论文题目：桉树立地质量评价与适宜性研究 ——以广西高峰林场为例
摘要：立地条件对林木的生长具有重要影响,开展立地质量评价和树种适宜性研究是造林决策、适地适树等方面的研究热点。本文以广西壮族自治区桉树（Eucalyptus）人工林为研究对象,以一类连续清查固定样地数据、森林资源二类调查数据为基础数据,采用差分方程法构建了桉树立地质量评价模型,利用机器学习方法开展了树种适宜性研究。最后,运用模型解析和软件开发技术,实现了基于GIS的立地质量评价专家系统的构建。主要研究内容和结果如下:（1）针对桉树人工林展开有林地立地质量评价研究,构建了桉树立地质量评价模型。采用差分方程法,以6种理论方程为原型,导出10种差分形式的方程作为有林地立地质量评价模型的表达式。运用非线性回归技术,对10种有林地立地质量评价模型进行参数拟合。使用检验数据分别对10种模型进行精度验证,结果表明,与其余的9个模型进行对比,以Richards方程为原型的桉树立地质量评价模型具有较好的预测效果。将桉树基准年龄带入桉树立地质量评价模型,用来评价桉树有林地的立地质量。使用该模型对桉树有林地进行立地质量评价具有较强的实际意义。（2）研究机器学习分类算法在桉树适宜性分析中的应用,探索桉树的适宜性与立地因子之间的关系。分别运用朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林共3种机器学习分类算法作为树种适宜性评价的方法,构建了 3种桉树适宜性评价模型。使用上述3种算法进行模型构建时,模型的输入均为地貌类型、海拔、坡向、坡位、坡度、枯枝落叶层厚度、腐殖质层厚度、土层厚度、石砾含量、成土母质,土壤类型共11个立地因子,输出均为适宜种植桉树或不适宜种植桉树。使用检验数据对模型的泛化能力进行对比,结果表明,与朴素贝叶斯、支持向量机算法相比,随机森林算法具有更好的分类效果。在研究区域内,海拔在200～350m之间,土层厚度在80～100cm之间的地区比较适宜桉树生长。机器学习分类算法可较好地评价立地是否适宜桉树的生长,能够运用到树种的适宜性研究中,为科学造林提供支持。（3）在上述研究的基础上,设计了基于GIS的立地质量评价专家系统的工作流程、系统功能结构、系统架构、系统数据库。研究并设计了系统实现的关键算法。将上述技术和方法进行集成,实现了有林地立地质量评价、树种适宜性评价等多种立地质量评价功能,研建了基于GIS的立地质量评价专家系统,并给出了系统的运行实例。
关键词：桉树;立地质量评价;差分方程;树种适宜性;机器学习
学科专业：林业信息工程
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的与意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 有林地立地质量评价
1.3.2 树种适宜性
1.3.3 森林经营中专家系统的应用
1.3.4 研究现状评述
1.4 研究内容与技术路线
1.4.1 研究内容
1.4.2 技术路线
1.5 项目来源与经费支持
1.6 论文组织结构
2 数据来源与技术基础
2.1 数据来源
2.1.1 研究区域概况
2.1.2 数据概况
2.1.3 异常数据剔除
2.1.4 数据处理
2.2 技术基础
2.2.1 立地质量评价技术分析
2.2.2 代数差分法
2.2.3 非线性回归
2.2.4 机器学习分类算法
2.2.5 模型评价指标
2.3 本章小结
3 桉树立地质量评价模型研究
3.1 模型形式推导
3.2 参数估计与模型检验
3.3 结果分析与讨论
3.4 本章小结
4 桉树适宜性研究
4.1 模型实现
4.2 模型精度分析
4.3 重要性评估
4.4 桉树适宜性预测
4.5 结果分析与讨论
4.6 本章小结
5 基于GIS的立地质量评价专家系统设计与实现
5.1 系统分析与设计
5.1.1 系统工作流程设计
5.1.2 系统架构设计
5.1.3 系统功能结构设计
5.1.4 系统数据库设计
5.2 关键算法研究
5.3 系统运行实例
5.4 本章小结
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 创新点
6.3 展望
参考文献
个人简介
导师简介
获得成果目录
致谢