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World File Search System采伐
估算森林生物量并识别低强度采伐...
本研究的目的是利用机载激光雷达数据估算巴西安蒂玛利国家森林 (FEA) 1000 公顷热带森林的地上生物量并确定选择性采伐干扰的区域。研究区域由三个管理单位组成，其中两个单位未砍伐，而第三个单位的选择性采伐强度较低（约 10-15 立方米/公顷或总体积的 5-8%）。对 50 个 0.25 公顷地面植物进行标准随机抽样测量，并用于构建基于激光雷达的地上生物量 (AGB) 回归模型。使用激光雷达模型辅助方法估算已砍伐和未砍伐单位的 AGB（使用合成和模型辅助估算器）。这些预测使用了两个激光雷达解释变量，以 50 mx 50 m 的空间分辨率计算：1) 所有地面以上返回物的第一个四分位数高度 (P25)；2) 所有返回物地面以上高度的方差 (VAR)。模型辅助 AGB 估计量 (总计 231,589 Mg±5.477 SE；平均值 231.6 Mg ha-1±SS SE；±2.4%) 比仅针对样地的简单随机样本估计量 (总计 230,872 Mg±10.477 SE：平均值 230.9 Mg ha-1±10.5 SE；±4.5%) 更精确。使用综合估算法获得的总体和平均 AGB 估值（总体 231,694 毫克，平均 231.7 毫克/公顷）几乎与使用模型辅助估算法获得的估值相等。在分析的第二个部分，还以 1 米 x 1 米的分辨率计算了激光雷达指标，以确定选择性采伐管理单位内受伐木活动影响的区域。在 GIS 中使用高分辨率冠层相对密度模型 (RDM) 来识别和描绘道路、滑道、登陆点和采伐树隙。根据 RDM 确定的选择性采伐影响的面积为 58.4 公顷，占总管理单位的 15.4%。使用这两种空间分辨率的激光雷达分析，可以识别选择性采伐区域中 AGB 的差异，这些区域具有相对较高的残留大乔木冠层覆盖率。在选择性砍伐管理单元中，受影响区域的平均 AGB 明显低于未受干扰区域 (p = 0.01)。由 Elsevier Inc. 出版。
Bulkley TSA ISS 采伐、造林和保留策略
姓名 组织（成员或代表） Alex Woods FLNRORD，地区，史密瑟斯 Anne Hetherington FLNRORD，地区，史密瑟斯 Antti Makitalo Forest Ecosystem Solutions Ltd. Barry Snowdon FLNRORD，维多利亚 Bob Mitchell Bulkley Valley Community Resource Board Brad Martin FLNRORD，消防中心 Brian Kolman FLNRORD，地区，史密瑟斯 Bryce Bancroft Symmetree Consulting Group Cam Bentley FLNRORD，地区，史密瑟斯 Curtis Paul BCTS Dan Turner FLNRORD，坎卢普斯 Dave Ripmeester Pacific Inland Resources Dave Wilford FNLRORD，地区，史密瑟斯 Erica Lilles FLNRORD，史密瑟斯 Erin Hall FLNRORD，史密瑟斯 Garth Ehalt Pacific Inland Resources Gary Quanstrom Pacific Inland Resources Glen Buhr FLNRORD，史密瑟斯 Glenn McIntosh BCTS Hubert Burger FLNRORD，乔治王子城 Jay Baker Silvicon Services Inc. Jeff McWilliams BA Blackwell and Associates Ltd. Jeff Walsh FLNRORD，消防中心 Jennifer Plummer FLNRORD，史密瑟斯 Jocelyn Campbell FLNRORD，地区，史密瑟斯 Ken White FLNRORD，地区，史密瑟斯 Kevin Astridge FLNRORD，维多利亚 Kevin Skarda Canfor
基于自动收集数据的树木采伐机性能分析中的数据挖掘
摘要：收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的，但这些文件很难获取，需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源：JDLink，这是一项由机器制造商运营的基于云的服务，可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大，难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归（线性和对数）、聚类分析（树状图和 k 均值）和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明，树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量，而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量：每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差，但机器之间的结果尚无定论，因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值（平均约 10 m 3 /h）和燃料消耗率（平均 13.21 L/h，1.335 L/m 3）与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括，例如，低速行驶距离（每天约 7 公里）或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例（分别为 34%、39% 和 7%）。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据，并且尽可能少地进行处理，这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。
文章 基于自动采集数据的树木采伐机性能分析中的数据挖掘
摘要：收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的，但这些文件很难获取，需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源：JDLink，这是一项由机器制造商运营的基于云的服务，可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大，难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归（线性和对数）、聚类分析（树状图和 k 均值）和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明，树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量，而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量：每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差，但机器之间的结果尚无定论，因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值（平均约 10 m 3 /h）和燃料消耗率（平均 13.21 L/h，1.335 L/m 3）与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括，例如，低速行驶距离（每天约 7 公里）或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例（分别为 34%、39% 和 7%）。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据，并且尽可能少地进行处理，这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。
使用机载... 预测森林库存属性 - CORE
摘要：本研究旨在开发一种新方法，利用采伐机在作业伐木过程中记录的树干信息，基于遥感预测成熟林分的森林资源属性。参考样地由采伐机数据形成，使用两种不同的树木位置：全球卫星导航系统中的采伐机位置 (XY H ) 和计算改进的采伐机头位置 (XY HH )。研究材料包括 158 个位于芬兰南部的成熟挪威云杉为主的林分，这些林分在 2015-16 年期间被砍伐。树木属性来自采伐机记录的树干尺寸。森林资源属性是针对林分和为四种不同样地大小（254、509、761 和 1018 平方米）的林分生成的样地编制的。建立了基于采伐机的森林资源清查属性与样地遥感特征之间的预测模型。获得了林分水平的预测结果，基部面积加权平均直径 (D g ) 和基部面积加权平均高度 (H g ) 对于所有模型替代方案几乎保持不变，相对均方根误差 (RMSE) 分别约为 10–11% 和 6–8%，偏差较小。对于基部面积 (G) 和体积 (V)，使用任何一种位置方法，最多只能得到大致相似的预测结果，相对 RMSE 约为 25%，偏差为 15%。在 XY HH 位置下，G 和 V 的预测几乎与 254–761 平方米内的样地大小无关。因此，基于采伐机的数据可用作遥感森林清查方法的地面实况。在预测森林清查属性时，建议利用采伐机头位置 (XY HH ) 和最小地块面积 254 平方米。相反，如果只有采伐机位置 (XY H ) 可用，将样地面积扩大到 761 平方米可达到与使用 XY HH 位置获得的精度相似的精度，因为较大的样地可缓和确定单个树木位置时的不确定性。
芬兰智慧林业解决方案
该行业正在经历一场广泛的转型，库存、采伐和管理都走向数字化和数据驱动。这意味着对新解决方案的需求，而芬兰是世界一流的供应商。新的优化、基于需求的库存和采伐方法提高了采购和采伐工作以及木材材料使用和设备使用的效率。精准林业将行业从高度手动和模拟的工作流程以及粗略的管理规定转变为具有数字数据捕获和规划、精细管理规定和严格运营控制的系统。
使用机载激光预测森林资源清查属性...
摘要：本研究旨在开发一种新方法，利用采伐机在作业伐木过程中记录的树干信息，基于遥感预测成熟林分的森林资源清查属性。参考样地由采伐机数据形成，使用两种不同的树木位置：全球卫星导航系统中的采伐机位置（XY H ）和计算改进的采伐机头位置（XY HH ）。研究材料包括位于芬兰南部的 158 个以挪威云杉为主的成熟林分，这些林分在 2015-16 年期间被砍伐。树木属性来自采伐机记录的树干尺寸。森林资源清查属性是为林分和为四种不同样地大小（254、509、761 和 1018 平方米）的林分生成的样地汇编而成的。建立了基于采伐机的森林资源清查属性与样地遥感特征之间的预测模型。获得了林分水平的预测结果，基部面积加权平均直径 (D g ) 和基部面积加权平均高度 (H g ) 对于所有模型替代方案几乎保持不变，相对均方根误差 (RMSE) 分别约为 10-11% 和 6-8%，偏差较小。对于基部面积 (G) 和体积 (V)，使用任何一种位置方法，最多只能得到大致相似的预测结果，相对 RMSE 约为 25%，偏差为 15%。对于 XY HH 位置，G 和 V 的预测几乎与 sa 无关
在收获和收获中使用激光雷达地形的吸引力和缺陷......
在采伐和道路设计中使用激光雷达地形测量的诱惑和陷阱 Finn Krogstad 和 Peter Schiess 论文发表于 2004 年 6 月 13-16 日在不列颠哥伦比亚省温哥华举行的 IUFRO 3.06 山地森林作业联合会议和第 12 届国际山地伐木会议摘要机载激光测高 (Lidar) 可以生成极其详细和准确的地形图，即使在被森林冠层遮挡的地面上也是如此。详细的激光雷达地形图可以识别可能的着陆地点、难以穿越的溪流、不稳定的土壤、难以穿越的边坡和有用的长凳。这些细节可以减少现场时间，指导道路设计选择更好的方案，并提高我们对成本估算的信心。然而，激光雷达测绘偶尔也会失败，这些失败的表现方式将决定激光雷达的可靠性和对道路设计的价值。我们讨论了首次使用激光雷达对雷尼尔山南部的塔霍玛州立森林进行测绘的经验。这种详细的地形测绘被用于森林作业设计，例如着陆点和道路位置，作为基于流域的采伐和运输计划的一部分。随后对基于激光雷达的办公室设计进行了实地验证。这种 DEM 在森林工程设计中取得成功的关键在于能够（或缺乏）区分地面点覆盖充足或边缘的区域，从而导致测绘细节优秀或错误。我们讨论了各种方法，这些方法可以识别激光雷达地面点覆盖边缘的区域，从而形成测绘承包商应遵守的第一组激光雷达数据收集要求。看到树冠下的情况木材采伐和道路规划中反复出现的一个问题是，用于采伐的树木可能会遮挡必须堆放原木和修建道路的地面。规划中常用的地形图基于航空照片，其中我们现在想要采伐的林分遮挡了我们必须规划的地面。因此，得到的地形图是顶部树冠的地图，带有假定树高的偏移量。不幸的是，树冠并不完全贴合地面，在采伐和道路规划中至关重要的细微地形变化并没有反映在最终的树冠顶部。地形通常包括土壤不稳定、岩石露头和不平坦的地形，这些可能会给采伐和道路带来困难。树冠还会遮挡可以作为方便着陆和道路位置的天然土丘和长凳。因此，这些地形图只能作为设计的一般指南，操作的关键要素需要基于现场验证。机载激光地形扫描 (Lidar) 的最新发展使得即使在森林树冠下也可以进行详细的地形测绘。激光雷达的工作原理是拍摄数百万
商业林 (CF) 计划所列土地的森林管理计划要求
11. 为反映灾难或其他意外事件而做出的修改。注意：该计划必须由注册林务员或自然资源专家制定，DNR 已确定该专家有资格编写森林管理计划。土地所有者必须在开始任何采伐作业前 10 天通知 DNR，填写并提交 CF 采伐通知表，该表可在 Michigan.gov/Commercial Forest 上在线获取，“移除森林产品”。