CN107590540A - 一种依赖于相邻木特征的林木冠幅估算方法 - Google Patents

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一种依赖于相邻木特征的林木冠幅估算方法，属于森林经理学及计算机程序技术领域。相邻木冠幅与距对象木距离计算步骤，建立相邻木冠幅、距对象木距离与对象木与相邻木冠幅比值间模糊推理规则步骤，由相邻木特征直接估算对象木冠幅。本发明方法定义了相邻木冠幅与距对象木距离两个自变量计算方法，以对象木与相邻木冠幅比值作为因变量，建立了自变量与因变量间的模糊推理规则，描述了对象木冠幅与相邻木冠幅、距离与方位等特征因子间存在的复杂映射关系。本发明方法可在不加入对象木属性特征的前提下，根据空间结构单元相邻木特征，直接实现对对象木冠幅的有效估算。同时，可为探索林木生长、调控机理，构建森林智能模型提供技术参考。

Description

一种依赖于相邻木特征的林木冠幅估算方法
技术领域
本发明涉及一种依赖于相邻木特征的林木冠幅估算方法，属于森林经理学及计算机程序技术领域。
背景技术
林木冠幅是表征林木形态结构的关键指标，是其相邻木生长影响作用的结果，同时也是预测森林生长收获的重要变量。林木冠幅的估算不仅对评价其生存环境适宜性、健康程度具有重要作用，也为材积与生物量测定、削度方程建立、指导森林经营实践活动提供了可参考的量化因子。
林木形态结构因子、林分特征因子与竞争因子是林木冠幅估算常用参数。现有成果中对象木林木冠幅估算模型自变量除含其他因子外，大多含有对象木林木自身测树因子(胸径、树高等)，估算精度与对象木冠幅与其他测树因子间固有的相关程度是分不开的，如此，无法直接反映相邻木对对象木冠幅的影响。
林木冠幅的形成除受其自身遗传因素的影响外，更多的是受其相邻木的影响作用，且关系复杂。不加入对象木特征因子，建立直接由空间结构单元内相邻木特征估算对象木其他特征的关系模型，需要解决如何表达其中太多的不确定性和复杂的非线性映射关系的问题。智能化算法为其提供了解决途径，自适应神经模糊系统具有自学习和模糊逻辑推理能力，是处理模型未知、不确定性、非线性、复杂系统建模问题的强有力手段，能够建立输入输出间的映射关系模型，为描述相邻木特征与对象木冠幅间复杂关系提供了基础的技术方法。
发明内容
为了克服现有技术的不足,针对相邻木特征与对象木冠幅间复杂关系，结合自适应神经模糊系统，从相邻木特征出发，提出一种依赖于相邻木特征的林木冠幅估算方法，构建不含林木自身测树因子的冠幅估算方法，实现在林木自身测树因子未知情况下的林木冠幅估算。
一种依赖于相邻木特征的林木冠幅估算方法，针对相邻木特征对对象木冠幅影响关系反映不足的问题，通过构建相邻木冠幅与距对象木距离计算，相邻木冠幅、距对象木距离与对象木与相邻木冠幅比值间模糊推理规则两个核心方法，解决由相邻木特征直接估算对象木冠幅的问题，实现依赖于相邻木特征的林木冠幅估算方法，为揭示冠幅形成影响因子提供方法参考，以提高林木冠幅智能化估算水平。
一种依赖于相邻木特征的林木冠幅估算方法，包括以下步骤：相邻木冠幅与距对象木距离计算步骤，建立相邻木冠幅、距对象木距离与对象木与相邻木冠幅比值间模糊推理规则步骤。
相邻木冠幅与距对象木距离计算步骤：
第一步、以0°-359°(正北、正东、正南、正西)将水平空间划分为4个象限；若4株最近相邻木中存在任意两株与正东方向的夹角之差小于等于5度，则选定距中心木距离较近者为最近相邻木，舍弃距离较远者，同时另增选1株最近相邻木；若最近4株木分别位于4个象限，则不增加林木，但若哪个象限无林木，则增选本象限一株距离最近林木为相邻木，直至4个象限均有林木存在为止；
第二步、将相邻木冠幅CW相、距对象木距离D相作为估计对象木冠幅 CW对的特征变量，具体计算时将CW对/CW相作为估计值；
根据对象木与相邻木空间分布特征，CW相与D相具体计算方法定义如下：CW4南其中右下角4代表象限4，右下角南代表南方向，CW4南即为第四象限相邻木南方向冠幅；D4相代表第四象限相邻木距对象木距离，其他参数含义可据此推知：
(1)当CW对为北方向冠幅时，CW相＝(CW4南+CW4东+CW1南+CW1西)/4，D相＝(D4相+D1相)/2，
(2)当CW对为东方向冠幅时，CW相＝(CW1南+CW1西+CW2北+CW2西)/4，D相＝(D1相+D2相)/2，
(3)当CW对为南方向冠幅时，CW相＝(CW2北+CW2西+CW3北+CW3东)/4，D相＝(D2相+D3相)/2，
(4)当CW对为西方向冠幅时，CW相＝(CW3北+CW3东+CW4南+CW4东)/4，D相＝(D3相+D4相)/2；
第三步、当某一象限相邻木不唯一时，选择相邻木与对象木连线方向与所研究的对象木冠幅方向夹角较小者作为本象限相邻木参与相邻木冠幅CW相计算，当以对象木北方向冠幅为研究对象时，因β＞α，故选T1参与计算。
T1第4象限相邻木；
T2第4象限相邻木；
β代表T2与对象木连线方向与对象木冠幅北方向夹角；
α代表T1与对象木连线方向与对象木冠幅北方向夹角；
建立相邻木冠幅、距对象木距离与对象木与相邻木冠幅比值间模糊推理规则步骤包括：
第一步、设定相邻木冠幅CW相的模糊子集为{偏小，小，适中，大，偏大}，距对象木距离D相的模糊子集为{偏小，小，适中，大，偏大}，模糊规则后件输出常数为{0，0.8，1.0，1.2，1.4，1.6}；
第二步、建立含25条规则的模糊规则库，用于自适应神经模糊系统推理；
(1)IF CW相IS偏小AND D相IS偏小THEN CW对/CW相IS 1.6；
(2)IF CW相IS偏小AND D相IS小THEN CW对/CW相IS 1.6；
(3)IF CW相IS偏小AND D相IS适中THEN CW对/CW相IS 1.0；
(4)IF CW相IS偏小AND D相IS大THEN CW对/CW相IS 1.6；
(5)IF CW相IS偏小AND D相IS偏大THEN CW对/CW相IS 1.6；
(6)IF CW相IS小AND D相IS偏小THEN CW对/CW相IS 1.0；
(7)IF CW相IS小AND D相IS小THEN CW对/CW相IS 1.2；
(8)IF CW相IS小AND D相IS适中THEN CW对/CW相IS 1.0；
(9)IF CW相IS小AND D相IS大THEN CW对/CW相IS 1.4；
(10)IF CW相IS小AND D相IS偏大THEN CW对/CW相IS 1.6；
(11)IF CW相IS适中AND D相IS偏小THEN CW对/CW相IS 0.0；
(12)IF CW相IS适中AND D相IS小THEN CW对/CW相IS 0.8；
(13)IF CW相IS适中AND D相IS适中THEN CW对/CW相IS 1.2；
(14)IF CW相IS适中AND D相IS大THEN CW对/CW相IS 1.4；
(15)IF CW相IS适中AND D相IS偏大THEN CW对/CW相IS 1.6；
(16)IF CW相IS大AND D相IS偏小THEN CW对/CW相IS 0.0；
(17)IF CW相IS大AND D相IS小THEN CW对/CW相IS 0.8；
(18)IF CW相IS大AND D相IS适中THEN CW对/CW相IS 1.2；
(19)IF CW相IS大AND D相IS大THEN CW对/CW相IS 0.8；
(20)IF CW相IS大AND D相IS偏大THEN CW对/CW相IS 1.6；
(21)IF CW相IS偏大AND D相IS偏小THEN CW对/CW相IS 0.0；
(22)IF CW相IS偏大AND D相IS小THEN CW对/CW相IS 0.0；
(23)IF CW相IS偏大AND D相IS适中THEN CW对/CW相IS 1.2；
(24)IF CW相IS偏大AND D相IS大THEN CW对/CW相IS 1.2；
(25)IF CW相IS偏大AND D相IS偏大THEN CW对/CW相IS 0.0。
本发明的优点是：
本发明方法定义了相邻木冠幅与距对象木距离两个自变量计算方法，以对象木与相邻木冠幅比值作为因变量，建立了自变量与因变量间的模糊推理规则，描述了对象木冠幅与相邻木冠幅、距离与方位等特征因子间存在的复杂映射关系。本发明方法可在不加入对象木属性特征的前提下，根据空间结构单元相邻木特征，直接实现对对象木冠幅的有效估算。同时，可为探索林木生长、调控机理，构建森林智能模型提供技术参考。
附图说明
当结合附图考虑时，通过参照下面的详细描述，能够更完整更好地理解本发明以及容易得知其中许多伴随的优点，但此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定，如图其中：
图1、相邻木确定方法示意图；
图2、参数之一示意图；
图3、参数之二示意图；
图4、参数之三示意图；
图5、参数之四示意图；
图6、同一象限内参与计算的相邻木选择；
图7、输入变量相邻木冠幅CW相初始隶属函数；
图8、输入变量距对象木距离D相初始隶属函数；
图9、输入变量相邻木冠幅CW相训练后隶属函数；
图10、输入变量距对象木距离D相训练后隶属函数；
图11系统训练过程；
图12估算值与真实值对比；
图13估算值与真实值回归直线；
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
具体实施方式
显然，本领域技术人员基于本发明的宗旨所做的许多修改和变化属于本发明的保护范围。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当称元件、组件被“连接”到另一元件、组件时，它可以直接连接到其他元件或者组件，或者也可以存在中间元件或者组件。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语 (包括技术术语和科学术语)具有与所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。
为便于对发明实施例的理解，下面将结合做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明的限定。
实施例：一种依赖于相邻木特征的林木冠幅估算方法，针对相邻木特征对对象木冠幅影响关系反映不足的问题，通过构建相邻木冠幅与距对象木距离计算，相邻木冠幅、距对象木距离与对象木与相邻木冠幅比值间模糊推理规则两个核心方法，解决由相邻木特征直接估算对象木冠幅的问题，实现依赖于相邻木特征的林木冠幅估算方法，为揭示冠幅形成影响因子提供方法参考，以提高林木冠幅智能化估算水平。
一种依赖于相邻木特征的林木冠幅估算方法，包括以下步骤：相邻木冠幅与距对象木距离计算步骤，建立相邻木冠幅、距对象木距离与对象木与相邻木冠幅比值间模糊推理规则步骤。
一、相邻木冠幅与距对象木距离计算步骤；
第一步、以0°-359°(正北、正东、正南、正西)将水平空间划分为4个象限；若4株最近相邻木中存在任意两株与正东方向的夹角之差小于等于5度，则选定距中心木距离较近者为最近相邻木，舍弃距离较远者，同时另增选1株最近相邻木；若最近4株木分别位于4个象限，则不增加林木，但若哪个象限无林木，则增选本象限一株距离最近林木为相邻木，直至4个象限均有林木存在为止。
相邻木确定方法见图1。
第二步、将相邻木冠幅CW相、距对象木距离D相作为估计对象木冠幅 CW对的特征变量，具体计算时将CW对/CW相作为估计值。
根据对象木与相邻木空间分布特征，CW相与D相具体计算方法定义如下 (以CW4南为例，右下角4代表象限编号，右下角南代表南方向，CW4南即为第四象限相邻木南方向冠幅；D4相代表第四象限相邻木距对象木距离，其他参数含义可据此推知，参数示意图见图2、图3、图4及图5。)：
(1)当CW对为北方向冠幅时，CW相＝(CW4南+CW4东+CW1南+CW1西)/4，D相＝(D4相+D1相)/2，如图2；
(2)当CW对为东方向冠幅时，CW相＝(CW1南+CW1西+CW2北+CW2西)/4，D相＝(D1相+D2相)/2，如图3；
(3)当CW对为南方向冠幅时，CW相＝(CW2北+CW2西+CW3北+CW3东)/4，D相＝(D2相+D3相)/2，如图4；
(4)当CW对为西方向冠幅时，CW相＝(CW3北+CW3东+CW4南+CW4东)/4，D相＝(D3相+D4相)/2，如图5。
第三步、当某一象限相邻木不唯一时，选择相邻木与对象木连线方向与所研究的对象木冠幅方向夹角较小者作为本象限相邻木参与相邻木冠幅CW相计算，如图6所示，当以对象木北方向冠幅为研究对象时，因β＞α，故选T1参与计算。
二、相邻木冠幅、距对象木距离与对象木与相邻木冠幅比值间模糊推理规则；
第一步、设定相邻木冠幅CW相的模糊子集为{偏小，小，适中，大，偏大}，距对象木距离D相的模糊子集为{偏小，小，适中，大，偏大}，模糊规则后件输出常数为{0，0.8，1.0，1.2，1.4，1.6}。
第二步、建立含25条规则的模糊规则库，用于自适应神经模糊系统推理。
(1)IF CW相I S偏小AND D相IS偏小THEN CW对/CW相IS 1.6；
(2)IF CW相IS偏小AND D相IS小THEN CW对/CW相IS 1.6；
(3)IF CW相IS偏小AND D相IS适中THEN CW对/CW相IS 1.0；
(4)IF CW相IS偏小AND D相IS大THEN CW对/CW相IS 1.6；
(5)IF CW相IS偏小AND D相IS偏大THEN CW对/CW相IS 1.6；
(6)IF CW相IS小AND D相IS偏小THEN CW对/CW相IS 1.0；
(7)IF CW相IS小AND D相IS小THEN CW对/CW相IS 1.2；
(8)IF CW相IS小AND D相IS适中THEN CW对/CW相IS 1.0；
(9)IF CW相IS小AND D相IS大THEN CW对/CW相IS 1.4；
(10)IF CW相IS小AND D相IS偏大THEN CW对/CW相IS 1.6；
(11)IF CW相IS适中AND D相IS偏小THEN CW对/CW相IS 0.0；
(12)IF CW相IS适中AND D相IS小THEN CW对/CW相IS 0.8；
(13)IF CW相IS适中AND D相IS适中THEN CW对/CW相IS 1.2；
(14)IF CW相IS适中AND D相IS大THEN CW对/CW相IS 1.4；
(15)IF CW相IS适中AND D相IS偏大THEN CW对/CW相IS 1.6；
(16)IF CW相IS大AND D相IS偏小THEN CW对/CW相IS 0.0；
(17)IF CW相IS大AND D相IS小THEN CW对/CW相IS 0.8；
(18)IF CW相IS大AND D相IS适中THEN CW对/CW相IS 1.2；
(19)IF CW相IS大AND D相IS大THEN CW对/CW相IS 0.8；
(20)IF CW相IS大AND D相IS偏大THEN CW对/CW相IS 1.6；
(21)IF CW相IS偏大AND D相IS偏小THEN CW对/CW相IS 0.0；
(22)IF CW相IS偏大AND D相IS小THEN CW对/CW相IS 0.0；
(23)IF CW相IS偏大AND D相IS适中THEN CW对/CW相IS 1.2；
(24)IF CW相IS偏大AND D相IS大THEN CW对/CW相IS 1.2；
(25)IF CW相IS偏大AND D相IS偏大THEN CW对/CW相IS 0.0。
从湖南攸县黄丰桥国有林场100组实地样本调查数据中，随机抽取70 组数据为训练(自适应学习)数据，剩余30组数据为检验数据。根据发明方法计算相邻木冠幅CW相与距对象木距离D相，采用均等分割方式确定三角型隶属函数形状参数，其隶属函数分别为图7、图8，根据发明方法设定相邻木冠幅、距对象木距离与对象木与相邻木冠幅比值间模糊推理规则，对系统进行20次训练(自适应学习)，训练后隶属函数分别如图9 及图10，训练前后隶属函数参数如表1所示，训练过程如图11所示。
图7.相邻木冠幅CW相初始隶属函数；图8.距对象木距离D相初始隶属函数；图9.相邻木冠幅CW相训练后隶属函数；图10.距对象木距离D相训练后隶属函数；
表1训练前后隶属函数参数
由图7、图8、图9及图10、表1发现，在提高系统估算精度的目标下，两输入隶属函数参数得到了优化训练，由图11显示的训练过程发现，训练及检验数据误差均得到了有效的降低，训练数据误差为0.15418，检验数据误差为0.15586。
利用30组数据对模型进行检验，对象木与相邻木冠幅比值的估算值与真实值对比如图12所示，同时，为进一步说明模型估算效果，将比值换算为冠幅，以冠幅估算值为横坐标、真实值为纵坐标进行线性回归，模型拟合效果见图13所示。
对回归模型进行显著性检验，p值为5.75×10-9小于0.05，可知在显著性水平α＝0.05下，冠幅预算值与真实值的线性关系是显著的，图13中置信区间为针对某一冠幅估算值，冠幅真实值的平均值有95％的可能落在置信区间带中。
本发明方法判定系数R2为0.71，说明模型拟合效果较好，可根据实际调查数据，实现依赖于相邻木特征的林木冠幅有效估算。
如上所述，对本发明的实施例进行了详细地说明，但是只要实质上没有脱离本发明的发明点及效果可以有很多的变形，这对本领域的技术人员来说是显而易见的。因此，这样的变形例也全部包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种依赖于相邻木特征的林木冠幅估算方法，其特征在于包括以下步骤：相邻木冠幅与距对象木距离计算步骤，建立相邻木冠幅、距对象木距离与对象木与相邻木冠幅比值间模糊推理规则步骤。
2.根据权利要求1所述的一种依赖于相邻木特征的林木冠幅估算方法，其特征在于相邻木冠幅与距对象木距离计算步骤：
第一步、以0°-359°(正北、正东、正南、正西)将水平空间划分为4个象限；若4株最近相邻木中存在任意两株与正东方向的夹角之差小于等于5度，则选定距中心木距离较近者为最近相邻木，舍弃距离较远者，同时另增选1株最近相邻木；若最近4株木分别位于4个象限，则不增加林木，但若哪个象限无林木，则增选本象限一株距离最近林木为相邻木，直至4个象限均有林木存在为止；
第二步、将相邻木冠幅CW相、距对象木距离D相作为估计对象木冠幅CW对的特征变量，具体计算时将CW对/CW相作为估计值；
根据对象木与相邻木空间分布特征，CW相与D相具体计算方法定义如下：CW4南其中右下角4代表象限4，右下角南代表南方向，CW4南即为第四象限相邻木南方向冠幅；D4相代表第四象限相邻木距对象木距离，其他参数含义可据此推知：
(1)当CW对为北方向冠幅时，CW相＝(CW4南+CW4东+CW1南+CW1西)/4，D相＝(D4相+D1相)/2，
(2)当CW对为东方向冠幅时，CW相＝(CW1南+CW1西+CW2北+CW2西)/4，D相＝(D1相+D2相)/2，
(3)当CW对为南方向冠幅时，CW相＝(CW2北+CW2西+CW3北+CW3东)/4，D相＝(D2相+D3相)/2，
(4)当CW对为西方向冠幅时，CW相＝(CW3北+CW3东+CW4南+CW4东)/4，D相＝(D3相+D4相)/2；
第三步、当某一象限相邻木不唯一时，选择相邻木与对象木连线方向与所研究的对象木冠幅方向夹角较小者作为本象限相邻木参与相邻木冠幅CW相计算。
3.根据权利要求2所述的一种依赖于相邻木特征的林木冠幅估算方法，其特征在于建立相邻木冠幅、距对象木距离与对象木与相邻木冠幅比值间模糊推理规则步骤包括：
第一步、设定相邻木冠幅CW相的模糊子集为{偏小，小，适中，大，偏大}，距对象木距离D相的模糊子集为{偏小，小，适中，大，偏大}，模糊规则后件输出常数为{0，0.8，1.0，1.2，1.4，1.6}；
第二步、建立含25条规则的模糊规则库，用于自适应神经模糊系统推理；
(1)IF CW相IS偏小AND D相IS偏小THEN CW对/CW相IS 1.6；
(2)IF CW相IS偏小AND D相IS小THEN CW对/CW相IS 1.6；
(3)IF CW相IS偏小AND D相IS适中THEN CW对/CW相IS 1.0；
(4)IF CW相IS偏小AND D相IS大THEN CW对/CW相IS 1.6；
(5)IF CW相IS偏小AND D相IS偏大THEN CW对/CW相IS 1.6；
(6)IF CW相IS小AND D相IS偏小THEN CW对/CW相IS 1.0；
(7)IF CW相IS小AND D相IS小THEN CW对/CW相IS 1.2；
(8)IF CW相IS小AND D相IS适中THEN CW对/CW相IS 1.0；
(9)IF CW相IS小AND D相IS大THEN CW对/CW相IS 1.4；
(10)IF CW相IS小AND D相IS偏大THEN CW对/CW相IS 1.6；
(11)IF CW相IS适中AND D相IS偏小THEN CW对/CW相IS 0.0；
(12)IF CW相IS适中AND D相IS小THEN CW对/CW相IS 0.8；
(13)IF CW相IS适中AND D相IS适中THEN CW对/CW相IS 1.2；
(14)IF CW相IS适中AND D相IS大THEN CW对/CW相IS 1.4；
(15)IF CW相IS适中AND D相IS偏大THEN CW对/CW相IS 1.6；
(16)IF CW相IS大AND D相IS偏小THEN CW对/CW相IS 0.0；
(17)IF CW相IS大AND D相IS小THEN CW对/CW相IS 0.8；
(18)IF CW相IS大AND D相IS适中THEN CW对/CW相IS 1.2；
(19)IF CW相IS大AND D相IS大THEN CW对/CW相IS 0.8；
(20)IF CW相IS大AND D相IS偏大THEN CW对/CW相IS 1.6；
(21)IF CW相IS偏大AND D相IS偏小THEN CW对/CW相IS 0.0；
(22)IF CW相IS偏大AND D相IS小THEN CW对/CW相IS 0.0；
(23)IF CW相IS偏大AND D相IS适中THEN CW对/CW相IS 1.2；
(24)IF CW相IS偏大AND D相IS大THEN CW对/CW相IS 1.2；
(25)IF CW相IS偏大AND D相IS偏大THEN CW对/CW相IS 0.0。
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