摘要

采用地面激光雷达(Terrestrial Laser Scanning, TLS)扫描10块人工红松林所得到的数据,与实地调查数据相结合,构建红松树高曲线模型、枝下高预估模型与接触高预估模型,并建立联立方程组。首先,从所选择的5种树高曲线模型中,选择出拟合效果较好的2个模型作为联立方程组的备选模型。然后再从5个枝下高基础模型中选出1个拟合效果好,并且适用程度高的模型作为基础模型,运用再参数化和最优子集回归的方法将林分因子(林分平均胸径、林分断面积、高径比、优势木平均胸径和优势木平均高)代入基础模型,选择拟合效果较好的模型作为枝下高备选模型。相同的方法选择拟合效果好的接触高备选模型。最后将树高曲线模型、枝下高备选模型与接触高备选模型分别两两联立,建立联立方程组。通过似不相关回归(Seemingly Unrelated Regression Estimation, SVR或SURE),根据拟合优度与检验结果选择最优秀的方程组,并对联立方程组进行评价。最终得到结果最优联立方程组预估树高时,决定系数R2=0.896,均方根误差RMSE=0.612 m;当方程组预估枝下高时,R2=0.575,RMSE=0.850 m;当方程预估接触高时,R2=0.719,RMSE=0.791 m,而且各种检验指标都较好。综合来看,方程组对树高、枝下高与接触高拟合精度与检验效果较好,可以解决树高、枝下高与接触高的内在相关性问题,为进一步研究红松树冠结构与动态变化提供基础。