基于GIS的小班立地因子提取與立地評價研究.pdf

1、林業(yè)生產(chǎn)中,小班是森林經(jīng)營利用活動的具體對象,也是林業(yè)生產(chǎn)和管理的最小地塊單元。立地因子是小班調(diào)查的重要內(nèi)容。利用GIS對小班立地因子提取研究,使計算機能模擬人實地調(diào)查,自動求算出每個小班的立地因子,為解決實際生產(chǎn)問題提供可行的技術(shù)方案。
　　 森林立地的評價是林業(yè)生產(chǎn)的一項基本工作,是實現(xiàn)科學(xué)培育、經(jīng)營和森林收獲量預(yù)測的基礎(chǔ)。將立地評價研究與GIS技術(shù)相結(jié)合,通過定性與定量結(jié)合的系統(tǒng)分析,結(jié)合少量的樣本數(shù)據(jù),在GIS環(huán)境下快速

2、的估測出小班的地位指數(shù),實現(xiàn)森林立地評價系統(tǒng)化、一體化,符合林業(yè)生產(chǎn)的實際需要。
　　 本文以森林資源調(diào)查數(shù)據(jù)為主要信息源,江西省景德鎮(zhèn)楓樹山林場為對象開展小班立地因子的提取與立地評價的試驗研究。研究的主要內(nèi)容包括森林資源空間數(shù)據(jù)庫的建立；在DEM的基礎(chǔ)上提取高程、地貌、坡度、坡向四個立地因子,比較不同提取方法的優(yōu)劣性；在GIS技術(shù)及地統(tǒng)計學(xué)技術(shù)支持下對林場杉木、馬尾松地位指數(shù)進(jìn)行了估測。研究的主要結(jié)論如下:
　　 (1

3、)分析了基于DEM上提取小班高程的原理,并利用地理信息系統(tǒng)軟件ArcGIS9.2的分類區(qū)統(tǒng)計函數(shù)(zonal statistics)對小班的平均高程、地貌進(jìn)行了求算。
　　 (2)在三寶、南山分場研究區(qū)內(nèi)隨機選取了46個小班對平均坡度、中值坡度、中心點坡度三種不同的方法與實地調(diào)查提取小班坡度值進(jìn)行了比較,結(jié)果表明,平均坡度的準(zhǔn)確率為80.4％,與實際調(diào)查值最相近。中值坡度的準(zhǔn)確率為73.9％,中心點坡度的準(zhǔn)確率還不到50％。平均

4、坡度對小班內(nèi)的地形坡度值進(jìn)行了一定的平滑,對突變值有很大的抑制作用,這使得平均坡度計算出來的值趨于穩(wěn)定,而中心點坡度中心點的位置隨機性較強,準(zhǔn)確度相對而言較差。因此,在實際的應(yīng)用中,最好采用平均坡度來確定小班的坡度,次選中值坡度方法。
　　 (3)在三寶、南山分場研究區(qū)內(nèi)隨機選取了46個小班對平均坡向、概率坡向、小班最高點與最低點求坡向三種不同的方法與實地調(diào)查提取小班坡向值進(jìn)行了比較,結(jié)果表明,概率坡向的準(zhǔn)確率為87.0％,與實

5、際調(diào)查值最相近。平均坡向的準(zhǔn)確率為71.7％,小班內(nèi)最高點與最低點求出的坡向準(zhǔn)確率為56.5％。這與坡度的最佳算法得出的結(jié)果顯然不同,因為是坡向是一個矢量數(shù)據(jù),是有方向的,而概率坡向利用小班統(tǒng)計數(shù)量最大的方向作為小班的坡向是比較合理的。取小班內(nèi)最高點與最低點之間的坡向為小班的坡向,和中心點坡向的算法一樣隨機性很大,準(zhǔn)確率最低。因此,在實際的應(yīng)用中,最好采用概率坡向來確定小班的坡向。
　　 (4)確定了研究區(qū)杉木、馬尾松地位指數(shù)的

6、空間變異規(guī)律。杉木地位指數(shù)塊金值與基臺值的比值[C0/(C0+C1)]為66.15％,馬尾松地位指數(shù)塊金值與基臺值的比值為39.41％,杉木>馬尾松。塊金值與基臺值的比值均在25％～75％之間,屬于中等程度的空間相關(guān),且馬尾松地位指數(shù)的空間相關(guān)程度比杉木的要大。對變程大小的比較表明,楓樹山林場杉木、馬尾松立地空間自相關(guān)范圍(空間尺度)馬尾松>杉木。
　　 (5)在分析了樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,對研究區(qū)杉木、馬尾松地位指數(shù)分布情況進(jìn)行了