Critical Qingdao Intelligent Industry Institute For Research And Technology
Priority to CN201610646993.9A priority Critical patent/CN106294990B/zh
Publication of CN106294990A publication Critical patent/CN106294990A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106294990B publication Critical patent/CN106294990B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供了一种树木胸径预测方法。该树木胸径预测方法包括：步骤A：构建树木胸径变化的数学模型；步骤B：获得树木生长过程中至少四组树龄‑胸径数据；步骤C：运用至少四组树龄‑胸径数据对数学模型进行拟合，求取模型参数的值，得到完整的数学模型；以及步骤F：将未来感兴趣时间点的树龄带入数学模型中，得到该树龄对应的数目胸径值。本发明通过直接构建树木胸径变化的数学模型，并利用实测数据对数学模型进行修正，从而实现树木胸径的快速、准确预测。

Description

树木胸径预测方法
技术领域
本发明涉及农林技术领域，尤其涉及一种树木胸径预测方法。
背景技术
树木的胸径预测，即估计当前种植的树木在几个月、几年后的胸径大小，对于苗木种植企业有着非常重要的意义。胸径大小是树木种植、移栽的植物学指标之一，同时也是苗木销售的最重要的经济指标。一家种植企业对所有种植基地的各个地块中树木胸径的预估，会极大的影响企业的种植和销售计划，从而对企业的效益产生很大的影响。
目前，对于树木胸径的预测，主要依靠种植人员的经验，这种方式存在着经验很难量化、预测误差较大等问题。而如果使用环境模型来预测胸径的变化，又存在着模型复杂、生长环境各异、种植措施不同等问题，从而导致测量需求较大、模型参数较难确定。
发明内容
(一)要解决的技术问题
鉴于上述技术问题，本发明提供了一种树木胸径预测方法，以提高树木胸径预测的准确性。
(二)技术方案
本发明树木胸径预测方法包括：步骤A：构建树木胸径变化的数学模型；步骤B：获得树木生长过程中至少四组树龄-胸径数据；步骤C：运用至少四组树龄-胸径数据对数学模型进行拟合，求取模型参数的值，得到完整的数学模型；以及步骤F：将未来感兴趣时间点的树龄带入所述数学模型中，得到该树龄对应的数目胸径值。
优选地，本发明树木胸径预测方法中，所述步骤A中树木胸径变化的数学模型如下：
F ( t ) = d + c ∫ 0 t b x a - 1 e - x d x
其中，F(t)为树木胸径，t表示树龄，a，b，c，d为待求模型参数。
优选地，本发明树木胸径预测方法中，所述步骤B中至少四组树龄-胸径数据为按照预设时间周期采集的树龄-胸径数据。优选地，预设时间周期为：三个月、半年、一年或三年。
优选地，本发明树木胸径预测方法中，所述步骤B中树龄-胸径数据多于6组，所述树龄以“年”为单位。
优选地，本发明树木胸径预测方法中，所述步骤C中拟合的方法为：线性拟合或最小二乘法拟合。
优选地，本发明树木胸径预测方法中，在步骤C之后，步骤F之前还包括：步骤D：测量当前树木胸径，得到当前时间点对应的树龄-胸径数据；步骤E：将当前时间点对应的树龄-胸径数据代入上述完整的数学模型，对其进行修正，得到修正后的数学模型；其中，所述步骤F中，所述数学模型为所述步骤E得到的修正后的数学模型。
优选地，本发明树木胸径预测方法中，所述步骤E中，运用粒子滤波算法对完整的数学模型进行修正。
(三)有益效果
本发明通过直接构建树木胸径变化的数学模型，并利用实测数据对数学模型进行修正，从而实现树木胸径的快速、准确预测。
附图说明
图1为根据本发明实施例树木胸径预测方法的流程图；
图2为图1所示树木胸径预测方法获得的完整的数学模型的曲线图。
具体实施方式
本发明通过构建胸径变化的数学模型，结合树木胸径的实测数据反求模型参数，实现树木胸径的预测。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
在本发明的一个示例性实施例中，提供了一种树木胸径预测方法。图1为根据本发明实施例树木胸径预测方法的流程图。请参照图1，本实施例树木胸径预测方法包括：
步骤A：构建树木胸径变化的数学模型：
F ( t ) = d + c ∫ 0 t b x a - 1 e - x d x
其中，F(t)为树木胸径，t表示树龄，a，b，c，d为模型参数。该树龄可以“年”为单位。
步骤B：获得树木生长过程中的至少四组树龄-胸径数据；
本步骤中，进行胸径测量一般定期进行，该时间周期可以根据树木种类和用户需要确定，如可以选择每三个月一次、每半年一次或每年一次。
需要说明的是，虽然树龄-胸径数据至少为四组，但树龄-胸径数据的数目越多，拟合的曲线将更加准确。优选的，树龄-胸径数据大于6组。本实施例中，获取的8组胸径数据序列如下：
(4cm，第4年)；
(4.46cm，第5年)；
(5.25cm，第6年)；
(6.32cm，第7年)；
(7.79cm，第8年)；
(9.34cm，第9年)；
(10.66cm，第10年)；
(11.83cm，第11年)。
步骤C：运用至少四组树龄-胸径数据对数学模型进行拟合，求取模型参数的值，得到完整的数学模型；
本实施例中，使用最小二乘法拟合，求得的参数为a＝5.0，b＝1.998，c＝0.551，d＝3.015。相应的完整的数学模型为：
F ( t ) = 3.015 + 0.551 ∫ 0 t 1.998 x 5.0 - 1 e - x d x
拟合结果的曲线如附图2所示。
本领域技术人员应当清楚，除了最小二乘法之外，还可以采用线性拟合等拟合方法获取数学模型的模型参数。
步骤D：运用胸径测量仪测量当前树木胸径，得到当前时间点对应的树龄-胸径数据；
步骤E：将当前时间点对应的树龄-胸径数据代入上述完整的数学模型，运用粒子滤波算法对其进行修正，得到修正后的数学模型；
本领域技术人员应当清楚，在对树木胸径的预测精度不高的情况下，步骤D和步骤E均可以省略。
步骤F：将未来感兴趣时间点的树龄带入上述修正后的数学模型中，得到该树龄对应的数目胸径值。
本实施例中，需要知道第13年时树木胸径时多少，将树龄“13”感兴趣的是第13年的可预测第13年的胸径为F(13)＝13.28。
至此，已经结合附图对本实施例进行了详细描述。依据以上描述，本领域技术人员应当对本发明树木胸径预测方法有了清楚的认识。
需要说明的是，在附图或说明书正文中，未绘示或描述的实现方式，均为所属技术领域中普通技术人员所知的形式，并未进行详细说明。此外，上述对各元件和方法的定义并不仅限于实施例中提到的各种具体结构、形状或方式，本领域普通技术人员可对其进行简单地更改或替换。
还需要说明的是，本文可提供包含特定值的参数的示范，但这些参数无需确切等于相应的值，而是可在可接受的误差容限或设计约束内近似于相应值。除非特别描述或必须依序发生的步骤，上述步骤的顺序并无限制于以上所列，且可根据所需设计而变化或重新安排。并且上述实施例可基于设计及可靠度的考虑，彼此混合搭配使用或与其他实施例混合搭配使用，即不同实施例中的技术特征可以自由组合形成更多的实施例。
综上所述，本发明通过直接构建树木胸径变化的数学模型，并利用实测数据对数学模型进行修正，从而实现树木胸径的快速、准确预测，具有将强的实用价值。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种树木胸径预测方法，其特征在于，包括：
步骤A：构建树木胸径变化的数学模型；
步骤B：获得树木生长过程中至少四组树龄-胸径数据；
步骤C：运用至少四组树龄-胸径数据对数学模型进行拟合，求取模型参数的值，得到完整的数学模型；以及
步骤F：将未来感兴趣时间点的树龄带入所述数学模型中，得到该树龄对应的数目胸径值。
2.根据权利要求1所述的树木胸径预测方法，其特征在于，所述步骤A中树木胸径变化的数学模型如下：
F ( t ) = d + c ∫ 0 t b x a - 1 e - x d x
其中，F(t)为树木胸径，t表示树龄，a，b，c，d为待求模型参数。
3.根据权利要求1所述的树木胸径预测方法，其特征在于，所述步骤B中至少四组树龄-胸径数据为按照预设时间周期采集的树龄-胸径数据。
4.根据权利要求3所述的树木胸径预测方法，所述预设时间周期为：三个月、半年、一年或三年。
5.根据权利要求1所述的树木胸径预测方法，其特征在于，所述步骤B中树龄-胸径数据多于6组，所述树龄以“年”为单位。
6.根据权利要求1所述的树木胸径预测方法，其特征在于，所述步骤C中拟合的方法为：线性拟合或最小二乘法拟合。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的树木胸径预测方法，其特征在于，在步骤C之后，步骤F之前还包括：
步骤D：测量当前树木胸径，得到当前时间点对应的树龄-胸径数据；
步骤E：将当前时间点对应的树龄-胸径数据代入上述完整的数学模型，对其进行修正，得到修正后的数学模型；
其中，所述步骤F中，所述数学模型为所述步骤E得到的修正后的数学模型。
8.根据权利要求7所述的树木胸径预测方法，其特征在于，所述步骤E中，运用粒子滤波算法对完整的数学模型进行修正。
CN201610646993.9A 2016-08-08 2016-08-08 树木胸径预测方法 Active CN106294990B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610646993.9A CN106294990B (zh) 2016-08-08 2016-08-08 树木胸径预测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610646993.9A CN106294990B (zh) 2016-08-08 2016-08-08 树木胸径预测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106294990A true CN106294990A (zh) 2017-01-04
CN106294990B CN106294990B (zh) 2019-06-25

Family

ID=57667237

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610646993.9A Active CN106294990B (zh) 2016-08-08 2016-08-08 树木胸径预测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106294990B (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108510182A (zh) * 2018-03-28 2018-09-07 中南林业科技大学 一种天然异龄林年龄测计方法
CN108596657A (zh) * 2018-04-11 2018-09-28 北京木业邦科技有限公司 树木价值预测方法、装置、电子设备及存储介质
CN108763784A (zh) * 2018-05-31 2018-11-06 贵州希望泥腿信息技术有限公司 一种贵州古茶树树龄判定方法
CN112183802A (zh) * 2019-07-02 2021-01-05 北京林业大学 中国28种乔木树种相对生长预测预报方法
CN113159977A (zh) * 2020-01-07 2021-07-23 北京林业大学 一种基于生长模型的主导树种径阶分布方法
CN117744034A (zh) * 2024-02-20 2024-03-22 中国海洋大学 一种考虑树龄、树冠、树干、树根的消浪红树林建模方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070291994A1 (en) * 2002-05-03 2007-12-20 Imagetree Corp. Remote sensing and probabilistic sampling based forest inventory method
CN101447050A (zh) * 2008-12-18 2009-06-03 北京林业大学 森林生长的模型系统及预测方法
CN103279636A (zh) * 2013-04-10 2013-09-04 北京林业大学 一种树木年龄的测算技术
CN103678870A (zh) * 2013-09-24 2014-03-26 中国林业科学研究院资源信息研究所 一种林分生长与经营交互可视化模拟方法
CN104166748A (zh) * 2014-05-04 2014-11-26 中南林业科技大学 一种基于关系模型的林分生长建模方法
CN104247649A (zh) * 2014-09-18 2014-12-31 南京信息工程大学 一种基于温光的设施杨梅果实生长模拟方法
CN105303299A (zh) * 2015-10-12 2016-02-03 北京林业大学 一种确定森林生长模型的方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070291994A1 (en) * 2002-05-03 2007-12-20 Imagetree Corp. Remote sensing and probabilistic sampling based forest inventory method
CN101447050A (zh) * 2008-12-18 2009-06-03 北京林业大学 森林生长的模型系统及预测方法
CN103279636A (zh) * 2013-04-10 2013-09-04 北京林业大学 一种树木年龄的测算技术
CN103678870A (zh) * 2013-09-24 2014-03-26 中国林业科学研究院资源信息研究所 一种林分生长与经营交互可视化模拟方法
CN104166748A (zh) * 2014-05-04 2014-11-26 中南林业科技大学 一种基于关系模型的林分生长建模方法
CN104247649A (zh) * 2014-09-18 2014-12-31 南京信息工程大学 一种基于温光的设施杨梅果实生长模拟方法
CN105303299A (zh) * 2015-10-12 2016-02-03 北京林业大学 一种确定森林生长模型的方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
胡云云 等: "长白山地区天然林林木年龄与胸径的变动关系", 《东北林业大学学报》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108510182A (zh) * 2018-03-28 2018-09-07 中南林业科技大学 一种天然异龄林年龄测计方法
CN108510182B (zh) * 2018-03-28 2022-03-04 中南林业科技大学 一种天然异龄林年龄测计方法
CN108596657A (zh) * 2018-04-11 2018-09-28 北京木业邦科技有限公司 树木价值预测方法、装置、电子设备及存储介质
CN108763784A (zh) * 2018-05-31 2018-11-06 贵州希望泥腿信息技术有限公司 一种贵州古茶树树龄判定方法
CN108763784B (zh) * 2018-05-31 2022-07-01 贵州希望泥腿信息技术有限公司 一种贵州古茶树树龄判定方法
CN112183802A (zh) * 2019-07-02 2021-01-05 北京林业大学 中国28种乔木树种相对生长预测预报方法
CN113159977A (zh) * 2020-01-07 2021-07-23 北京林业大学 一种基于生长模型的主导树种径阶分布方法
CN113159977B (zh) * 2020-01-07 2023-09-29 北京林业大学 一种基于生长模型的主导树种径阶分布方法
CN117744034A (zh) * 2024-02-20 2024-03-22 中国海洋大学 一种考虑树龄、树冠、树干、树根的消浪红树林建模方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN106294990B (zh) 2019-06-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106294990A (zh) 树木胸径预测方法
Weiskittel et al. Forest growth and yield modeling
Grigera et al. Monitoring forage production for farmers’ decision making
Zhou et al. Numerical modeling of wheat irrigation using coupled HYDRUS and WOFOST models
Carberry et al. Re-inventing model-based decision support with Australian dryland farmers. 3. Relevance of APSIM to commercial crops
Dorado Liñán et al. Estimating 750 years of temperature variations and uncertainties in the Pyrenees by tree-ring reconstructions and climate simulations
Davidsen et al. Using stochastic dynamic programming to support water resources management in the Ziya River Basin, China
Pretzsch Application and evaluation of the growth simulator SILVA 2.2 for forest stands, forest estates and large regions
CN105912836A (zh) 一种纯遥感数据驱动的流域水循环模拟方法
CN107480888A (zh) 一种基于apsim模型的农业旱灾风险评估方法
Jamshidpey et al. Crop pattern planning and irrigation water allocation compatible with climate change using a coupled network flow programming-heuristic optimization model
CN103308956B (zh) 利用云气候学数据预判目标区域未来月平均云量的方法
Debeljak et al. Modelling forest growing stock from inventory data: A data mining approach
Habib et al. Design and implementation: An iot-framework-based automated wastewater irrigation system
Janus et al. Aerial laser scanning reveals the dynamics of cropland abandonment in Poland
Wang et al. A functional and structural Mongolian scots pine (Pinus sylvestris var. mongolica) model integrating architecture, biomass and effects of precipitation
Drastig et al. Study of water productivity of industrial hemp under hot and dry conditions in Brandenburg (Germany) in the year 2018
Wang et al. Decision-making method for maize irrigation in supplementary irrigation areas based on the DSSAT model and a genetic algorithm
Ali Modelling of biomass production potential of poplar in short rotation plantations on agricultural lands of Saxony, Germany
Ryu et al. Projection of potential evapotranspiration for North Korea based on selected GCMs by TOPSIS
Romarheim et al. The importance of year-to-year variation in meteorological and runoff forcing for water quality of a temperate, dimictic lake
Celarc et al. Calculation of the water balance and analysis of agriculture drought data using a Business Intelligence (BI) system
Srinivasan et al. Making the invisible visible: Co-learning guided development of an operational tool for irrigation management
Schick et al. A new approach for modeling stand height development of German forests under climate change
Fue et al. Remote scheduling system for drip irrigation system using geographic information system

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant