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东北林区针叶树树冠轮廓及特征因子模拟
 
     论文目录
 
摘要第3-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第15-32页
    1.1 研究目的及意义第15-16页
    1.2 枝条及树冠特征因子第16-18页
        1.2.1 枝条特征因子概述第16-17页
        1.2.2 树冠特征因子概述第17-18页
    1.3 树冠轮廓概述第18-19页
    1.4 树冠轮廓研究进展第19-25页
        1.4.1 间接法研究进展第19-22页
        1.4.2 直接法研究进展第22-25页
    1.5 树冠特征因子模拟研究进展第25-27页
    1.6 树冠轮廓及树冠特征因子研究展望第27-28页
    1.7 研究内容第28-30页
    1.8 总体研究方案(含技术路线图)第30-32页
2 研究区域概况及数据来源第32-37页
    2.1 研究地区概况第32-33页
        2.1.1 自然地理条件第32页
        2.1.2 气候第32页
        2.1.3 水系第32-33页
        2.1.4 土壤第33页
        2.1.5 动植物资源第33页
    2.2 枝条解析数据第33-36页
        2.2.1 标准地的设置第33-34页
        2.2.2 解析木的选取及测量第34页
        2.2.3 枝条解析第34-35页
        2.2.4 数据整理第35-36页
    2.3 本章小结第36-37页
3 树冠外部轮廓最优模型的选取第37-47页
    3.1 数据第37页
    3.2 树冠外部轮廓模型构建第37-41页
        3.2.1 含有梢头约束的分段抛物线方程第37-38页
        3.2.2 含有梢头约束的分段单分子式方程第38-39页
        3.2.3 含有梢头约束的分段幂函数方程第39页
        3.2.4 修正Kozak (1988)方程第39-40页
        3.2.5 修正Weibull方程第40-41页
    3.3 树冠外部轮廓模型的构建第41页
    3.4 树冠外部轮廓最优模型的选取第41-43页
    3.5 模型拟合结果第43-44页
    3.6 讨论第44-46页
    3.7 本章小结第46-47页
4 基于混合效应的针叶树外部轮廓预估模型第47-75页
    4.1 数据与方法第47-50页
        4.1.1 建模数据第47-48页
        4.1.2 树冠最小内部轮廓模型的构建第48-49页
        4.1.3 树冠外部轮廓模型的构建第49页
        4.1.4 模型拟合优度及检验指标第49-50页
    4.2 传统方法东北林区针叶树树冠外部轮廓预估模型第50-66页
        4.2.1 人工红松树冠外部轮廓预估模型第50-55页
        4.2.2 人工长白落叶松树冠外部轮廓预估模型第55-60页
        4.2.3 人工长白落叶松树冠内部轮廓预估模型第60-62页
        4.2.4 人工樟子松树冠外部轮廓预估模型第62-66页
    4.3 东北针叶树树冠外部轮廓比较第66-71页
        4.3.1 各针叶树外部轮廓最优模型的选择第66-68页
        4.3.2 各针叶树树冠轮廓模拟第68-71页
    4.4 讨论第71-74页
        4.4.1 分段函数及变指数方程在树冠轮廓模拟中的应用第71-73页
        4.4.2 变量的选取第73页
        4.4.3 数据的获取方式第73-74页
    4.5 本章小结第74-75页
5 基于非线性分位数回归的树冠外部轮廓预估模型第75-117页
    5.1 研究方法第76-80页
        5.1.1 数据来源第76-77页
        5.1.2 非线性分位数回归模型第77-78页
        5.1.3 非线性分位数回归模型的评价及分位点的选择第78-80页
    5.2 基于非线性分位数回归的针叶树外部轮廓预估模型第80-114页
        5.2.1 人工红松树冠外部轮廓非线性分位数回归模型第80-92页
        5.2.2 人工落叶松树冠外部轮廓非线性分位数回归模型第92-105页
        5.2.3 人工樟子松树冠外部轮廓非线性分位数回归模型第105-114页
    5.3 三个针叶树种内部轮廓模型第114页
    5.4 讨论第114-116页
        5.4.1 三个针叶树树冠外部轮廓预估模型第114-116页
        5.4.2 三个针叶树树冠最大外部轮廓预估模型第116页
    5.5 本章小结第116-117页
6 线性混合分位数回归模型在树冠轮廓中的应用第117-125页
    6.1 研究方法第117-119页
        6.1.1 数据第117页
        6.1.2 线性混合效应分位数回归模型第117-118页
        6.1.3 线性混合效应分位数回归在模拟树冠轮廓的应用第118-119页
    6.2 最优模型的选取第119-121页
    6.3 不同分位点的人工樟子松外部轮廓第121-122页
    6.4 讨论第122-124页
    6.5 本章小结第124-125页
7 不同树木等级及方向对单木树冠外部轮廓的影响第125-135页
    7.1 数据与方法第125-129页
        7.1.1 数据来源第125-126页
        7.1.2 模型构建与最优模型的选取第126-129页
    7.2 四个方向树冠外部轮廓模型的构建第129-131页
    7.3 四个方向树冠轮廓预估的差异比较第131-133页
    7.4 讨论第133-134页
    7.5 本章小结第134-135页
8 东北针叶树树冠体积及表面积研究第135-143页
    8.1 数据与方法第135-136页
        8.1.1 数据来源第135页
        8.1.2 树冠体积估算方法第135-136页
        8.1.3 树冠表面积估算方法第136页
        8.1.4 树冠体积及树冠表面积预估模型的建立第136页
    8.2 树冠体积及表面积的计算第136-139页
        8.2.1 计算结果第136-139页
    8.3 主要针叶树树冠材积和表面积预估模型的建立第139-142页
        8.3.1 基础模型的选取第139-140页
        8.3.2 针叶树树冠体积及表面积通用模型的建立第140-142页
    8.4 讨论第142页
    8.5 本章小结第142-143页
结论第143-145页
参考文献第145-157页
攻读学位期间发表的学术论文第157-158页
致谢第158-161页
附件第161-162页

 
 
论文编号BS4011243,这篇论文共162
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