郁闭度及其测定方法

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植被郁闭度的意思

植被郁闭度的介绍一、引言植被郁闭度是描述森林或植被覆盖区域中，树冠对阳光的遮挡程度的一个重要指标。

它对于理解生态系统的结构和功能，以及评估环境质量具有重要意义。

本文将详细介绍植被郁闭度的概念、测量方法以及其在生态学中的应用。

二、概念定义植被郁闭度是指森林或植被覆盖区域中，树冠对阳光的遮挡程度。

它通常以树冠覆盖面积与地面总面积的比例来表示。

在0到1的范围内，0表示无遮挡，1表示完全遮挡。

三、测量方法测量植被郁闭度的方法主要有两种：直接法和间接法。

直接法包括使用激光雷达、无人机等设备直接测量树冠的高度和宽度，从而计算出郁闭度。

间接法则通过分析遥感影像或地面观测数据来估算郁闭度。

其中，遥感影像可以通过分析树冠的反射光谱特征来估算郁闭度。

四、生态学意义植被郁闭度是反映森林或植被结构特征的重要指标，它与生态系统的生产力、物种多样性、土壤质量等密切相关。

高郁闭度的森林通常具有较高的生物量和生产力，但可能对某些物种的生存不利。

因此，通过测量和分析植被郁闭度，可以了解生态系统的健康状况和变化趋势。

五、应用领域植被郁闭度在多个领域都有广泛的应用。

例如，在森林资源调查中，通过测量郁闭度可以评估森林的质量和生产力；在生态修复项目中，通过调整郁闭度可以改善生态系统的结构和功能；在城市规划中，了解城市绿化区域的郁闭度有助于提高城市生态环境质量。

六、结论综上所述，植被郁闭度是描述森林或植被覆盖区域中树冠对阳光遮挡程度的重要指标。

它对于理解生态系统的结构和功能，以及评估环境质量具有重要意义。

在实际应用中，可以通过直接或间接的方法测量郁闭度，并根据需要调整其值以改善生态系统的结构和功能。

郁闭度计算方法

郁闭度计算方法
郁闭度是指森林中树冠之间相互遮蔽的程度，是衡量森林密度的重要指标。

正确计算郁闭度对于森林资源的合理利用和保护至关重要。

下面将介绍几种常用的郁闭度计算方法。

一、视窗法。

视窗法是一种简单直观的郁闭度计算方法。

具体操作步骤如下：
1. 在森林中选择一个代表性样地，设置一个面积为1m²的正方形视窗。

2. 将视窗对准天空，记录下视窗内被树冠遮挡的部分面积。

3. 根据记录的被遮挡部分面积，计算出视窗法下的郁闭度。

二、摄影法。

摄影法是通过拍摄森林的照片，然后利用图像处理软件进行分析计算郁闭度的方法。

具体操作步骤如下：
1. 在森林中设置代表性样地，拍摄该样地的照片。

2. 将照片导入图像处理软件，进行图像分割和树冠面积计算。

3. 根据计算出的树冠面积，结合样地的实际面积，计算出摄影法下的郁闭度。

三、测距法。

测距法是利用测距仪和罗盘进行测量，通过三角测量原理计算郁闭度的方法。

具体操作步骤如下：
1. 在森林中选择一个代表性样地，确定一个基准点。

2. 利用测距仪和罗盘测量基准点到各个树木的距离和方位角。

3. 根据测量数据，利用三角测量原理计算出各个树木之间的距禩和遮挡关系，进而计算出测距法下的郁闭度。

以上介绍了三种常用的郁闭度计算方法，每种方法都有其适用的场景和具体操作步骤。

在实际应用中，可以根据森林的具体情况选择合适的计算方法，并结合实地调查和数据分析，得出准确的郁闭度数据，为森林资源的管理和保护提供科学依据。

基于高分遥感数据的森林郁闭度估测方法研究

摘要森林郁闭度是研究森林生态系统和了解森林资源状况的重要参数，而传统的实地测量方法效率较低下，且仅能获取小范围的一些具有代表性的数据，不利于研究大范围或区域内郁闭度的空间分布及变化。

随着如今高分辨率影像技术的高速发展，能在对地观测方面实现全天时、全天候、实时的观测。

因此，利用遥感技术为大范围或区域的森林郁闭度的遥感估测提供了强大的支撑和有效途径，近年来备受关注，是郁闭度估测的发展趋势。

为了估算森林郁闭度，分析其与遥感影像因子之间的相关性，本文以河北省滦平县巴克什营镇和长山峪镇为研究区域，采用分辨率较高的高分一号（GF-1）数据，结合SRTM DEM 数据的地形因子，对该地区的森林郁闭度进行反演。

首先采用四种常用的融合算法，对预处理之后的多波段和全色波段影像进行融合，从目视和定量两个角度比较不同方法的融合效果，结果表明NNDiffuse Pan Sharpening 融合效果最好。

然后在系统整理分析和评价国内外森林郁闭度相关研究文献的基础上，选择了红波段、近红外波段、亮度、绿度、黄度等14 个因子作为自变量参与构建多元逐步回归（Multi-variable Stepwise Regression，MSR）、随机森林（Random Forest，RF）和Cubist 三种模型，对该地郁闭度进行估测。

实验结果表明，基于机器学习的随机森林和Cubist 算法结果要优于传统的多元逐步回归算法，各项评价指标显示其中Cubist 回归算法在该研究区的拟合效果最好。

多元逐步回归(MSR)算法成熟简单，应用广泛，但模型不稳定，反演精度不高，不适用于大区域的郁闭度估算；随机森林(RF)处理大数据速度快，但高值低估和低值高估的情况比较严重，增大了郁闭度估测误差；Cubist 在预测连续值方面很成功，使用最近邻样本来调整规则预测结果，模型较稳定，能够得到较为准确的预测数值，不过需要花费很长时间进行计算。

关键词：森林郁闭度，GF-1 号影像，图像融合，机器学习，统计回归，参数反演ABSTRACTForest canopy density is an important parameter for studying forest ecosystem and understanding forest resources. Traditional field measurement methods are inefficient and can only obtain some representative data in a small range, which is not conducive to the study of spatial distribution and change of forest canopy density in a large area or region. With the rapid development of high resolution image technology, it can realize all-day, all-weather and real-time observation in earth observation. Therefore, the use of remote sensing technology provides a powerful support and effective way for remote sensing estimation of forest canopy density in a large area or region, which has attracted much attention in recent years and is the development trend of forest canopy density estimation.In order to estimate forest canopy density and analyze its correlation with remote sensing image factors, this paper takes Bakeshiying Town and Changshanyu Town in Luanping County of Hebei Province as the research area, and uses high resolution GF-1 data, combined with SRTM DEM data topographic factors, to invert forest canopy density in this area. Firstly, four commonly used fusion algorithms are used to fuse the preprocessed multi-band and panchromatic images. The results show that NNDiffuse Pan Sharpening fusion is the best. Then, on the basis of systematically analyzing and evaluating the related literatures of forest canopy density at home and abroad, 14 factors, such as red band, near infrared band, brightness, greenness and yellowness, were selected as independent variables to participate in the construction of three models: multi-variable stepwise regression (MSR), Random Forest (RF) and Cubist. Estimate.The experimental results show that the results of random forest and Cubist algorithm based on machine learning are better than those of traditional multiple stepwise regression algorithm. The evaluation indexes show that Cubist regression algorithm has the best fitting effect in this research area. Multivariate stepwise regression (MSR) algorithm is mature and simple, and widely used, but the model is unstable, the inversion accuracy is not high, and it is not suitable for estimating canopy density in large areas; Random Forest (RF) can process large data quickly, but the situation of overestimation and underestimation is serious, which increases the estimation error of canopy density; Cubist is very successful in predicting continuous values, and uses the nearest neighbor sample to adjust the rules. The prediction results show that the model is stable and can get more accurate prediction values, but it takes a long time to calculate.Key words: Forest canopy density, GF-1 image, Image fusion, Machine learning, Statistical regression, Parameter inversion目录摘要 (I)ABSTRACT. ......................................................................................................................... I I 第一章绪言 . (1)1.1 研究背景 (1)1.1.1 研究目的与意义 (1)1.1.2 选题背景 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 传统方法 (2)1.2.2 遥感技术 (6)1.3 论文组织结构 (10)第二章研究区概况及数据介绍 (11)2.1 研究区介绍 (11)2.1.1 位置及地理范围 (11)2.1.2 气候及地形 (12)2.1.3 林业资源 (12)2.2 数据介绍 (12)2.2.1 GF-1 号卫星数据 (12)2.2.2 SRTM DEM 数据 (13)2.2.3 实测数据 (13)第三章数据处理 (15)3.1 GF-1 数据预处理 (15)3.1.1 辐射定标 (15)3.1.2 大气校正 (15)3.1.3 正射校正 (16)3.1.4 图像融合 (17)3.1.5 监督分类提取林分信息 (19)3.2 影响因子计算 (20)3.2.1 植被指数 (20)3.2.2 缨帽变换因子 (22)3.2.3 地形因子 (23)第四章森林郁闭度反演 (24)4.1 建模回归原理 (24)4.1.1 多元逐步回归原理 (24)4.1.2 随机森林回归原理 (25)4.1.3 Cubist 回归原理 (25)4.2 自变量的选择 (26)4.2 回归建模 (28)4.2.1 多元逐步回归 (28)4.2.2 随机森林回归 (28)4.2.3 Cubist 回归 (30)4.3 结果分析 (30)4.3.1 模型评价 (30)4.3.2 结果分析 (31)4.4 制图输出 (32)第五章结论与展望 (33)5.1 结论 (33)5.2 展望 (33)第一章绪言1.1 研究背景1.1.1 研究目的与意义森林是以乔木为主体，同时生长一些灌木、草本植物以及其他生物的生物群落，通常森林占有相当大的空间，且密集生长。

郁闭度计算方法

郁闭度计算方法引言：郁闭度是指植物群落中光线被阻隔的程度，直接影响着植物生长和生态系统的稳定性。

准确计算郁闭度对于生态学研究和林业经营具有重要意义。

本文将介绍几种常用的郁闭度计算方法，包括光线比法、线状样法和遥感方法。

一、光线比法光线比法是一种简单直观的郁闭度计算方法。

它通过测量植物群落内和外的光照强度来计算郁闭度。

具体步骤如下：1. 在植物群落内选取几个代表性样点，用光照度计测量其光照强度。

2. 在植物群落外同一高度处设置相同数量的样点，同样用光照度计测量其光照强度。

3. 计算群落内外光照强度的平均值，然后用群落内的平均值除以群落外的平均值，再乘以100，即可得到郁闭度的百分比。

光线比法简单易行，但在测量过程中需要注意避免误差，例如测量时要避开光照强度不均匀的区域，确保样点的代表性。

二、线状样法线状样法是一种较精确的郁闭度计算方法，它通过测量植物群落中和直射点之间的光线穿过的植被覆盖率来计算郁闭度。

具体步骤如下：1. 在植物群落中选择一条线状样带，可以是直线或曲线。

2. 沿着线状样带设置等距离的样点。

3. 在每个样点上垂直向上测量直射点（即天顶）的高度和被植被阻挡的高度。

4. 用被植被阻挡的高度除以直射点的高度，再乘以100，即可得到该样点处的郁闭度。

5. 将所有样点处的郁闭度求平均，即可得到整个植物群落的郁闭度。

线状样法相对复杂，需要在实地操作中注意测量的准确性，确保样点的均匀分布和代表性。

三、遥感方法遥感方法是一种基于遥感影像数据进行的郁闭度计算方法，它可以快速、准确地获取大范围植被的郁闭度信息。

具体步骤如下：1. 获取适量的遥感影像数据，如高分辨率的卫星影像或无人机航拍影像。

2. 对影像进行图像处理和分析，提取植被信息。

3. 根据植被信息计算郁闭度指数，常用的指数有NDVI（归一化植被指数）和EVI（增强型植被指数）等。

4. 根据计算得到的郁闭度指数，可以绘制郁闭度分布图或进行相关统计分析。

郁闭度及其测定方法

郁闭度及其测定方法郁闭度及其测定方法2010-05-21 16:24郁闭度及其测定方法郁闭度是森林资源调查中的一个重要调查因子,也是一个反映森林结构和森林环境的重要因子。

在森林经营管理中,郁闭度作为小班区划、确定抚育采伐强度的重要指标,并成为通过遥感图像进行森林蓄积量估测不可或缺的因子。

郁闭度也是判定森林的重要因子,我国《森林资源规划设计调查主要技术规定》中规定有林地的技术标准为郁闭度0.2以上(包括0.2),FAO对森林的定义也要求郁闭度大于10%,森林的判定需要更为准确的郁闭度测定。

然而,长期以来,郁闭度的基本内涵与调查方法却没有受到足够的重视,存在着概念模糊、测定方法粗放等问题,不能满足林业生产与生态建设的需要。

郁闭度是描述森林生态系统的状态与环境指标的最重要的特征之一。

近年来,与郁闭度及其测定方法研究与应用相关的森林经营管理与生态研究不断深入,郁闭度也受到更多的关注与重视。

郁闭度在水土流失、水源涵养、林分质量评价、森林景观建设等方面得到广泛的应用,并应用于林中光照研究、幼苗形态与解剖的影响、与溪流温度相关的森林经营管理、反映垂直和水平森林结构的林冠多样性指数、与野生动植物生境相关的森林经营管理如在斑点猫头鹰、鹟鸟栖息的森林管理等方面。

同时,随着研究和应用的深入,对于郁闭度概念的认识、调查方法与仪器等的研究也在不断地完善和发展。

但是,国内对郁闭度的基本内涵、测定方法与仪器等方面的研究报道甚少,在一定程度上制约了林业生产与生态研究的发展。

郁闭度是反映林分结构和密度的重要指标。

由于应用领域与目的不同,与郁闭度相近或相似的概念很多,但概念的内涵并不明确,在某些情况下会造成混淆甚至错误。

在林学与生态中,从用途与调查方式上来看,与郁闭度相关的概念主要有盖度(coverage)、透光孔隙度(canopy openness)、林冠密度(canopy density)、林冠开阔度(canopy openness)等。

郁闭度计算方法

郁闭度计算方法
郁闭度是一个人内心压抑、封闭、沉闷的程度，通常表现为消极情绪的积累和情感的抑制。

下面是一些常用的计算方法，用来衡量一个人的郁闭程度。

1. SCR（皮肤电活动）测量：这是一种生理指标，通过测量人体皮肤的电阻来评估情绪压抑程度。

郁闭较重的人通常会导致皮肤电活动下降。

2. SCL-90（症状自评量表）：这是一种常用的心理测量工具，可用于评估多种心理症状，包括郁闭。

通过填写量表，可以得出一个人郁闭的程度。

3. 情绪问卷：这是一种常见的心理测量方法，通过评估个体的情绪状态和情感体验来判断郁闭的程度。

常见的情绪问卷有汉密尔顿抑郁量表（HAMD）、贝克抑郁自评量表（BDI）等。

4. 自我报告问题：这是一种简单直接的方法，让个体通过自我描述来评估自己的郁闭程度。

通常会提供一系列问题，个体根据自己的感受回答。

以上方法都可以用来评估郁闭程度，但需要注意的是，这些方法只能作为参考，具体诊断还需要结合临床评估和专业医生的判断。

郁闭度及其测定方法

郁闭度及其测定方法郁闭度及其测定方法2010-05-2116：24郁闭度及其测定方法郁闭度是森林资源调查中的一个重要调查因子,也是一个反映森林结构和森林环境的重要因子。

在森林经营管理中,郁闭度作为小班区划、确定抚育采伐强度的重要指标,并成为通过遥感图像进行森林蓄积量估测不可或缺的因子。

然而,长期以来,郁闭度的基本内涵与调查方法却没有受到足够的重视,存在着概念模糊、测定方法粗放等问题,不能满足林业生产与生态建设的需要。

郁闭度是描述森林生态系统的状态与环境指标的最重要的特征之一。

近年来,与郁闭度及其测定方法研究与应用相关的森林经营管理与生态研究不断深入,郁闭度也受到更多的关注与重视。

同时,随着研究和应用的深入,对于郁闭度概念的认识、调查方法与仪器等的研究也在不断地完善和发展。

但是,国内对郁闭度的基本内涵、测定方法与仪器等方面的研究报道甚少,在一定程度上制约了林业生产与生态研究的发展。

郁闭度是反映林分结构和密度的重要指标。

由于应用领域与目的不同,与郁闭度相近或相似的概念很多,但概念的内涵并不明确,在某些情况下会造成混淆甚至错误。

植物郁闭度

植物郁闭度
1 定义
植物郁闭度作为植物学和生态学研究中的一个重要概念，指植物集群内植物群落物种的多样性。

一般来说，群落的植物郁闭度越高，其中的物种多样性也越高，互用性也就越复杂,有利于植物种群持续稳定发展和地表生态环境的建立和保护发展。

2 测量植物郁闭度
植物郁闭度一般可以通过如下几种测量方法进行:
（1）物种丰富度测量法。

根据物种在某一特定地区的显著程度对植物郁闭度进行测定。

有物种指数、多样性指数等数学模型依据，可以直接测量植物群落内物种的多样性。

（2）群落结构近似法。

根据离散群落间物种构成的相似程度，以及群落内物种沿着空间分布的变化程度来评估植物郁闭度，即两个群落的植物多样性的不同程度，以及特定群落中物种沿着空间分布的不同程度。

（3）空间模拟法。

利用计算机中的空间模拟和模式拟合程序，预测植物群落之间空间分布的变化，来评估植物郁闭度，也就是物种在空间上的分布特征。

3 植物郁闭度的重要性
植物郁闭度的概念的出现，对生态学的研究有较大的助益，可以有效评估植物种群的多样性，帮助我们了解植物群落的结构及其与生态环境的关系。

植物郁闭度的变化可以及时反映出群落内植物物种变化的趋势，为环境治理和观测研究提供必要的研究数据。

植物郁闭度也可以帮助我们对土地使用研究、城市化研究和植被恢复研究中关于植物分布的有关研究领域提供有力的支持及科学依据。

郁闭度

分类
郁闭度有水平郁闭度和垂直郁闭度之分。水平郁闭度是指一个林层的郁闭度，同龄纯林或单层林常构成水平郁闭，形成水平郁闭度。垂直郁闭度是指二个及二个以上林层在垂直方向上产生的郁闭度。它只存在于复层林中。
分级
在较早期的林分调查中，郁闭度通常采用分级的概念，即把郁闭度分为无林、低、中、高四个等级，对应树冠的闭合程度如下：
样线法考虑的是树冠长度，而没有考虑到树冠内的空隙对郁闭度的影响，因此，会产生一定误差。
样点法样点法与样线法类似，在矩形样地对角线或者圆形样地从磁北向开始过圆心相互夹角120°的三条线上，每隔2m设一个观测点，在观测点抬头仰望或者利用观测管观测是否有树冠遮蔽，如果有，则计一个郁闭点，然后用对角线或三线上累计的郁闭点数除以总观测点数得到郁闭度值。
郁闭度是与树冠大小直接相关的一个参数，因此，调查季节极为重要，尤其是北方落叶树木。很明显，初春树木刚刚放叶和盛夏枝叶茂密时调查郁闭度其结果肯定存在差异。因此，郁闭度调查宜选择在一年中树冠相对稳定的时期进行。
如果样地内包含2个以上地类，郁闭度应按对应的有林地或疏林地范围来测算。对于实际郁闭度达不到0.20，但保存率达到80%以上生长稳定的人工幼林，郁闭度按0.20记载。
郁闭度
森林中乔木树冠遮蔽地面的程度
01 概念
03 分级 05 测定方法
目录
02 分类 04 调查方法 06 与林火
郁闭度指森林中乔木树冠在阳光直射下在地面的总投影面积（冠幅）与此林地（林分）总面积的比，它反映林分的密度。（注：城市绿化面积也是指总冠幅比上城市总面积）。
郁闭度是反映森林结构和森林环境的一个重要因子，在水土流失、水源涵养、林分质量评价、森林景观建设等方面有广泛的应用。在森林经营中郁闭度是小班区划、确定抚育采伐强度、甚至是判定是否为森林的重要因子。郁闭度可以反映树冠的闭锁程度和树木利用生活空间的程度。

提取林分郁闭度信息的几种遥感方法

林业界利用航片进行森林测量提取森林信息巳久，既使今天的森林调查也不例外，利用航片进行森林测量主要是测量有关森林调查中的各项数量化因子，主要包括二个方面：一是林分ｆ、因子，，班）Ｊ包括林分面积、郁闭度、林分平均高度、林分生长量、林木株数和林分蓄积等，二是单个立木因子，包括立木高度、冠幅、胸径、立木高度生长量、幅生长量等。冠引入数字摄影测量的光束法空中三角测量理论，一方面可以对航片进行正射纠正，进而生成影像地图，另一方面，以对前面所说的各可项数量化因子进行测量。对于我国目前进行的蠢林调查工作而言，外业工作量很大，大部分调查数据要经过地面调查得到，浪费人力，物力，财力，利用空中三角测量理论与技术、３ ” “ ｓ理论与技术和其它相关精密仪器等对林业调查中的些因子进行测量，是解决这些矛盾的有效途径之一，充分发挥航片的作用，特别是航片的测树作用，使大部分调查数据从航片上取得，少量的地面调查作补充和验证，则可大幅度减少外业工作量和调查费用，提高调查速度，降低调查成本，发展“ 是精准林业” 的有效方法之一。目前。西方大多数发达国家利用航片在林业制图和林业测量方面应用摄影测量理论与技术和 “Ｓ等技术，３” 取得了很好的效果。林分郁闭度是林分树冠投影面积对林地总面积的比。值它不仅是一个经济指标，更多地表现为一个林业综合评价指标，一个生态指标。具体的说，对郁闭度的测量即可以方便森林经济效益、生态效益的评价，叉可以有效控制森林火灾。随着社会的进步．人们认识到森林是陆地最大的生态系统。森林效益不仅表现在经济方面，而且更重要地表现在生态方面和社会方面，人们对森林郁闭度的重视程度越来越高了，因此，如何简洁且高效的提取林分郁闭度日渐成为学术界及林业部门所关心的技术。下面我们从常规方法和高光谱遥感方法简要介绍郁闭度的提取方法。首先，们可以通过航片影像的灰度变化我提取林分郁闭度的信息，林分中有林地和无林地的灰度值从总体上讲是有明显区别的，特别是在东北地区受纬度和太阳高度角的影响，小面积的林中空地总是较树冠部分暗，大面积的林中空地总是较树冠部分亮。根据影像光学特征，常用的方法是通过边缘提取技术提取出林木的树冠外围轮廓或者林中空地的轮廓。从林分的直方图信息里，我们可以确定一个阈值，阈值的确定应处于灰度变化比较明显的地方，即有林地与无林地的亮度值区分的地方。不同的林地其阈值也不相同。较合理的确定方法是确定图像中无林地中像元亮度值的变化范围，以确定一个平均阈值，进而按照像元所占的比重来估｛琳分郁闭度。假定有林地像元数为ｎ，１１

几种测定郁闭度方法的比较

竹秒 , 全际准地观测次 , 加上行走时间 , 合
士十用时分钟左右。
测宝结果的变动情况
系统样点抬头观测法是凭眼睛人为确
定空中的树冠边缘 , 受主观因素影响较大 , 所
以测定结果变动系数就较大 , 缺少可重复性。
郁闭度测定器法测定林分郁闭度 , 克服
树冠投影法是目前公认的最准确的测定
也是一般的森林调查难以要达到绝对准确的程度是不可能的。用这种个方法测定林分郁闭度 , 首先要确定林木的位置。不论是用罗盘仪
树冠投影法 , 每个标准地的测定时间都在
时 , 易将树冠范围加大 , 当背对树冠观测时 ,
后种方法各观测一次 , 以探讨不同人员观
测结果的变动情况。
易将树冠范围缩小当侧身对着树干时 , 又会使所测的方位移位可。见 , 这种所谓最准确的
结果与分析
方法也难以达到绝对准确的程度。即使容忍这砷误差 , 所需要的大量人力、物力和时间 ,
测定方法
树冠投影法先将林木定位 , 然后从几个方位测量其树冠边缘到树干的水平距离 , 按一定比例将树冠投影标绘在图纸上 , 最后从图纸上计算树冠投影总面积与林地面积的比值。
系统样点抬头观测法在标准地内对角线上 , 按一定水平间距系统布设样点 , 在每个洋点仰望树冠层 , 最后将所有树冠遮蔽的洋点数除以样点数 , 得标准地的林分郁闭度。郁闭度测定器法

林分尺度人工林郁闭度测量方法的比较

林分尺度人工林郁闭度测量方法的比较刘　恬　李若仪　王春辉　萨如拉　班寰宇（东北林业大学，黑龙江哈尔滨１５００４０）［摘　要］　郁闭度是森林资源调查中的一个重要调查因子。

森林郁闭度的估算在森林经营和管理中应用广泛，但已有的用于郁闭度量化和估算的测量方法结果差别很大。

将三种常用的基于地面的郁闭度测量方法，即样线法、样点法以及鱼眼相机测量法估算得到的郁闭度，与基于２ｍ高空间分辨率ＧＦ－１遥感图像采用监督分类和非监督分类获得的郁闭度估计值分别采用单因素方差分析和简单线性回归进行两两比较，并进行了方法之间的变异性分析。

结果表明：非监督分类与监督分类估算郁闭度与样线法和样点法计算的郁闭度存在显著差异（ｐ＜００５）；样线法、样点法与鱼眼相机法估算郁闭度存在显著差异（ｐ＜００５）；而样点法与样线法之间没有显著性差异（ｐ＞００５）。

统计分析发现：样线法与样点法、样线法与鱼眼相机法、样点法与鱼眼相机法计算郁闭度相关性较高（Ｒ２＝０５２，０６１，０７１）。

一元线性回归可以实现基于地面测量郁闭度方法之间的转换，样线法与样点法提供的郁闭度估计值变动性小，而鱼眼相机法和遥感图像分类估算的郁闭度估计值都会过高的估计样地的郁闭度，所以当精度是重要的考虑对象时，采用样线法和样点法估算郁闭度是最好的选择。

［关键词］　人工林；郁闭度；样点法；样线法；鱼眼相机；遥感图像ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＣａｎｏｐｙＤｅｎｓｉｔｙＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒＰｌａｎｔａｔｉｏｎａｔＳｔａｎｄＳｃａｌｅＬｉｕＴｉａｎ　ＬｉＲｕｏｙｉ　ＷａｎｇＣｈｕｎｈｕｉ　ＳａＲｕｌａ　ＢａｎＨｕａｎｙｕ（ＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５００４０，Ｈｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃａｎｏｐｙｄｅｎｓｉｔｙｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｆａｃｔｏｒｉｎｆｏｒｅｓｔｒｅｓｏｕｒｃｅｓｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｃａｎｏｐｙｄｅｎｓｉｔｙｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｆｏｒｅｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｂｕｔｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｔｈｅｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｃａｎｏｐｙｄｅｎｓｉｔｙａｒｅｑｕｉｔｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｒｅｅｃｏｍｍｏｎｌｙｕｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓｏｆｃａｎｏｐｙｄｅｎｓｉｔｙｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｇｒｏｕｎｄ，ｉ．ｅ．ｓｐｌｉｎｅｍｅｔｈｏｄ，ｓａｍｐｌｅｐｏｉｎｔｍｅｔｈｏｄａｎｄｆｉｓｈｅｙｅｃａｍｅｒａｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄ，ａｒｅｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｖａｌｕｅｓｏｆｃａｎｏｐｙｄｅｎｓｉｔｙｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎ２ＭｈｉｇｈｓｐａｔｉａｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎＧＦ－１ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｂｙｓｉｎｇｌｅｆａｃｔｏｒａｎａｌｙｓｉｓｏｆｖａｒｉａｎｃｅａｎｄｓｉｍｐｌｅｌｉｎｅａｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｃｏｍｐａｒｅｄＡｎａｌｙｓｉｓｏｆｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｒｅｗａｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｃａｎｏｐｙｄｅｎｓｉｔｙｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂｙｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｔｈａｔｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂｙｓａｍｐｌｅｌｉｎｅｍｅｔｈｏｄａｎｄｓａｍｐｌｅｐｏｉｎｔｍｅｔｈｏｄ（Ｐ＜００５）；ｔｈｅｒｅｗａｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｓａｍｐｌｅｌｉｎｅｍｅｔｈｏｄ，ｓａｍｐｌｅｐｏｉｎｔｍｅｔｈｏｄａｎｄｆｉｓｈｅｙｅｃａｍｅｒａｍｅｔｈｏｄ（Ｐ＜００５）；ｂｕｔｔｈｅｒｅｗａｓｎｏｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｓａｍｐｌｅｐｏｉｎｔｍｅｔｈｏｄａｎｄｓａｍｐｌｅｌｉｎｅｍｅｔｈｏｄ（Ｐ＞００５）．Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｓｈｏｗｓｔｈａｔ：ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｓａｍｐｌｅｌｉｎｅａｎｄｓａｍｐｌｅｐｏｉｎｔ，ｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｓａｍｐｌｅｌｉｎｅａｎｄｆｉｓｈｅｙｅｃａｍｅｒａ，ｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｓａｍｐｌｅｐｏｉｎｔａｎｄｆｉｓｈｅｙｅｃａｍｅｒａｉｓｈｉｇｈ（Ｒ２＝０５２，０６１，０７１）．Ｕｎｉｖａｒｉａｔｅｌｉｎｅａｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｃａｎｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍｅａｓｕｒｉｎｇｃａｎｏｐｙｄｅｎｓｉｔｙｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｇｒｏｕｎｄ．Ｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｖａｌｕｅｏｆｃａｎｏｐｙｄｅｎｓｉｔｙｐｒｏｖｉｄｅｄｂｙｔｈｅｓａｍｐｌｅｌｉｎｅｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｈｅｓａｍｐｌｅｐｏｉｎｔｍｅｔｈｏｄｈａｓｌｉｔｔｌｅｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｖａｌｕｅｏｆｃａｎｏｐｙｄｅｎｓｉｔｙｂｙｔｈｅｆｉｓｈｅｙｅｃａｍｅｒａｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｈｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗｉｌｌｂｅｔｏｏｈｉｇｈ．Ｗｈｅｎｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎ，ｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｃａｎｏｐｙｄｅｎｓｉｔｙｂｙｔｈｅｓａｍｐｌｅｌｉｎｅｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｈｅｓａｍｐｌｅｐｏｉｎｔｍｅｔｈｏｄｉｓｔｈｅｂｅｓｔＣｈｏｉｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｐｌａｎｔａｔｉｏｎ；ｃａｎｏｐｙｄｅｎｓｉｔｙ；ｓａｍｐｌｅｐｏｉｎｔｍｅｔｈｏｄ；ｓａｍｐｌｅｌｉｎｅｍｅｔｈｏｄ；ｆｉｓｈｅｙｅｃａｍｅｒａ；ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅ郁闭度指林冠的垂直投影面积与林地面积之比，是森林资源调查中的一个重要调查因子，在水土·１２· 流失、水源涵养、林分质量评价、森林景观建设等方面有广泛的应用。

郁闭度的计算公式

郁闭度的计算公式郁闭度这个概念，在林业和生态学领域可是相当重要的哟！那啥是郁闭度呢？简单来说，就是林冠覆盖面积与林地总面积之比。

郁闭度的计算公式呢，也不复杂，咱慢慢来讲。

先来说说郁闭度是咋测量的。

一般有两种常见的方法，一种是直接测量法，另一种是间接测量法。

直接测量法就是在林地里直接去量树冠的投影面积和林地的总面积，然后一除，就得出郁闭度啦。

间接测量法呢，稍微复杂点。

比如说，可以通过测量树冠的胸径、树高这些参数，然后利用一些经验公式来估算郁闭度。

那具体的计算公式是啥呢？常用的公式是：郁闭度 = 林冠投影面积/ 林地总面积。

我记得有一次去一个小山林考察，那片林子看起来挺茂密的，但到底郁闭度是多少，还得好好算算。

我和同事们拿着尺子、本子，在林子里穿梭。

阳光透过树叶的缝隙洒下来，形成一片片光斑。

我们小心翼翼地测量着每棵树的树冠投影，还得注意不踩到地上的小树苗。

有个同事不小心差点摔了一跤，惹得大家一阵笑。

算郁闭度可不是一件轻松的事儿。

比如说，林冠投影面积的测量，得考虑树冠的形状是不是规则的。

要是不规则，就得把它分成几块来分别计算。

还有啊，林地总面积的测量也得准确，不能有偏差。

在实际应用中，郁闭度的计算对于森林资源的管理和保护非常重要。

比如说，如果郁闭度过低，可能说明这片林子的树木生长不太好，需要采取一些措施来促进生长；要是郁闭度过高，可能会影响林下植被的生长，也得进行适当的调整。

而且，不同的树种、不同的林龄，郁闭度的标准也不太一样。

像一些速生树种，可能在较短的时间内就能达到较高的郁闭度；而一些慢生树种，就需要更长的时间。

总之，郁闭度的计算公式虽然看起来简单，但是要准确计算和应用，还需要我们认真细致地去测量和分析。

就像那次在山林里的考察，每一个数据都得精心对待，这样得出的结果才能对森林的管理和保护起到真正的作用。

希望通过我这一番不太专业但还算实在的讲解，能让您对郁闭度的计算公式有个大概的了解。

要是您以后有机会亲自去算算，相信会有更深刻的体会！。

基于GIS的林地郁闭度测定方法研究

基于GIS的林地郁闭度测定方法研究刘菊【摘要】为了探究一种精度高、成本低的林地郁闭度测定方法，笔者提出了基于GIS的树冠投影法，从测定方法的精准度和测定时间2个方面对传统树冠投影法和基于GIS的树冠投影法进行了比较。

结果表明：将GIS系统与树冠投影郁闭度测量方法相结合，既保证了郁闭度的测量精度，又提高了工作效率。

%This study provided a new method to measure the canopy density , which was high accuracy and low cost .It presented the crown projection method based on GIS , and compared crown projection and crown projection based on GIS from accuracy and measuring time .The results showed that combining the method of measuring crown projection canopy density with GIS , both to ensure the measurement accuracy , and improve work efficiency .【期刊名称】《山西林业科技》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】3页(P33-35)【关键词】树冠投影法;郁闭度;GIS【作者】刘菊【作者单位】山西省林业科学研究院，山西太原 030012【正文语种】中文【中图分类】S758.58郁闭度是描述森林系统状态与环境指标的重要特征之一，指森林中乔木树冠遮蔽天空的程度，即单位面积上立木树冠投影面积之和与该林地面积之比。

其常被作为控制择伐和间伐强度以及富裕采伐强度的指标，也是区分未成林造林地、有林地和疏林地的指标之一，在森林经营中具有极其重要的作用。

郁闭度的具体测算方法

郁闭度的具体测算方法以郁闭度的具体测算方法为标题，写一篇文章郁闭度是指人们情绪上的封闭、沉闷感觉，是一种心理状态的表现。

郁闭度的测算可以帮助人们了解自己的情绪状态，从而采取相应的调节措施。

下面将介绍一种具体的郁闭度测算方法。

一、选取适当的测量工具郁闭度的测算可以使用心理测量工具，如心理问卷。

在选择工具时，应确保其具备信度和效度，以保证测量结果的准确性和可靠性。

常用的心理测量工具有抑郁症状自评量表、焦虑自评量表等。

二、确定测量项目在进行郁闭度测算时，需要确定测量的具体项目。

可以从心理、情绪、行为等多个方面进行测量。

例如，心理方面可以测量个体的悲伤、痛苦、压抑等感受；情绪方面可以测量个体的愤怒、焦虑、恐惧等情绪状态；行为方面可以测量个体的社交退缩、自我封闭等行为表现。

三、制定测量指标和评分标准为了准确评估郁闭度，需要制定相应的测量指标和评分标准。

可以根据测量工具的要求，将不同项目的分数相加得到总分，再根据总分的高低判定个体的郁闭度程度。

一般来说，总分越高，表示个体的郁闭度越严重。

四、进行测量和评估在测量过程中，需要确保测试环境的安静和私密，以保证被测试者能真实地表达自己的情绪状态。

被测试者可以根据测量工具的指导，选择适当的选项或打分来表达自己的情绪状态。

测量结束后，根据评分标准进行评估，得出郁闭度的具体结果。

五、解读测量结果针对测量结果，可以进行相应的解读和分析。

根据个体的具体情况，可以了解其郁闭度程度以及可能的原因。

同时，还可以根据测量结果提出相应的建议和干预措施，帮助个体改善情绪状态和调节心理压力。

总结：郁闭度的具体测算方法包括选取适当的测量工具、确定测量项目、制定测量指标和评分标准、进行测量和评估，以及解读测量结果。

通过这一测算方法，可以客观地评估个体的郁闭度程度，为个体提供相应的心理帮助和干预措施。

在实际应用中，还可以根据具体情况进行适当的调整和改进，以提高测量的准确性和可靠性。

郁闭度计算公式

郁闭度计算公式
郁闭度计算公式是一种用于评估空气质量的方法，它可以帮助我们了解室内空气的新鲜程度和污染程度。

在现代社会中，人们大部分时间都在室内度过，因此室内空气质量对我们的健康至关重要。

本文将介绍郁闭度计算公式的原理和应用。

郁闭度计算公式的原理是基于室内空气中二氧化碳浓度的变化来评估空气质量。

当人们在室内呼吸时，会产生二氧化碳，如果室内空气不流通，二氧化碳浓度会逐渐升高，导致空气质量下降。

因此，通过测量室内二氧化碳浓度的变化，可以计算出郁闭度指数，从而评估空气质量。

郁闭度计算公式的具体计算方法如下：
郁闭度指数=（室内CO2浓度-室外CO2浓度）/（室内CO2浓度-350ppm）×100%
其中，CO2浓度的单位为ppm（每百万份气体中二氧化碳的体积占比），350ppm是室内空气中二氧化碳的安全浓度标准。

通过计算得出的郁闭度指数，可以根据以下标准来评估空气质量：
郁闭度指数<10%：空气质量优秀，室内空气新鲜。

10%≤郁闭度指数<30%：空气质量一般，室内空气较为闷热。

30%≤郁闭度指数<60%：空气质量较差，室内空气明显污染。

郁闭度指数≥60%：空气质量极差，室内空气严重污染，对人体健康有害。

郁闭度计算公式的应用非常广泛，可以用于评估各种室内场所的空气质量，如办公室、教室、医院、酒店等。

通过定期测量郁闭度指数，可以及时发现室内空气质量问题，并采取相应的措施来改善空气质量，保障人们的健康。

郁闭度计算公式是一种简单而有效的评估室内空气质量的方法，它可以帮助我们了解室内空气的新鲜程度和污染程度，从而采取相应的措施来改善空气质量，保障人们的健康。