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World File Search System林分
从全面的实地清查到遥感的林分属性数据——北欧国家管理清查简史
摘要：森林管理清单（FMI）通常在林分层面为森林管理规划提供关键信息。典型的 FMI 包括（i）通过应用辅助信息将清单区域划分为林分；（ii）根据年龄、立地肥力、主要树种和林分发育情况等分类属性对林分进行分类；（iii）测量、建模和预测感兴趣的林分属性。全方位遥感数据的出现使 FMI 发生了范式转变，从高度主观的视觉评估转变为客观的基于模型的推断。以前，光学遥感数据用于补充视觉评估，尤其是在林分划分和高度测量方面。机载激光扫描（ALS）的发展使得以已知精度客观估计森林特征成为可能。新的光学和基于激光雷达的传感器和平台将进一步提高精度。然而，在混合林中，与特定物种林分属性信息和树木质量评估相关的瓶颈仍然存在。在这里，我们专注于在北欧国家特别应用的方法和方法。
四十年的数据表明，在完整成熟的林分中发现的种植的红树林库存
红树林的存储碳（C）的能力长期以来已被认识到，但是对于种植的mangoves是否可以像自然建立的（即完整）站立和在哪个时间范围内保持c是否可以有效地存储C的效率。通过贝叶斯物流模型从40年的数据中汇编而成，并在全球684个种植红树林摊位中建造，我们发现生物量C股票在种植后约20年达到71％至73％，达到了73％。进一步，优先考虑包括根瘤菌属的混合物种种植。将最大化生物量内的C积累。尽管种植后的头5年增加了25％，但此后的土壤C种群未观察到明显的变化，其恒定价值的恒定价值与完整的土壤C库存的恒定价值为75％，这表明由于土地使用变化而有效地播种可防止进一步的C损失。这些结果对红树林的恢复计划具有很大的影响，并作为未来C堆积评估的基准。
通过炭化物验证吉普斯兰火灾发生时间...
之前大多数关于推断过去火灾历史的研究都使用了树木年轮学（即树木年轮测定法）。这类研究大部分在北美进行（Gill 和 McCarthy 1998），但一些研究已将该方法应用于澳大利亚森林（例如 Simkin 和 Baker 2008、Zimmer 等人 2010、Gosper 等人 2013）。但是，该方法需要专业设备和技术，物种具有清晰的年轮，仅限于高烈度火灾，并且无法提供现场结果来指导监测地点的选择。当一种或多种植物物种（至少部分）被火灾杀死并以可估计的速度重新生长时，可以使用另一种推断过去火灾的方法。例如，Clarke 及其同事（2010）成功地开发并测试了基于马里桉树树干直径的火灾后时间估计值。该方法最适合火灾导致林分完全替换的系统，但原则上也可以适用于部分林分替换。例如，即使火灾事件不是林分替换或部分林分替换，不同年龄组的混合林分和林下结构也会有所不同（Lindenmayer 等人，2000 年）。然而，在非林分替换系统中使用该方法将 (i) 涉及大量的森林测量工作，(ii) 受到
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
国有资产管理业务管理实施方案...
栖息地维护和恢复区覆盖类型栖息地维护和恢复区总面积为 4,401 英亩，主要集中在州土地的东部。大部分森林区域为低地类型 (61%)，包括低地落叶林 (26%)、低地混合林 (22%) 和低地针叶林 (13%)（图 6）。低地和高地林分主要包含白杨树成分（>40% 的树冠物种），总面积为 888 英亩（占栖息地维护和恢复区的 20%）。这一总数包括因周围森林结构（例如，倒塌和湿地阻碍进入）和缺乏通往内部林分的道路或小径而无法进行商业森林管理的林分。这些地区可以考虑非商业森林管理。混合白杨树类型的年龄范围为 16 至 109 年（图 7）。林分面积平均为 30 英亩，范围为 1 至 95 英亩。
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。
林分结构多样性和具有叶氮保守策略的物种推动热带原始森林地上碳储量
模型和预测系数。 Beta t PR 2 AICc 群落加权平均值（CWM）的影响 模型 1 <0.001 0.28 105.52 常数 9.20 0 7.21 <0.001 CWM SLA-Y -0.01 -0.39 -2.33 0.024 CWM LT-Y -2.66 -0.46 -3.21 0.002 CWM LNC-Y -0.02 -0.34 -2.70 0.009 CWM LDMC-M -5.35 -0.44 -0.28 0.007 功能多样性（FDvar）、物种多样性和林分结构多样性的影响 模型 2 <0.001 0.51 80.80 常数 3.35 0 14.36 <0.001 FDvar LDMC-M -1.17 -0.27 -2.59 0.012 DBH 多样性 1.85 0.49 4.24 <0.001 高度多样性 0.53 0.17 1.60 0.116 所有预测变量的联合效应 模型 3 <0.001 0.57 76.18 常数 4.14 0 11.15 <0.001 CWM LNC-Y -0.02 -0.25 -2.65 0.011 FDvar LDMC-M -1.16 -0.27 -2.73 0.009 DBH 多样性 1.78 0.47 4.30 <0.001 高度多样性 0.56 0.18 1.78 0.081
斯坦利公园森林管理计划 - 3 月 10 日
目录 执行摘要 4 森林经营计划基本原理 5 经营计划目标 5 简介 6 专业服务协议 7 经营策略 7 经营重点领域 9 目标林分状况 10 模块 1 – 树木检查与安全管理 11 模块 2 – 原木与杂物分散 12 模块 3 – 风倒管理 15 模块 4 – 火灾管理 18 模块 5 – 森林生态系统中的入侵物种管理 21 模块 6 – 森林健康因素 24 模块 7 – 森林生态系统中的野生动植物与栖息地管理 27 模块 8 – 建立新林分 30 模块 9 – 已建立人工林的处理 33 模块 10 – 气候变化 35 术语表 37 参考文献 42 致谢 49
实地测量的树高是否如人们所想的那样可靠
由于有效采样困难，不同来源的树高观测值的定量比较很少。本研究调查了通过常规现场清查、机载激光扫描 (ALS) 和地面激光扫描 (TLS) 获得的树高观测值的可靠性和稳健性。进行了一项精心设计的无损实验，其中包括斯堪的纳维亚北方森林 18 个样地 (32 m × 32 m) 中的 1174 棵树。ALS 数据的点密度约为 450 点/平方米。TLS 数据是通过从样地中心和四个象限方向进行多次扫描获得的。ALS 和 TLS 数据都代表了最前沿的点云产品。借助现有的树木图，从 ALS 和 TLS 点云中手动测量树高。因此，评估结果揭示了应用激光扫描 (LS) 数据的容量，同时排除了单株树检测等数据处理方法的影响。通过对 ALS、TLS 和基于现场的树高进行交叉比较，评估了不同树高源的可靠性和稳健性。与 ALS 和 TLS 相比，现场测量对林分复杂性、树冠等级和树种更敏感。总体而言，现场测量倾向于高估高大树木的高度，尤其是共显性树冠等级的高大树木。在密集的林分中，中等和抑制树冠等级的小树的现场测量高度也存在很大的不确定性。基于 ALS 的树高估计在所有林分条件下都是稳健的。树越高，基于 ALS 的树高越可靠。由于难以识别树梢，基于 ALS 的树高的最大不确定性来自中等冠级的树木。使用 TLS 时，可以预期低于 15-20 米高的树木的可靠树高，具体取决于林分的复杂性。LS 系统的优势在于数据几何精度的稳健性。LS 技术在测量单个树木高度方面面临的最大挑战在于遮挡效应，这导致 ALS 数据中遗漏了中等和抑制冠级的树木，TLS 数据中高大树木的树冠不完整。
稀疏factsheet.pdf
高级分级实践是不可接受的，不会被资助。尽管“高级”或“房地产削减”一词听起来很积极，但这种做法对未来森林的健康，生产和质量的弊大于利。高级分级，也称为直径限制，是收集大于一定直径的所有树木。不幸的是，这导致去除具有优势遗传潜力的较大，更快的物种和个体。所产生的林分将具有遗传下的树木，形式较差，永远不会成熟到优质的作物树中。