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基于GIS的金沟岭林场森林景观格局研究

作　者: 张志
导　师: 孙玉军
学　校: 北京林业大学
专　业: 森林经理学
关键词: 森林景观景观格局分析趋势面分析神经网络
分类号: P208
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
下　载: 229次
引　用: 5次
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内容摘要

在对研究地区基本情况进行广泛调查的基础上，以1997年金沟岭林场1：5万的地形林相图、研究区1997年的森林经理小班调查资料和1997年30m×30m分辨率的LANSAT5TM影像图为基本资料，应用地理信息系统技术，在GIS软件的支持下，应用景观生态学的有关原理、方法和指标体系，研究该区的森林景观格局，得出了如下结论。 (1) 景观多样指数为2.608538，而聚集度达到0.82，景观异质性高，异质景观要素斑块交错镶嵌，存在着受某些环境因子和干扰状况综合控制形成的景观空间格局。 (2) 各森林类型之间的比较分析研究表明：处于演替早期阶段的森林类型，斑块规模小，中小斑块比例高，斑块形状简单规整；而处于演替后期的森林类型，斑块规模较大，大型斑块比例高，斑块形状复杂。 (3) 在景观要素各个森林类型中，混交林的各个森林类型的斑块联系度较高，而纯林、相对纯林的各个森林类型的斑块间的联系度较小；混交林各森林类型的相邻度大于它们与纯林、相对纯林的相邻度，而纯林、相对纯林的各个森林类型的相邻度极低，但与混交林各个森林类型的相邻度较高，说明在整个景观范围内，混交林与纯林、相对纯林是交错分布的，是景观的主体，而纯林、相对纯林总体是以分散的小斑块分布于混交林斑块间。 (4) 通过趋势面分析发现，水平位置的变化对景观格局没有显著的系统影响，海拨、坡度、坡向及其组合状况影响着森林群落类型的空间分布。 (5) 根据金沟岭林场的实际情况，采用人工神经网络方法建立了基于人工神经网络的混交林可变密度蓄积量BP网络模型，采用回归方程适应性检验法分别对模型的拟合效果进行适应性检验，检验结果表明所有模型是实用的，不存在系统偏差，表明用人工神经网络的方法对森林资源的进行预测是可行的，可以满足林业生产经营的精度要求。

全文目录

1 引言  8-22
  1.1 研究背景  9-20
    1.1.1 景观  9-11
    1.1.2 景观生态学  11-12
    1.1.3 景观生态学发展展望  12-13
    1.1.4 森林景观生态研究及现状  13-15
    1.1.5 人工神经网络的发展和应用概况  15-20
  1.2 研究目的及基本思路  20
  1.3 研究的科学意义  20-22
2 研究地区概况与调查方法  22-27
  2.1 研究地区概况  22-25
    2.1.1 自然条件  22-23
    2.1.2 社会经济条件  23
    2.1.3 森林资源  23
    2.1.4 经营历史  23-24
    2.1.5 科学研究与实践  24-25
  2.2 调查方法  25-27
    2.2.1 收集现有资料  25
    2.2.2 样地补充调查  25-27
3 研究方法  27-40
  3.1 空间数据的获取  27
  3.2 森林类型划分  27-29
    3.2.1 森林类型组  27-28
    3.2.2 森林类型  28-29
  3.3 景观格局的空间特征分析  29-38
    3.3.1 景观要素斑块特征分析  29-31
    3.3.2 景观异质性分析  31-33
    3.3.3 景观要素空间相互关系分析  33-34
    3.3.4 趋势面分析方法  34-38
  3.4 混交林可变密度蓄积量BP网络模型  38-40
    3.4.1 网络结构，训练函数  38
    3.4.2 网络输入输出的确定  38
    3.4.3 隐含层单元数、学习率、动量  38-39
    3.4.4 模型检验方法  39-40
4 结果与分析  40-62
  4.1 研究地区景观类型的划分  40
  4.2 森林景观组成结构与异质性  40-48
    4.2.1 森林景观要素组成结构  40-44
    4.2.2 森林景观的异质性  44-48
  4.3 森林空间结构特征  48-54
    4.3.1 景观要素斑块特征  48-54
  4.4 景观要素空间分布趋势面分析  54-58
    4.4.1 景观要素水平空间分布趋势  54
    4.4.2 景观要素沿海拔和坡向梯度分布趋势  54-55
    4.4.3 景观要素沿坡向和坡度梯度分布趋势  55-58
  4.5 混交林可变密度蓄积量BP网络模型的建立  58-62
    4.5.1 网络输入输出量的确定  58
    4.5.2 网络隐层结点的选择  58
    4.5.3 学习率和动量的选择  58-60
    4.5.4 模型的检验  60-62
5 主要研究结论  62-64
参考文献  64-69
附图  69-70
个人简介  70-71
导师简介  71-72
致谢  72

基于GIS的金沟岭林场森林景观格局研究

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