CN113111504A - 一种基于目标树经营间伐木智能选择算法 - Google Patents

一种基于目标树经营间伐木智能选择算法 Download PDF

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Abstract

一种基于目标树经营间伐木智能选择算法，具体步骤为：步骤一：判断每个样地的空间分布，确定需要抚育择伐的样地；步骤二：判断树种的空间分布，确定需要抚育的树种；步骤三：判断空间结构单元，确定采伐单元；步骤四：空间单元单株竞争力分析，确定间伐木。采用空间结构参数对每棵树的空间结构进行量化。在此基础上，使用角度标度为间伐木选择了的主要指标，设计了样地择伐选择、树种择伐选择、空间结构单元择伐选择、单株择伐选择的流程和算法，并实现了相应功能。在基于角度尺度的基础上进行间伐木的选择，分别使用三个不同的竞争因子(CI,CII and ZCI)进行间伐木选择，并比较和分析了间伐木的选择结果。

Description

一种基于目标树经营间伐木智能选择算法
技术领域
本发明涉及林业管理技术领域，具体涉及一种基于目标树经营间伐木智能选择算法。
背景技术
次生林是由于人为破坏性干扰或异常自然干扰使原始林固有的林分结果、物种组成或基本功能发生了显著变化，经过天然更新或人工诱导天然更新恢复形成的林分(朱教君等，2007)。它是森林生态系统演替过程中的某一状态。次生林的可以理解为原始森林生态系统的一种退化，其生态系统的基本结构和固有功能遭到破坏或丧失，生物多样性下降、稳定性和抗逆能力减弱，系统生产力降低(王晓春等，2008)。由于世界各地原始森林的破坏和人类活动的不断干扰，次森林引起了全世界的关注(Brearley et al.,2004；Zhu etal.,2006),次生林的森林质量较低，需要对其进行管理。然而，如何进行次生林的可持续管理仍处于探索阶段。
现代森林经营的目标是建立稳定健康的森林生态系统。一个稳定健康的森林生态系统应该具有合理的结构，包括树种组成、林分密度、直径结构、树高结构、下层木、草本层和土壤结构(唐守正等，2014)。人们普遍认为没有人为干扰的原始森林的空间结构是最好的。经过数百万年的自然选择，自然演替以及树木之间的空间结构复杂，多样且高度协调，原始森林的空间结构成为森林经营的方向(Hu et al。，2006)。近自然森林管理是实现现代森林管理目标的有效途径(Zeng，2009)。近自然森林经营已成为一种普遍接受的经营模式，目标树管理是其核心内容。目标树木是指在近乎天然的森林中具有主要生态，经济和文化价值的少数优势个体树木(Lu，2006)。G.R.Trimble在1971年提出了“目标树管理”一词(Trimble，G.J，1971)。Abetz和Kladtke(2002)全面研究了目标树管理系统，并分析了目标树选择标准，目标树密度选择和相应的选择性采伐措施。目标树管理与其他管理之间最显着的特征是对目标树进行标记，并在保持森林生态功能的同时，进行单个树的选择性砍伐和抚育管理，以实现最大的目标。增长的量保持了森林的最大生产力，这确保了森林不会出现早期的生长下降，并避免了灾害，病虫害(Kuchelmeister等，2004；Lu，2006；)。所有森林抚育管理都基于目标树，目标树经营在进入竞争性增长阶段时开始对林木进行分类。它们通常分为目标树，干扰树，特殊目标树和一般树。在目标树的整个经营过程中，所有的抚育经营都围绕目标书进行(Lu，2006；Lu等，2010)。目标树经营的特点是以乡土树种为主，异林、混交、复层，其实质是精准集约化经营。
基于4个最近邻树的空间关系的森林结构化管理技术称为结构化森林管理。结构化管理系统的突出特点是它不仅可以科学，准确地量化和描述森林结构，而且可以揭示森林结构与森林竞争与树种空间多样性之间的关系，并且可以制定目标指导经营者进行森林结构管理的措施进行定量调整(Hual.,2018；2016)。林分的空间结构是研究树木与林冠养分大小之间竞争关系的重要基础。它在很大程度上影响森林的积累，生长，发展和生态稳定性。林分空间结构也被认为是决定林分生长环境和物种多样性的重要因素，甚至比非空间结构更重要(Hui，2007)。因此，对林分空间结构的分析已成为国内外森林经营技术的主要内容。
树木间竞争被认为是影响树高与胸径关系的重要变量。树木竞争指数(CI)定义为树木在同一环境中获取空间和资源以进行生长的能力(Peet and Christensen 1987；Pickett等，1987)。一些研究者将竞争指数分为相对竞争指数和绝对竞争指数，另一些研究则将竞争指数分为距离无关和距离相关的竞争指数(Daniels等，1986；Alder 1979；Tomand Burkhart 1989，2012)。Hegyi(1974)提出了一种基于距离的竞争指数的定量表达方式，称为简单竞争指数或Hegyi竞争指数。常用的竞争指数基于点密度指数(Spurr，1962)，区域重叠指数(Opie 1968)，以及基于搜索半径内邻居的大小和距离，阴影或光遮挡的估计等(Daniels 1976；1991，Daniels et al.1986)。惠刚英(2013)提出了一种基于相交角的森林竞争指数。竞争指数可以准确地表示出竞争树木的遮荫和侧向挤压程度，该值可以直接，清晰地反映出林木在展位上的相对竞争状况。与常用的Hegyi-竞争指数相比，它与树的大小具有更紧密的相关性。将竞争指数(CI)和地形特征引入到树高曲线生长模型中。结果表明，竞争因素和地形特征对树高的增长有显着影响，提高了树高预测模型的准确性(Long等，2020)。
传统的林分择伐优化模型多以纯收益最多或净现值最大等以功能优先，很少把林分结构作为优化目标。结构决定功能原则，只有保持结构优良，系统功能才能最优发挥(杨春时等，1987)。抚育经营的本质就是调整林分结构,增加林分结构多样性，将提高物种多样性和生态系统稳定性,林分结构包括空间结构和非空间结构。汤孟平(等2004)以空间结构为目标函数，以非空间指标为约束条件，建立林分择伐空间结构优化模型来确定采伐木。胡艳波等(2006)利用空间结构参数来指导森林经营。陈昌雄(2010)对马尾松阔叶混交林基于空间结构优化进行模拟采伐，优化了林分的空间结构，对间伐木的选择提供了思路。宋玉福(2015)以东北天然次生林为研究对象采用基于加权Voronoi图确定了目标树结构单元，在此基础上将目标树周围空间划分为4个象限，设计了4种干扰树采伐方案。这些研究在一定程度上是一种尝试和探讨，没有采用信息技术，实现自动选择竞争木的功能,更没有与林木的实际地理位置结合起来，落实在山头地块。
无论是近自然的森林经营、结构化森林经营，还是可持续的多功能森林管理，它们的共同目标都是建立一个稳定而健康的森林生态系统。基于结构决定功能的原则，健康的森林生态系统结构可以充分发挥森林的多种功能和三大效益(经济效益，生态效益和社会效益)。东北天然林是中国的主要林区，承担着木材生产和生态环境保护两大任务。其中，大片的天然次生林分布。这些次生林的生产力低下，结构不合理。当前的首要任务是采取相应的森林管理措施，以调整和恢复次森林的结构。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提出一种基于目标树经营间伐木智能选择算法，具体技术方案如下：
一种基于目标树经营间伐木智能选择算法，其特征在于，具体步骤为：
步骤一：判断每个样地的空间分布，确定需要抚育择伐的样地；
步骤二：判断树种的空间分布，确定需要抚育的树种；
步骤三：判断空间结构单元，确定采伐单元；
步骤四：空间单元单株竞争力分析，确定间伐木。
作为优化：所述步骤一具体为：
1.1、读取样地数据集；
1.2、判断样地是否结束，是则结束退出，否则进入下一步；
1.3、读入样地角度尺；
1.4、判断样地是否随机分布，是则进入步骤1.2，否则进入下一步；
1.5、标记为择伐样地。
作为优化：所述步骤二具体为：
2.1、读取树种数据集；
2.2、树种是否结束，是则结束，否则进入下一步；
2.3、读入树种角度尺；
2.4、判断树种是否为随机分布，是则进入步骤2.2，否则进入下一步；
2.5、标记为择伐树种。
作为优化：所述步骤三具体为：
3.1、读入单株木数据集；
3.2、判断单株木是否结束，是则结束，否则进入下一步；
3.3、读取角尺度等特征因子；
3.4、判断是否为树种随机分布，是则进入步骤3.2，否则进入下一步；
3.5、标记为择伐空间单元。
作为优化：所述步骤四具体为：
4.1、判断参照木是否为竞争木，是则标记为间伐木，否则进入下一步；
4.2、在满足角尺度基础上查找对应四株相邻木；
4.3、判断参照木是否为目标树或者特殊目标树，否则进入步骤4.4，是则进入步骤4.5；
4.4、通过竞争指数查找出相邻木的竞争最小林木，进入步骤4.6；
4.5、通过竞争指数查找出相邻木竞争指数最大的林木，进入步骤4.6；
4.6、标记为间伐木。
作为优化：所述步骤4.4和4.5中的竞争指数具体为：简单竞争指数CI，表达样式为：
Figure BDA0003011256770000051
式中，CI为参照木i的简单竞争指数，Di为参照木i的直径，Dj为第j株竞争木的胸径；Lij为参照木木i与竞争木j的欧氏距离,N为竞争木的数量，表达式如(5)
Figure BDA0003011256770000061
其中，xi,yi是目标树i的坐标或相对坐标，xj,yj是竞争树e的坐标或相对坐标。
作为优化：所述步骤4.4和4.5中的竞争指数具体为：竞争指数CII，表达样式为：
Figure BDA0003011256770000062
其中CII是参照树i改进的竞争指数,Di为参照木i的直径，Dj为第j株竞争木的胸径；Lij为参照木木i与竞争木j的欧氏距离，Hi是参照树i的高,Hj是竞争树j的树高。
作为优化：所述步骤4.4和4.5中的竞争指数具体为：综合竞争指数，将混合指数的权重设置为60％，改进的竞争指数的权重为40％，表达样式为：
ZCI＝M×60％+CII×40％。
本发明的有益效果为：采用空间结构参数对每棵树的空间结构进行量化。在此基础上，使用角度标度为间伐木选择了的主要指标，设计了样地择伐选择、树种择伐选择、空间结构单元择伐选择、单株择伐选择的流程和算法，并实现了相应功能。在基于角度尺度的基础上进行间伐木的选择，分别使用三个不同的竞争因子(CI,CIIand ZCI)进行间伐木选择，并比较和分析了间伐木的选择结果。科学地选间伐木提供了辅助技术，避免了传统人工选择择木的主观性。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
图2为本发明中第一循环流程示意图；
图3为本发明中第二循环流程示意图；
图4为本发明中第三循环流程示意图；
图5为本发明中第四循环流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
林分的空间结构特征反映了林地上树木的分布格局及其属性的空间排列。它是指树种，大小，分布等之间的空间关系。它是具有森林空间位置的林分结构。分析林分空间结构的基础是对林分空间的准确描述。目前基于相邻树木空间关系的林分空间结构描述方法为森林经营提供了科学依据。将基于4个最近邻树的空间关系的森林结构优化管理技术简称为结构化森林管理。结构化森林经营遵循结构确定功能，量化和发展德国近乎自然森林经营的系统规则。结构化管理使用空间结构参数从以下三个方面来描述林分空间结构：角尺度(以字母表示W)，混交度(以字母表示M)和大小比数(以字母表示U)。其中，角尺度表示林木的空间分布其表达式如(1)式所示，混交度表示树种的空间隔离及其表达式如(2)所示，大小比表示树种生长的优势程度及其表达式如(3)所示
Figure BDA0003011256770000071
式中：Wi为相邻木i的角尺度，n为参照树i的邻近木，zij为离散型变量，当相邻木j与中心木i的夹角小于标准角a0时，zij＝1；否则zij＝0。其中：a0＝72°
Figure BDA0003011256770000072
Mi为结构单元中的树种混交度，n为参照木i的邻近木个数，vij为离散型变量，当参照木i与第j株相邻木非同种树时，vij＝1；否则vij＝0。
Figure BDA0003011256770000073
式中，Ui为相邻木i的大小比数，n为参照树i的邻近木，kij为离散型变量，当相邻木j(胸径、树高、冠幅)小于中心木i时，kij＝0；否则kij＝1。Ui的值越小，说明参照树比相邻木大的越多。
一般需要通过专用的空间结构分析软件例如“Winkelmass”软件)来计算空间结构指标的计算和分析。林分空间结构指数的计算存在边界木问题。用距离缓冲法处理边界木材，缓冲距离设置为5米。具体地，在100m×100m的样地周围设置5米的带状缓冲区域。在空间结构的计算中，将位于缓冲区的树木视为相邻树木，将位于缓冲区的树木(称为核心区域)视为参考树木。这种结构化管理系统的突出特点是，它不仅可以科学，准确地量化和描述森林结构，而且可以揭示森林结构与森林竞争与树种空间多样性之间的关系。它还可以制定有针对性的管理措施，以指导经营者对森林结构进行量化调整。集约化经营是未来森林经营的重要方向。基于角度尺度，本文使用三个竞争指标来研究选择性伐木的选择。
已经采用了各种竞争指数(CI)来量化树木之间的竞争程度(Burkhart and Tome2012；Ledermann 2010)。竞争指数可以分为相对CI和绝对CI，它们之间的主要区别是距离关系。相对CI反映的是个体在看台上的优势而不是实际竞争杠杆，因为它们与树木的生长空间无关。CI通过将树木的生长空间量化来确定相邻树木之间的高度。CI分为两类，一种是距离无关的，是林分水平变量的简单函数，而目标树的尺寸与林分的平均值或最大值有关。另一种是距离相关的，具有相邻的重叠影响区域，表示为其大小的函数，而竞争压力则根据目标树的影响来衡量。在距离相关的CI中，需要获取单个树的坐标或相对坐标，以便准确研究树之间的竞争。从某种意义上说，相对CI像是距离无关的CI，而绝对CI像是距离无关的CI。为了准确表达单个树之间的CI，Hegyi(1974)提出了一种定量表达距离依赖的CI的方法，即简单CI或Hegyi CI。具体地，使用竞争树和目标树的胸高处的直径的比率以及两棵树之间的距离的比率来量化竞争强度。表达式如(4)
Figure BDA0003011256770000091
式中，CI为参照木i的简单竞争指数，Di为参照木i的直径，Dj为第j株竞争木的胸径；Lij为参照木木i与竞争木j的欧氏距离,N为竞争木的数量，表达式如(5)
Figure BDA0003011256770000092
其中，xi,yi是目标树i的坐标或相对坐标，xj,yj是竞争树e的坐标或相对坐标。
简单CI可以很好地表达林木在水平结构中的竞争，但是简单CI并未考虑树木高度对竞争的影响，在实际林分环境中，任何两棵具有确定距离和胸径的树木都是独立的，显然，身高较高的单株比身高较低的单株更具竞争性，这意味着当胸径相同且直径相同的相邻树木对同一目标树的竞争比身高较低的单株更具竞争性高度。由于单棵树之间的竞争是三维的，因此在垂直空间中较高的单棵树会占用更多空间，因此，为了准确表达单棵树之间的竞争，不仅应考虑水平竞争，而且还应考虑垂直竞争。张晔珵等(2016)提出了一个竞争指数，该指数包含了冠层的特征因素。结果表明，冠层的竞争指数与树木的生长具有较强的相关性，可以更好地反映冠层在树木生长中的作用。考虑到单树在三维空间中的竞争，提出了一种竞争指数，该指数不仅包括水平竞争，还包括垂直结构竞争，具体而言，它基于简单竞争指数考虑了垂直空间中树高的竞争，表达式如(6)
Figure BDA0003011256770000093
其中CII是参照树i改进的竞争指数,Di,Dj,Lij与以前的意思相同,Hi是参照树i的高,Hj是竞争树j的树高。
在实际的森林抚育管理中，除了考虑单株之间的竞争之外，有时还需要考虑单株之间的混交情况。基于目标树森林经营次生林抚育经营也应考虑混合林情况。基于这个原因，本文提出了一种综合竞争指数，该指数同时考虑了单株之间的竞争和单株之间的混交程度。具体而言，是要提高竞争指数和混合度指数以赋予不同的权重。根据经验将混合指数的权重设置为60％，改进的竞争指数的权重为40％，表达式如式(7)
ZCI＝M×60％+CII×40％ (7)
其中：ZCIi是参照树综合竞争指数i，M、CII以前定义相同,但是需要归一化处理。
林分的空间分布主要包括均匀分布，随机分布和聚集分布。林分空间结构的定量描述指标中，角度标度是衡量林木空间分布格局的林分结构参数。具体地，如果角度标度的取值范围为[0.475，0.517]，则林木的空间结构是随机分布的。如果角标的值大于0.517，则森林的空间结构是聚集分布。角度尺度值越大，林分空间分布越集中；角尺度小于0.475，森林空间结构均匀分布，角尺度值越小，林分空间分布越均匀。
如图1所示：选择性测井选择过程主要由4部分组成。第一部分是选择性耕作需要耕种的土地。具体地说，如果样地角尺度的值在0.475和0.517之间，则样地的空间模式是随机分布的，并且不需要对样地进行择伐，否则，就需要对样地进行择伐。上面解决了需要通过择伐在结构上调整从多个图块中选择的哪个图块需要择伐。第二部分主要是通过判断树种的空间分布来进行择伐的树种。其判断条件是角度尺度在0475至0.517之间。第三部分是根据角度尺度定量指标找到需要抚育和有选择地砍伐的林木的空间结构单元。参考角尺度范围在0.475至0.517之间。最后一部分是如何确定应砍伐哪棵树的空间结构单位，并由上述表达式(4)，表达式(6)和表达式(7)竞争指数。从林分到树种，从树种到空间结构单元，，然后最终确定要选择性砍伐的树木，依次执行这四个步骤。
确定了择伐的空间结构单元后，如何从结构单元中寻找出间伐木，本文通过以下方法解决了这一问题。在样地数据采集中，根据目标树管理理论对每棵树进行分类，具体分为目标树(标记为“Z”)，特殊目标树(标记为“S”)和普通树(标记为“S”)。“N”)和干扰树或竞争树(标记为“B”)。因此，如果参考树是“Z”或“S”，则保留参考树，然后识别出与四个相邻树竞争最大的林木，即竞争树，并将其标记为间伐木；如果参考树为“N”，则需要在该空间结构单元中查找最劣等的树，即找到与参考树和相邻树竞争最弱的树，并将其标记为砍伐树。如果参考树为“B”，则将该参考树标记为砍伐树。
如图2、图3、图4和图5所示，具体算法为：第一个循环是查找需要抚育择伐的样地，第二个循环是在需要抚育择伐的样地中查找需要抚育择伐的种树，，第三个循环基于需要抚育择伐的树种查找需要择伐的空间结构单位，最后一个循环是寻找哪棵树将以选定的空间结构单位中被择伐。可以看出，最后一个循环实际上是根据上面研究的三个不同的竞争指数来选择间伐木。

Claims (8)

1.一种基于目标树经营间伐木智能选择算法，其特征在于，具体步骤为：
步骤一：判断每个样地的空间分布，确定需要抚育择伐的样地；
步骤二：判断树种的空间分布，确定需要抚育的树种；
步骤三：判断空间结构单元，确定采伐单元；
步骤四：空间单元单株竞争力分析，确定间伐木。
2.根据权利要求1所述基于目标树经营间伐木智能选择算法，其特征在于：所述步骤一具体为：
1.1、读取样地数据集；
1.2、判断样地是否结束，是则结束退出，否则进入下一步；
1.3、读入样地角度尺；
1.4、判断样地是否随机分布，是则进入步骤1.2，否则进入下一步；
1.5、标记为择伐样地。
3.根据权利要求1所述基于目标树经营间伐木智能选择算法，其特征在于：所述步骤二具体为：
2.1、读取树种数据集；
2.2、树种是否结束，是则结束，否则进入下一步；
2.3、读入树种角度尺；
2.4、判断树种是否为随机分布，是则进入步骤2.2，否则进入下一步；
2.5、标记为择伐树种。
4.根据权利要求1所述基于目标树经营间伐木智能选择算法，其特征在于：所述步骤三具体为：
3.1、读入单株木数据集；
3.2、判断单株木是否结束，是则结束，否则进入下一步；
3.3、读取角尺度等特征因子；
3.4、判断是否为树种随机分布，是则进入步骤3.2，否则进入下一步；
3.5、标记为择伐空间单元。
5.根据权利要求1所述基于目标树经营间伐木智能选择算法，其特征在于：所述步骤四具体为：
4.1、判断参照木是否为竞争木，是则标记为间伐木，否则进入下一步；
4.2、在满足角尺度基础上查找对应四株相邻木；
4.3、判断参照木是否为目标树或者特殊目标树，否则进入步骤4.4，是则进入步骤4.5；
4.4、通过竞争指数查找出相邻木的竞争最小林木，进入步骤4.6；
4.5、通过竞争指数查找出相邻木竞争指数最大的林木，进入步骤4.6；
4.6、标记为间伐木。
6.根据权利要求5所述基于目标树经营间伐木智能选择算法，其特征在于：所述步骤4.4和4.5中的竞争指数具体为：简单竞争指数CI，表达样式为：
Figure FDA0003011256760000021
式中，CI为参照木i的简单竞争指数，Di为参照木i的直径，Dj为第j株竞争木的胸径；Lij为参照木木i与竞争木j的欧氏距离,N为竞争木的数量，表达式如(5)
Figure FDA0003011256760000022
其中，xi,yi是目标树i的坐标或相对坐标，xj,yj是竞争树e的坐标或相对坐标。
7.根据权利要求5所述基于目标树经营间伐木智能选择算法，其特征在于：所述步骤4.4和4.5中的竞争指数具体为：竞争指数CII，表达样式为：
Figure FDA0003011256760000023
其中CII是参照树i改进的竞争指数,Di为参照木i的直径，Dj为第j株竞争木的胸径；Lij为参照木木i与竞争木j的欧氏距离，Hi是参照树i的高,Hj是竞争树j的树高。
8.根据权利要求7所述基于目标树经营间伐木智能选择算法，其特征在于：所述步骤4.4和4.5中的竞争指数具体为：综合竞争指数，将混合指数的权重设置为60％，改进的竞争指数的权重为40％，表达样式为：
ZCI＝M×60％+CII×40％。
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