[发明专利]一种基于理查德模型的树高预测方法

说明书

本发明公开了一种基于理查德模型的树高预测方法，包括以下步骤：采集待预测高度的树所在范围的平均树高‑年龄数据，根据平均树高‑年龄数据确定理查德模型中的不确定参量，得到通用理查德模型；将树高分别与立地因子和气象因子进行典型相关性分析，得到与树高相关的立地因子和气象因子；然后获取气象因子随树龄影响树高的函数关系，得到影响函数；根据遗传算法，在通用理查德模型中拟合加入影响函数，确定与树高相关的气象因子和立地因子的权重，得到树高生长模型，对待预测的树进行高度预测，得到预测结果。本发明能够对不同生长环境的树木进行精准的高度预测，使维护人员对制定砍伐维护计划有更好的参考。

技术领域

本发明属于树高预测领域，具体涉及一种基于理查德模型的树高预测方法。

背景技术

近年来，我国林业迅速发展，国家退耕还林政策的实施以及民众对环保要求的提高，输电线路安全运行的树木威胁问题已十分突出。这一情况无论新修建的线路还是已投产线路都十分严重。为了有效预防这一问题，制定合理高效的维护计划，树木生长高度的预测十分必要。现有技术中，理查德模型作为经典生长模型，具有很高的普适性，能够模拟多种类型的树木高度，对比常用的最小二乘拟合算式，具有更少的运算步骤。然而，理查德模型仅具有年龄-树高的关系，这使得实际应用中，其缺乏对环境的适应性，导致对树高预测的精确度不高，实际应用价值有待提高。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于理查德模型的树高预测方法解决了现有技术对树高预测的精确度不高的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于理查德模型的树高预测方法，包括以下步骤：

S1、采集待预测高度的树所在范围的平均树高-年龄数据，根据平均树高-年龄数据确定理查德模型中的不确定参量，得到通用理查德模型；

S2、通过通用理查德模型获取各树龄阶段的树高，并将树高分别与立地因子和气象因子进行典型相关性分析，得到与树高相关的立地因子和气象因子；

S3、根据与树高相关的气象因子，获取气象因子随树龄影响树高的函数关系，得到影响函数；

S4、根据遗传算法，在通用理查德模型中拟合加入影响函数，确定与树高相关的气象因子和立地因子的权重，得到树高生长模型；

S5、根据树高生长模型，对待预测的树进行高度预测，得到预测结果。

进一步地，所述步骤S1中不确定参量通过最大似然估计进行拟合，具体方法为：

A1、根据待预测高度的树所在范围的树高样本，将树高样本按树龄排布，得到样本集D＝{x₁,x₂,...,x_n}；

A2、根据样本集D，获取联合概率密度l(θ)为：

A3、根据梯度算子获取最大似然值θ_max的求解方程为：

其中，θ＝[θ₁,θ₂,...,θ_z,...,θ_M]，θ表示不确定参数合集，θ_z表示不确定参数，z＝1,2,...,M，M表示不确定参数的总数，x_i表示树高样本，i＝1,2,...,n，n表示树高样本总数，p(·)表示似然函数。

进一步地，所述步骤S2包括以下分步骤：

S2.1、通过通用理查德模型获取各树龄阶段的树高；

S2.2、通过通径系数分析法对各树龄阶段的树高对应的气象因子和立地因子进行典型相关性分析，得到与树高相关的立地因子和气象因子。