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(1) 本文针对南方集体林区的森林资源二类调查关键技术与方法开展了深入研究，选取浙江省建德市、江西省吉水白沙林场和江苏省东台林场作为试验区，重点探讨了高精度森林资源监测的方法。在小班地类变化提取方面，构建了一个综合相似度指数（FSi），以判断有林地小班的地类变化程度。通过遥感影像的分析，2013-2014年建德市试验区的地类变化提取结果显示，在不区分小班类型的情况下，正确率、漏检率和错检率分别为86.79%、13.21%和84.91%。通过进一步区分小班的坡度和坡向类型，正确率均达到了90%以上。此方法为小班地类的变化信息提取提供了改进途径，对森林资源年度变更调查和二类调查中的复查具有较大的应用价值，尤其在空间数据的获取和小班变化的敏感性监测中发挥了显著作用。
(2) 在森林蓄积量的估算中，本文研究了基于无人机遥感数据的双重回归估计方法，以无人机遥感样地的蓄积量模型预估值作为辅助因子，实测样地蓄积量作为主因子，探讨了不同辅助因子的估测方案。结果表明，基于五种辅助因子方案的估算精度均在90%以上，其中方案一、方案三和方案五的决定系数（R2）均在0.68以上，体现了较好的估算精度。由此，双重回归估计方法可用于高效预测杨树人工林的公顷平均蓄积量，例如，东台林场的公顷平均蓄积量通过方案一的估算为142.6m³，精度达到93.85%；而方案五的估算精度为93.26%，表明基于无人机数据的双重回归估计方法在区域森林资源二类调查中具有很强的适用性。此研究为无人机遥感技术的进一步推广应用提供了新的途径和有效支持。
(3) 本文还探讨了基于无人机遥感数据的森林生物量双重回归估计方法，建立了一个基于冠幅和树高的模型，用于计算样地的生物量。无人机影像提供了样地平均冠幅和林分平均高度的预估值，通过推算得到的样地单株平均生物量乘以株数，便可得到样地的整体生物量。研究结果显示，试验区杨树人工林的公顷生物量为73098.52公斤，总量估计为5.15×10⁷公斤，估计精度为93.2%。此外，本文还提出了小班ΠPS抽样和分层ΠPS抽样的方法，分别对杨树人工林的蓄积量和生物量进行估算。研究发现，在相同样本量的情况下，分层ΠPS抽样的精度高于不分层抽样，例如，对东台林场杨树人工林总体蓄积量的分层ΠPS抽样估计精度达到了92.24%。这种抽样方法在森林资源二类调查中展现了显著的优势，不仅提高了抽样效率，也确保了森林资源数据的精度，形成了适合小班尺度森林资源监测的体系。
(4) 研究表明，针对不同小班单元类型进行精细化的抽样和估计，可以更有效地反映森林资源的真实情况。本文提出的小班ΠPS抽样方法，通过对小班单元的不等概抽样，取得了较为理想的效果，不仅在蓄积量和生物量的估算中达到了较高的精度，也满足了森林资源二类调查的规程要求。在森林资源调查中，基于不等概抽样的抽样策略能够有效应对小班单元面积差异大、样本量分布不均等问题，是森林资源调查中需要进一步探索和推广的重要方法之一。本研究中，通过对小班蓄积量和生物量的无放回抽样估计，验证了ΠPS抽样在不同条件下的适用性，形成了一套完备的小班森林资源监测体系，有助于丰富森林资源调查技术的理论与实践基础。
(5) 综上所述，本文在森林资源二类调查中引入了多种高新技术手段，如无人机遥感、双重回归估计方法和ΠPS抽样方法等，通过对数据采集、因子提取、模型构建和抽样估计等环节的系统性研究，构建了一套精准、高效的森林资源二类调查关键技术体系。该研究不仅在技术上为地方森林资源监测提供了重要的工具支持，也在理论上对森林资源调查方法的改进和完善作出了贡献。这些研究成果可以为其他类似林区的森林资源调查提供借鉴和参考，推动现代化森林监测技术的进一步发展。
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
# 模拟无人机遥感获取的冠幅和树高数据（作为辅助因子）
crown_width = np.array([10.5, 11.2, 9.8, 12.5, 11.9])
tree_height = np.array([15.3, 16.1, 14.7, 17.2, 16.5])
volume_ground_truth = np.array([145.0, 160.0, 138.0, 170.0, 155.0]) # 实测样地蓄积量
# 创建数据集
X = np.vstack((crown_width, tree_height)).T
y = volume_ground_truth
# 建立线性回归模型进行双重回归估算
model = LinearRegression().fit(X, y)
# 输出模型参数
print(f"模型截距: {model.intercept_}")
print(f"模型系数: {model.coef_}")
# 预测新样地的蓄积量
new_crown_width = np.array([11.0])
new_tree_height = np.array([16.0])
new_X = np.vstack((new_crown_width, new_tree_height)).T
predicted_volume = model.predict(new_X)
print(f"预测的蓄积量: {predicted_volume[0]:.2f} m3")
# 可视化蓄积量与冠幅-树高关系
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(crown_width, volume_ground_truth, color='blue', label='实测蓄积量')
plt.plot(crown_width, model.predict(X), color='red', label='预测蓄积量')
plt.xlabel('冠幅（米）')
plt.ylabel('蓄积量（m3）')
plt.title('冠幅与蓄积量的关系')
plt.legend()
plt.show()