基于数据挖掘的区域森林乔木层生物量估算与评价研究

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1、＇学校代码；１０２２５学号：Ｂ１５００４学位奋文纖’．耐武．．；．．■■■－．．其？．％．．、■＇＇Ｌ．：基于数据挖掘的区域森林乔木层生物量養ｙ；错算与评价研究．＂＇．．高萌－■－．＞．＇／＇１指导教师巧名：王霜化教授东北林业乂学南棺学位级别：博±学科专化：林业信息工程论文提交Ｒ聞；２刖５０３．２０论文答辩日期：２０１５．０６．０９．＇授予学位单位：东北林业大学授予学泣日期：２０１５０６．

2、ｉ９户：乂答辩委员会圭庶户－；论文评阅人：／ｙ／．＼＾＾；；、■’－听Ｖ．．．丫＾令、Ｖ＇；Ｖ一；．背，、■＇■，．．＇＇Ｘ．？‘，■－＇．一．，‘．，＂．／，－．？．．．１学校代的：０２２５学巧：Ｂ１５００４学化冷文基于数据挖掘的区域森林乔木层生物量估算与评价研究高萌＇：指导教师姓名；Ｋｌ虹教授东北妳化人学：申请学位级别映＋学科专业：林业倍总Ｔ粒论文提交日期：１５．０３．２０

3、论文答辩日期２０：２０１５．０６．０９：东北林业大学授予学位日期．１９授子学位单位：２０１５．０６答辩委员会主席：论文评阅人：东Ａ媒４欠學ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＣｏｄｅ：１０２２５ＲｅｇｉｓｔｅｒＣｏｄｅ：Ｂ１５００４Ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｆｏｒ化ｅＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒＥｓｔｉｍａｔｉｏｎａｎｄＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＲｅｉｏｎａｌＦｏｒｅｓｔＴｒｅｅｇＬａｅｒＢｉｏｍａｓｓＢａｓｅｄｏｎＤａｔａＭｉｎｉｎｙｇ

4、Ｃａｎｄｉｄａｔｅ：ＧａｏＭｅｎｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ；Ｐｒｏｆ．ＷａｎｇＮｉｈｏｎｇＡｓｓｏｃｉａｆ：ｅＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ｐ＊ＤｏｃＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｒｅｅＡｌｉｅｄｆｏｉ：ｔｏｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｇｐｐＳｐｅｃｉａｌｉｔｙ；ＦｏｒｅｓｔｒｙＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇＤａ＜：ｅｏｆＯｒａｌＥｘａｍｉｎａｔｉｏｎ：Ｊｕｎｅ２０１５，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ：ＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ

5、ｙ？摘要摘要＂＂。在京都议定书的背景下，对森林碳储量进行估测己成为当前的研究热点有大量研一究表明，而，森林乔木层碳储量在地上部分碳储量中起到绝对主导作用森林生物量是进步。分析森林碳储量的前提当前研究中，针对区域（中尺度）生物量的研究相对较少，而区域生物量估算是连接大尺度和小尺度生物量估算的桥梁，因化开展对区域森林乔木层生物量＂＂＂＂的定量与定性研究工作，对Ｗ碳汇为目标的森林生产经营和碳汇交易具有重要意义。但利用当前的生物量估算方法进行区域森林乔木层生物量估算时存在

6、下问题：（１）区域森林生物量估算中由于区域内往往有多种树种或林分类型，传统方法在，需重复建立多种树种或林分类型的单木或棘分生物量模型，再累加得到区域生物量，存在工作量较大的问题，在大数据时代的背景下，充分，且随着森林资源调查数据的日益完善与丰富。利用研究区数据，适当忽略微观层面上的精确度会让宏观层面具有更好的指导意义因此，一需研究种直接用于快速估算林分生物量的方法；（２）在建立林分生物量模型时，对影响生物量的相关因子的研究存在不足，所建立的模型中体现的因子信息不足，且不同学者建

7、立的模型差别较大；（３）当前的生物量模型建模研究中，多采用多元回归分析的方法，但在自变量较多且变量间存在共线性问题时，该方法建立的模型精度较低，有少数研究采用神经网络方法建立一，但该类模型在泛化能力上有定的局限性了模型；４工作一（）目前尚并未有对森林生物量等级进行评价的研究，研究种快速对区域森林＂＂生物量进行评价的方法，可为宏观上指导碳汇为目标的森林生产经营提供决策支持。针对ｌｉＬｈ问题２０１２二类调查数据，本文Ｗ孟家岗林场为研究区，林场年的森林资源＂＂＂＂为数据源，在小二

8、五农村领域固家科技计划课题森林经营可持续生产决策支持系统２０１２Ａ０２００３－２）项目Ａ１，，（的支持下开展区域森林乔木层生物量的估算与评价研究将研究区的小班划分为６类，并分别建立了６种生物量估算模型，在此基础上，对研究区小班生物量水平进行评价，建立了森林生物量等级评价决策树模型。在研究过程中，重点对生物量特征因子提取、研究区小班聚类分析、生物量估算模型建模及等级评价决策树建模进行了研究，得到的主要研究成果与结