[发明专利]一种基于目标树经营间伐木智能选择算法

说明书

一种基于目标树经营间伐木智能选择算法，具体步骤为：步骤一：判断每个样地的空间分布，确定需要抚育择伐的样地；步骤二：判断树种的空间分布，确定需要抚育的树种；步骤三：判断空间结构单元，确定采伐单元；步骤四：空间单元单株竞争力分析，确定间伐木。采用空间结构参数对每棵树的空间结构进行量化。在此基础上，使用角度标度为间伐木选择了的主要指标，设计了样地择伐选择、树种择伐选择、空间结构单元择伐选择、单株择伐选择的流程和算法，并实现了相应功能。在基于角度尺度的基础上进行间伐木的选择，分别使用三个不同的竞争因子(CI,CII and ZCI)进行间伐木选择，并比较和分析了间伐木的选择结果。

技术领域

本发明涉及林业管理技术领域，具体涉及一种基于目标树经营间伐木智能选择算法。

背景技术

次生林是由于人为破坏性干扰或异常自然干扰使原始林固有的林分结果、物种组成或基本功能发生了显著变化，经过天然更新或人工诱导天然更新恢复形成的林分(朱教君等，2007)。它是森林生态系统演替过程中的某一状态。次生林的可以理解为原始森林生态系统的一种退化，其生态系统的基本结构和固有功能遭到破坏或丧失，生物多样性下降、稳定性和抗逆能力减弱，系统生产力降低(王晓春等，2008)。由于世界各地原始森林的破坏和人类活动的不断干扰，次森林引起了全世界的关注(Brearley et al.,2004；Zhu etal.,2006),次生林的森林质量较低，需要对其进行管理。然而，如何进行次生林的可持续管理仍处于探索阶段。

现代森林经营的目标是建立稳定健康的森林生态系统。一个稳定健康的森林生态系统应该具有合理的结构，包括树种组成、林分密度、直径结构、树高结构、下层木、草本层和土壤结构(唐守正等，2014)。人们普遍认为没有人为干扰的原始森林的空间结构是最好的。经过数百万年的自然选择，自然演替以及树木之间的空间结构复杂，多样且高度协调，原始森林的空间结构成为森林经营的方向(Hu et al。，2006)。近自然森林管理是实现现代森林管理目标的有效途径(Zeng，2009)。近自然森林经营已成为一种普遍接受的经营模式，目标树管理是其核心内容。目标树木是指在近乎天然的森林中具有主要生态，经济和文化价值的少数优势个体树木(Lu，2006)。G.R.Trimble在1971年提出了“目标树管理”一词(Trimble，G.J，1971)。Abetz和Kladtke(2002)全面研究了目标树管理系统，并分析了目标树选择标准，目标树密度选择和相应的选择性采伐措施。目标树管理与其他管理之间最显着的特征是对目标树进行标记，并在保持森林生态功能的同时，进行单个树的选择性砍伐和抚育管理，以实现最大的目标。增长的量保持了森林的最大生产力，这确保了森林不会出现早期的生长下降，并避免了灾害，病虫害(Kuchelmeister等，2004；Lu，2006；)。所有森林抚育管理都基于目标树，目标树经营在进入竞争性增长阶段时开始对林木进行分类。它们通常分为目标树，干扰树，特殊目标树和一般树。在目标树的整个经营过程中，所有的抚育经营都围绕目标书进行(Lu，2006；Lu等，2010)。目标树经营的特点是以乡土树种为主，异林、混交、复层，其实质是精准集约化经营。

基于4个最近邻树的空间关系的森林结构化管理技术称为结构化森林管理。结构化管理系统的突出特点是它不仅可以科学，准确地量化和描述森林结构，而且可以揭示森林结构与森林竞争与树种空间多样性之间的关系，并且可以制定目标指导经营者进行森林结构管理的措施进行定量调整(Hual.,2018；2016)。林分的空间结构是研究树木与林冠养分大小之间竞争关系的重要基础。它在很大程度上影响森林的积累，生长，发展和生态稳定性。林分空间结构也被认为是决定林分生长环境和物种多样性的重要因素，甚至比非空间结构更重要(Hui，2007)。因此，对林分空间结构的分析已成为国内外森林经营技术的主要内容。