| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 目录 | 第11-14页 |
| 1. 绪论 | 第14-40页 |
| 1.1. 前言 | 第14页 |
| 1.2. 森林资源调查监测信息化相关技术 | 第14-30页 |
| 1.2.1. 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2.2. 我国森林资源调查体系 | 第15-18页 |
| 1.2.3. 森林资源调查技术发展 | 第18-23页 |
| 1.2.4. 森林立地分类及评价 | 第23-26页 |
| 1.2.5. 动态生长模型研建 | 第26-28页 |
| 1.2.6. 数据挖掘技术 | 第28-30页 |
| 1.3. 本研究目的及意义 | 第30页 |
| 1.4. 研究内容、方法、技术路线及章节安排 | 第30-39页 |
| 1.4.1. 研究内容 | 第30-31页 |
| 1.4.2. 研究方法 | 第31-37页 |
| 1.4.3. 技术路线 | 第37-38页 |
| 1.4.4. 拟解决的关键问题 | 第38-39页 |
| 1.4.5. 章节安排 | 第39页 |
| 1.5. 本章小结 | 第39-40页 |
| 2. 3D角规森林小班调查原理及应用 | 第40-56页 |
| 2.1. 研究背景 | 第40页 |
| 2.2. 角规系统分类 | 第40-43页 |
| 2.2.1. 传统角规观测存在的问题 | 第40-41页 |
| 2.2.2. 角规系统分类的提出 | 第41-43页 |
| 2.3. 3D角规系统设计 | 第43-51页 |
| 2.3.1. 3D角规片设计 | 第43-48页 |
| 2.3.2. 3D角规测定林分参数 | 第48-51页 |
| 2.4. 3D角规系统实验验证 | 第51-54页 |
| 2.5. 基于3D角规的森林资源二类调查方案的提出 | 第54-55页 |
| 2.5.1. 基于航天遥感技术的二类调查创新方案 | 第55页 |
| 2.5.2. 基于无人机摄影测量技术森林二调方案 | 第55页 |
| 2.5.3. 多种角规为工具的地面调查方案 | 第55页 |
| 2.6. 本章小结 | 第55-56页 |
| 3. 小班立地分类与小班蓄积量模型研究 | 第56-92页 |
| 3.1. 研究背景 | 第56-57页 |
| 3.2. 研究区概况及基础数据 | 第57-61页 |
| 3.2.1. 研究区概况 | 第57-59页 |
| 3.2.2. 数据来源 | 第59-61页 |
| 3.3. 黄泥河林业局森林小班立地分类 | 第61-75页 |
| 3.3.1. 分类因子选取 | 第61-62页 |
| 3.3.2. 分类变量量化分级及赋值 | 第62-65页 |
| 3.3.3. 立地分类选取因子定性分析 | 第65-66页 |
| 3.3.4. 立地分类选取因子的定量分析 | 第66-68页 |
| 3.3.5. 小班分类结果 | 第68-75页 |
| 3.4. 小班蓄积量预测模型 | 第75-91页 |
| 3.4.1. 样本分配 | 第75页 |
| 3.4.2. 分类小班蓄积量完全回归模型 | 第75-81页 |
| 3.4.3. 分类小班蓄积量因子筛选回归模型 | 第81-85页 |
| 3.4.4. 基于LM-BP神经网络的分类小班蓄积量预测模型 | 第85-91页 |
| 3.5. 本章小结 | 第91-92页 |
| 4. 小班生长预测模型研究 | 第92-104页 |
| 4.1. 研究背景 | 第92页 |
| 4.2. 数据来源 | 第92-96页 |
| 4.2.1. 数据收集 | 第92-93页 |
| 4.2.2. 样本单元分配 | 第93-94页 |
| 4.2.3. 数据预处理 | 第94-95页 |
| 4.2.4. 备选模型的选取 | 第95-96页 |
| 4.3. 传统方法生长模型建模与检验 | 第96-100页 |
| 4.3.1. 建模方法 | 第96页 |
| 4.3.2. 建模结果 | 第96-99页 |
| 4.3.3. 模型检验评价指标 | 第99页 |
| 4.3.4. 模型检验 | 第99-100页 |
| 4.4. 基于LM-BP神经网络小班生长模型训练及仿真 | 第100-102页 |
| 4.4.1. 训练及仿真步骤 | 第100页 |
| 4.4.2. 结果分析 | 第100-102页 |
| 4.5. 本章小结 | 第102-104页 |
| 5. 小班立木无损出材率模型研究 | 第104-126页 |
| 5.1. 研究背景 | 第104页 |
| 5.2. 立木任意直径精准估测模型 | 第104-116页 |
| 5.2.1. 数据来源 | 第104-106页 |
| 5.2.2. 数据采集 | 第106-110页 |
| 5.2.3. 数据预处理 | 第110-113页 |
| 5.2.4. 建模方法 | 第113-114页 |
| 5.2.5. 备选模型选取 | 第114页 |
| 5.2.6. 模型拟合结果 | 第114-115页 |
| 5.2.7. 模型适用性检验 | 第115-116页 |
| 5.3. 小班立木出材率估测模型 | 第116-117页 |
| 5.4. 小班择伐作业采伐量估测模型 | 第117-120页 |
| 5.4.1. 小班择伐作业数据观测 | 第117-118页 |
| 5.4.2. 小班择伐作业采伐量估测模型的提出 | 第118-120页 |
| 5.5. 采伐木精准测定原则的建立 | 第120-124页 |
| 5.5.1. “1+6”棵树法的提 | 第120页 |
| 5.5.2. 采伐木精准测定原则的建立 | 第120-124页 |
| 5.6. 本章小结 | 第124-126页 |
| 6. 结论与展型 | 第126-130页 |
| 6.1. 结论 | 第126-128页 |
| 6.2. 创新点 | 第128页 |
| 6.3. 研究展望 | 第128-130页 |
| 参考文献 | 第130-138页 |
| 个人简介 | 第138-139页 |
| 导师简介 | 第139-140页 |
| 获得成果目录 | 第140-141页 |
| 致谢 | 第141页 |
