郭含茹
- 作品数：7 被引量：39H指数：3
- 供职机构：浙江农林大学环境与资源学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 一种基于拉绳传感器的树木直径记录仪被引量：8
- 2013年
- 设计了一种基于拉伸传感器的自动测量记录树木直径的设备—树木直径记录仪,记录仪由单片机、时钟模块、CH376模块、传感器和电源5部分组成。时钟输出时间,通过AD转换把传感器测得的数据转换成周长与直径,CH376用来对单片机进行数据的读写,电源模块控制向所有的其他模块供电。先设定好初始时间和测量间隔时间,然后进入休眠,仅时钟模块运行。当时钟运行到设定的测量时间,系统被唤醒,拉绳传感器得到的模拟量通过AD转换成周长与直径,并存入flash,随后再次进入休眠,如此往复。该系统采集数据简单,将U盘插入系统所带的USB接口,系统会自动识别,并将数据复制到U盘。通过试验可看出,用本仪器测得值的平均值来代替实际值,精度较高。
- 陈金星张茂震赵平安金雨菲何卫安郭含茹
- 关键词：直径单片机CH376
- 区域森林碳分布空间估计误差定量分析被引量：2
- 2013年
- 区域森林碳(地上部分)分布的空间估计存在多种误差来源,其直接影响估计结果的精度。采用森林资源清查样地数据与Landsat TM影像数据相结合的方法对区域森林碳(地上部分)分布进行空间估计的误差来源,采取相对误差的形式对其定量化,根据不确定度的合成与分配方法获得空间估计总误差及各误差来源在总误差中的比例分配。基于临安市2004年森林资源清查和Land-sat TM影像数据的森林碳(地上部分)分布空间估计误差分析结果显示,区域森林碳(地上部分)分布空间估计的总误差为10.15%,各误差所占比例为:抽样误差63.5%、遥感影像坐标校正定位误差22.9%、树高测量误差9.4%、生物量模型误差3.4%、胸径测量误差0.8%。
- 赵平安张茂震陈金星金雨菲郭含茹何卫安
- 基于克里格插值与序贯高斯协同模拟的森林碳密度空间估计被引量：2
- 2013年
- 以浙江省仙居县为例,利用普通克里格插值法和序贯高斯协同模拟法对森林碳储量(地上部分)的空间分布进行估计,利用交叉检验方法对其结果进行对比分析。结果表明,仙居县的森林碳密度分布差异较大,大部分地区森林碳密度较低;普通克里格法未能体现森林碳密度的空间差异,具有明显的"平滑"效应,序贯高斯协同模拟在减少平滑影响方面优于前者,序贯高斯协同模拟法的预测结果较克里格插值法高。
- 金雨菲张茂震郭含茹何卫安
- 关键词：碳储量碳密度
- 基于空间协同仿真模拟的开化县森林碳估计
- 2016年
- 森林碳储量是反映森林生态系统生产力的重要指标,也是区域森林碳汇计量的基础。以浙江省开化县为研究区,采用2013年资源3号遥感影像与2014年森林资源清查样地数据,结合序列高斯协同模拟方法对全县地上部分森林碳储量及其分布进行估计,并以平均误差、残差平方和、平均相对误差以及均方根误差4个指标为基础对估计结果进行精度评价。结果表明:开化县2014年森林总碳储量空间协同仿真估计结果为7.221 573 Tg,碳密度值分布为0~109.178 0 Mg·hm^(-2),均值为32.376 4 Mg·hm^(-2),基于15%检验样本的平均相对误差为4.565%,仿真估计碳总量在实测样地估算的置信区间内。本研究发现,遥感影像与地面样地森林碳密度的相关性随遥感影像的空间分辨率变化而变化,这对于提高森林碳储量估计精度有着重要意义,也是下一步研究的重点。
- 袁振花张茂震郭含茹秦立厚
- 关键词：森林生态学森林碳储量森林资源清查
- 不同采样密度下县域森林碳储量仿真估计被引量：4
- 2016年
- 采用浙江省台州市仙居县森林资源二类调查样地实测地上部分碳储量数据,结合Landsat TM影像数据,利用序列高斯协同仿真(SGCS)算法、序列高斯块协同仿真(SGBCS)算法,以4种地面采样密度(SD)SD_1=0.012%、SD_2=0.010%、SD_3=0.007%、SD_4=0.005%,估计全县森林碳储量及其空间分布,分析不同地面采样密度对区域森林碳储量及其分布格局估计精度的影响。结果表明:1)不同采样密度下SGCS和SGBCS估计的森林碳储量分布趋势相似,SGCS估计在采样密度为SD_2时可以满足精度要求,且均值与实测最相符;SGBCS估计受采样密度影响较小,在四种采样密度下均可满足精度要求。2)SGCS、SGBCS估计的不确定性随着采样密度的降低均呈现出整体升高的趋势,增长速率在SD_2采样密度时最低,相对SD_1分别升高1.08%、-1.71%;当SGBCS算法的采样密度由SD_2变为SD_3时,样地数的减少对不确定性影响最大,但对区域空间变异格局估计没有实质性影响。3)将采样密度控制在SD_2(0.010%)水平,利用SGCS和SGBCS算法均能得到准确可靠的森林碳储量及其分布信息,同时能节省至少20%左右的森林调查工作量。
- 郭含茹张茂震徐丽华袁振花秦立厚陈田阁
- 关键词：不确定性
- 基于地理加权回归的区域森林碳储量估计
- 本论文以浙江省台州市仙居县森林资源二类调查地面样地实测数据、Landsat TM影像为数据源，以地理加权回归(geographically weighted regression，GWR)方法估算森林碳储量及其分布;首先...
- 郭含茹
- 关键词：森林碳储量空间异质性地理加权回归
- 基于地理加权回归的区域森林碳储量估计被引量：20
- 2015年
- 森林碳储量与其调查因子之间的关系及其空间相关性特征是区域森林碳储量及其分布估计模型建立的基础,然而某一调查因子在不同空间位置对森林碳储量估计的影响程度存在差异。地理加权回归方法考虑了调查因子作用的空间异质性,进行局部回归估计。以浙江省台州市仙居县森林资源二类调查样地实测数据为数据源,利用地理加权回归方法结合陆地探测卫星系统Landsat TM影像数据进行森林碳储量及其密度的分布估计,并检验地理和海拔加权回归在地势平缓的区域是否可用。结果表明：1仙居县森林地上部分总碳储量3.132×106Mg,与样地实测统计得到的全县碳储量3.192×106Mg相差1.880%;地理加权回归模型估计结果与实际碳密度分布情况相一致,研究区内碳密度的取值范围为0~89.964 Mg·hm-2,保留了70%以上的空间异质性特征;基于地理加权回归的森林地上部分碳储量估计方法是有效的,地理加权回归在区域碳储量方面估计结果合理且精度较高。2在地势较为平缓的地区,海拔对植被的影响不显著,地理和海拔加权回归并不适用;若将海拔作为解释变量加入建模,能够提高估计精度,但存在多重共线性问题。
- 郭含茹张茂震徐丽华袁振花陈田阁
- 关键词：森林生态学森林碳储量空间异质性地理加权回归
