小班论文范文参考关于小班的优秀论文范文【10篇】

小班论文范文参考关于小班的优秀论文范文【10篇】 小班(Subpartment)是森林资源监测和统计的基本单位,是森林资源信息的负载体.在信息技术迅猛发展的今天,小班数据的采集、管理和更新受到很大重视,但由于这些工作受到很多因素的影响,如对小班时空过程的认识、森林资源调查和监测体系的完善,信息技术的使用等,目前还有许多不完善的地方.在实际工作中,林业部门以统计工作为重,小班图形数据得不到有效维护,与现实差距大,各期数据之间缺乏关联,数据价值没有被充分体现. 时空数据库已在地籍管理、土地利用管理等多个领域得到研究和应用,其研究范畴包括时空数据建模、时空数据更新、时空索引等.本论文引入时空数据库理论与技术来管理森林小班数据,目的是将小班数据的采集、管理、更新、可视化等工作加以整合,实现对森林资源时空过程的有效表达. 本论文在深入研究森林资源调查和监测工作的基础上,分析了小班地理实体的时空演变,认为小班时空过程是渐变和突变相交替的时空过程.论文设计了序列状态时空数据表达方法,该方法通过序列快照方法和事件方法的组合来表达渐变和突变相交替的时空过程,并基于这个方法设计了森林资源时空数据模型.该模型以小班、小班状态、细班状态三种对象的序列组合来表达小班地理实体的时空过程. 在森林资源时空数据模型研究的基础上,论文提出了多源时空数据动态更新框架的思想.框架包括森林小班的时空过程、时空数据模型、时空数据库、数据采集和更新机构等五个部分,更新机构依据时空一致性规则进行数据库更新,而时空一致性规则又以时空数据模型的完整性约束为基础.论文深入分析了当前存在的数据源以及相互之间的关系,并讨论了更新机构的组成、时空一致性规则和更新流程. 森林资源时空数据库的数据序列本身就是对小班时空演变最好的表达,但用户通常只需要查询小范围的时空序列.论文通过事件表、实体关联表、时间索引表实现不同方式的数据关联和索引,可以方便地实现特定历史时刻再现和对象历史回溯等时空数据的检索功能. 时空表达必须通过可视化传递给用户,本论文设计了三种可视化方法来表达小班地理实体的演变.第一种是历史树方法,以不同深度的树节点记录小班的历史对象及其所有的专题属性；第二种是面向矢量地物演变的时空立方体可视化方法,以x,y,t三维来表达地物的时空演变,并应用于小班状态演变、多维属性演变的可视化；论文也设计了小班演变的动态可视化表达. 论文最后通过森林资源管理原型系统及其时空数据库的设计和实现,检验了时空数据模型、数据更新框架、数据检索和可视化表达等各项方法和技术. 信息技术和测绘技术在不断发展,相应地,森林资源信息管理技术和方法的演进也不会停止.本论文对小班数据的建模、更新和表达作了比较全面的研究和阐述,为森林资源信息管理技术和方法的演进作了有价值的工作. 有着200多年 _合作学习(Cooperative Learning)教育思想,在xx年美国12项最新教育研究中,被视为当代最广泛推动的一项教育革新.xx年国家 _颁布的基础教育课程改革纲要(试行)和全日制义务教育语文课程标准(实验稿),倡导实施“自主学习、合作学习、探究学习”全新学习方式.“合作学习”如何在中国语文课堂里发挥功效,这是学科领域化解“先进教育理念和落后教学实践之间的矛盾”所必须解决的根本性命题. 森林小班区划是森林资源调查中的首要任务和主要内容,也是森林资源管理与动态监测的主体业务,在林业生产经营及林业与森林生态环境等科学研究中有着极其重要的意义.从目前的相关研究看,由于森林固有的多尺度特点,及小班区划时需要考虑不同尺度的森林地物信息,加之,高空间分辨率遥感图像上的光谱信息受限,小班区划的技术指标在图像上的指示信息有限,采用单一尺度的图像分割与分类信息进行小班边界提取难以取得满意的效果.基于此,本文在构建多尺度层次图像分割方法并进行最优分割尺度选择的基础上,构建了基于对象基元与林分尺度分类结果的林分分类指标,并进行林分分类与小班边界提取,力图探索一种高分辨率遥感图像小班边界提取的新思路.选择天山西部林业局的特克斯林场为研究区,按照“森林信息的图像表征图像多尺度分割与信息提取森林小班对象识别”开展面向山地森林的高空间分辨率遥感小班边界提取研究.针对天山林区展开实验,结果表明,该方法对于实验区的林分分类及小班边界的提取可以取得比较好的结果.本文提出的林分分类的多尺度结构指数不但可以在林业上进行林分分类、小班边界提取,还可能用于城市建筑区或居住区的划分、分类等. 论文以东洞庭湖区域森林生态系统健康评价、预警为主线,利用岳阳市森林资源二类调查、典型样地调查、湖南省森林资源管理信息系统、TM遥感影像、环保监测网络体系等方式获取研究数据,分别从小班水平、景观水平和区域水平对研究区域森林生态系统的健康状况进行了定量评价,应用BP神经网络对其健康状况进行了预警研究,然后对其森林生态系统服务价值进行评价,在此研究基础上分析了该区域森林健康状况存在的问题并提出了相应改善措施. (1)分别从小班水平、景观水平和区域水平对东洞庭湖区域森林生态系统健康状况进行评价. a.小班水平上,借助岳阳市森林资源二类调查、典型样地调查、湖南省森林资源管理信息系统,选取了胸径、树高、单位面积活立木蓄积量、天然林更新状况、群落层次结构、林分郁闭度、近自然度、土壤厚度、土壤有机质、土壤N、P、K、森林火灾、病虫害程度等14个指标建立了基于小班的森林健康评价模型,依据因子分析方法中的方差贡献率大小确定指标权重,计算各小班健康得分并对其进行健康分级.在所选的329个森林小班样本中,优质小班14个,健康小班76个,亚健康小班221个,不健康小班18个,分别占所选样本总数的4.25%,23.1%,67.17%,5.47%；分别占总面积的7.33%,24.62%,61.34%,6.71%.研究区域森林生态系统总体处于不健康状态,若不加以保护和经营,可能向更严重状况发展,为此应加大营林力度、落实经营措施、提高管理水平来改善森林的健康状况. b.从景观水平上,利用xx,xx年两期东洞庭湖区域Landsat TM遥感影像数据,在ENVI4.9遥感软件平台下,进行图像增强,图像裁切以及几何精校正等图像预处理.利用ArcGIS软件中的ArcMap模块进行空间叠置分析,获得xx年和xx年岳阳土地利用类型图,将处理好的图片进行栅格化并导入fragstas3.3软件,计算出本研究相关的14个森林景观指数指标,并从景观格局要素构成、形状特征、异质性与多样性及空间分布4个方面对东洞庭湖区域森林景观格局进行分析. 混交林和针叶林是该区域的主要优势景观类型,其斑块面积大,形状和分布比较复杂,但斑块的连通型较好.竹林和草地呈散点分布,斑块形状和分布复杂程度较低,边缘密度和斑块密度都较小,其破碎化程度较高,反映人为因素对其健康状况影响大.混交林,针叶林、阔叶林的景观要素斑块形状指数较大,边界形状复杂,景观斑块化程度较高,反映其较强的自我调节能力,能更好地整维持其健康状况. 较高的香农多样性指数反映了研究区域景观中各个斑块类型分布不均衡,不定性的信息量较大,异质性较低.较高的香农均匀度指数说明各景观类型所占比例存在一定差异,存在优势类景观,如混交林的异质性较高,竹林的异质性较低. c.区域水平上,结合前人的研究成果从自然环境、森林结构、社会因素和经济因素四方面选取有代表性的18个指标,从区域水平评价森林生态系统的健康状况.采用层次分析法构造判断矩阵确定指标的权重,并将评价指标等级分为五级,将评价指标的原始数据通过隶属函数确定评价等级的隶属度,运用模糊综合评判计算各指标值在各指标等级的森林健康状态隶属度. 将五个评价等级分别赋值后可计算出研究区的森林生态系统健康模糊综合指数等于3.133.研究区域森林生态系统在0.1632程度上属于优质状况,在0.1810程度上属于健康状况,在0.3917程度上属于亚健康状况,在0.152程度上属于病态 根据最大隶属度原则,东洞庭湖区域森林生态系统健康状况为级,即亚健康状态.森林生态系统健康状况介于级和级之间,严重偏向级,处于从健康状况向亚健康状况发展.总体评价结果与咨询的专家意见相同,评价结果较准确. (2)在选定森林健康评价指标的基础上,建立一个3层BP神经网络预警模型,用于预测东洞庭湖区域森林的健康状况,从预测结果看均方误差为9.83e-6,R等于0.99994,表明输出值和期望值跟踪较好.依据神经网络输入、输出的权值和阈值,建立了森林小班健康评价BP神经网络预警模型,并利用模型对东洞庭湖区域森林生态系统健康状况进行了预警研究.结果表明基于BP神经网络对森林生态系统健康状况的预测具有良好的合理性和可靠性,能克服主观因素对评价结果的不利影响,有较大的应用价值. (3)对东洞庭湖区域森林生态系统服务价值评价主要围绕木材生产效益、涵养水源、保育土壤、固碳释氧、积累营养物质、净化大气环境、森林防护和游憩价值等八个方面展开.对研究区价值量构成分析,木材生产效益为6.537亿元,a-1,涵养水源价值149.73亿元,a-1,保育土壤价值18.541亿元,a-1,固碳释02价值69.69亿元,a-1,积累营养物质价值1.48亿元,a-1,净化大气环境价值20.854亿元,a-1,森林防护价值12.538亿元,a-1,游憩价值为11.81亿元,a-1,东洞庭湖区域森林生态系统服务总效益为291.18亿元,a-1.如计算森林对环境气态有机污染物的净化效益,实际服务价值要比计算价值大. 从森林生态服务价值与林分类型关系可知,马尾松提供的服务价值最大,为89.575亿元,a-1,其次是杉木林,提供的服务价值为58.052亿元,a-1,阔叶树也比较大,达到了37.186亿元,a-1,三杉提供的生态服务价值最小,为0.3835亿元,a-1.各种林分类型提供的生态服务价值排序为：马尾松,杉木,阔叶树,国外松,竹林,经济林,杨树,三杉. 从单位面积林分类型所提供的生态系统服务价值分析,马尾松所提供的生态服务价值最大,为6.033万元,hm-2,a-1,其次是国外松为6.017万元,hm-2,a-1,经济林所提供的生态服务价值最小为3.083万元,hm-2,a-1. 从单位面积森林提供的各项生态服务价值与江西和河南进行横向比较可知,在森林涵养水源、保育土壤、固碳释氧、积累营养物质、净化大气环境方面,东洞庭湖区域单位面积森林的生态服务价值与健康状况良好的江西省存在不少差距,甚至在固碳释氧、积累营养物质、防护价值和游憩价值方面比健康状况一般的河南还低.所以,单从单位面积森林提供的生态服务价值角度去衡量森林的健康状况,东洞庭湖区域的森林总体上没有达到健康状态. (4)结合不同尺度水平下研究区域森林健康状况的评价结果,该区域森林总体上处于亚健康状态.分析了该区域森林健康状况所存在的主要问题：林种结构不合理,树种单一,生态稳定性差；森林空间分布不均匀,难以发挥其生态服务功能；单位面积森林生态服务价值低,与被比较区域差异明显；城市化快速发展和林地面积减少矛盾突出；森林景观呈现破碎化,人为干扰因素大.并从森林经营技术、林业政策、管理制度和运行机制等方面提出了改善措施. 小班是森林资源二类调查的基本单位,是掌握森林资源数量、质量、分布规律及动态生长的基本单元.经过六十多年的努力,我国的森林资源规划设计调查(简称“二类调查”)已形成一套集标准、方法、技术于一体的完整体系.时至今日,二类调查由于方法、技术及成本等因素限制,只是对现有数据定时更新的重复工作,一方面难以获取数量更多范围更广的基础数据,另一方面对已积累的数据也未充分利用.基于此,本文从两方面进行改进与提升,一方面通过改进调查装备、方法与技术,旨在更快速、精确、低成本地获取更多更广的森林资源现状数据,另一方面应用已积累数据,通过分析方法与技术改进,挖掘符合客观实际与主观需求的信息知识,服务森林资源管理.具体思路是首先通过3D角规设计与应用对森林资源调查装备、方法与技术进行改进；以小班为基本单位,以小班数据为主体,利用数据挖掘与知识发现技术对小班数据进行挖掘与预测模型建立,旨在发现潜在知识,对小班生长数据进行预测,利用已有数据,结合电子经纬仪立木无损精测技术建立实用模型,服务于森林采伐作业设计.主要结论包括：(1)小班现状数据获取方面：改进调查装备与技术,设计3D角规,探索森林二类调查方案.针对传统角规的局限性,本文首次提出将角规体系分为3D角规、平面精测角规、普通角规三类以实现不同目的.通过结合森林经营表,设计出具有Fg等于1.0、3.0、5.0、6.0的3D角规.经实验验证,3D角规所观测平均树高的平均相对误差为-1.65%：林分每公顷株数的平均相对误差为1.99%；每公顷蓄积量的平均相对误差为0.34%,整体误差较小.能满足森林调查需要,且计数木均在10株左右,有效减少了调查工作量.以3D角规为工具,结合多类角规设备,利用DTM数据、高分辨率遥感影像数据及无人机数据提出三种森林资源二类调查方案,从航天-航空-地面三个尺度出发,结合3S技术及角规地面调查技术,可满足不同尺度、不同目的森林资源调查需求.改善目前森林资源调查中工作量大、接触式测量等问题.从而形成快速、有效、低成本的森林小班调查体系.(2)小班历史数据挖掘方面：引进和改进数据分析方法与技术,利用数据挖掘与知识发现技术对小班立地进行分类并分类模型.利用数据挖掘技术中用于处理海量数据的两步聚类法,对黄泥河林业局的小班数据中多因子进行筛选选取立地分类主导因子,然后进行两步聚类分析,利用数学方法并与常规立地分类评价方法相结合,最终将黄泥河林业局小班分为八类,形成黄泥河林业局立地分类体系及立地分类特征表.此分类方法较传统分类更具有统计学及实践意义,为小班经营管理、造林更新提供理论依据；对每个类型的小班数据,分别建立完全因子回归模型、筛选因子模型和LM-BP神经网络训练模型,并使用独立检验样本进行检验,结果表明：小班分类型完全因子回归模型决定系数R2均在0.83以上,检验精度R2较高,MSE绝对值均小于0.1%,MPE大部分都小于5%(除第V类外)；小班分类型筛选因子回归模型决定系数R2均在0.79以上,检验精度R2较高,MSE绝对值均小于0.16%,MPE均小于5%(除第V类外)；小班分类型完全因子LM-BP神经网络模型,MSE均小于1.7%,训练精度均大于0.86,仿真精度均大于0.90；小班分类型筛选因子LM-BP神经网络模型,MSE均小于2.4%,训练精度均大于0.83,仿真精度均大于0.80.从因子数量上看,完全因子模型精度高于筛选因子模型,对小班蓄积量的预测更准确；从方法上看,LM-BP神经网络训练模型精度高于传统方法,但是神经网络具有黑箱操作的局限性,在模型实际应用中还需进一步探索.结果表明,总之,引进和改进数据挖掘技术对小班数据挖掘与分析是可行的,能更快速、更科学地发现潜在立地信息,建立精度更高、适用性更强的蓄积量预测模型.(3)小班数据预测方面：使用新的分析方法建立小班生长预测模型.针对目前森林资源二类调查间隔期长(10年),为了实现小班的间隔期内数据推测、未来调查期进行数据预测,本文以1995年黄泥河林业局小班测查数据为基础,建立小班的平均胸径、平均树高的动态生长模型,并使用该局xx年小班调查数据进行检验.选取理查德理论方程为最优理论模型,表达式分别为yD-T等于17.07(1-e-0.10A)3.67、 yH-T等于16.85(1-e-0.11A)4.23,建模决定系数R2分别为0.88、0.84,拟合程度较好,适用性检验决定系数R2分别为0.76、0.84,且SEE.MSE.MPE均小于,3%,可用于小班生长预测；利用LM-BP神经网络法进行小班生长量模型训练,其D-T模型相关系数R为0.95；H-T模型相关系数R为0.94.模型训练