一种森林小班分类方法技术

本发明专利技术是一种森林小班分类方法。该发明专利技术将聚类分析思想和方法运用至森林小班划分研究中，直接比较经营类型、立地类型一致的优势树种(组)内或样本间的性质，通过查森林小班生长主导因子(立地条件)，包括地形条件(坡度、坡向、坡位)，土壤条件(土壤厚度、腐殖质厚度)等数据作为聚类要素，运用最短距离聚类法(其中dkr、dpk、dqk分别为不同聚类之间的距离)算法，以森林小班为分类对象，对全部待聚类森林小班数据按不同分类方式或分类个数(分两类、三类、四类、若干类······)进行划分，结合同一聚类内部差异很小，不同聚类之间差异显著的要点，尽量选取不同类别中森林小班个数大致相近的分类方式或分类个数，分类完成后描述每种分类中森林小班特征，并指导实际生产。

【技术实现步骤摘要】
一、
本专利技术涉及一种森林小班分类方法，特别是一种针对经营类型、立地类型一致的优势树种(组)森林小班的分类方法。二、技术背景到目前为止，森林小班的分类主要依据森林资源调查与监测工作，及传统模型建模方法，仍没有有效、成熟的方法。以往传方法会造成较大的误差：①调查时间引起的误差。调查过程持续旷日持久，调查者依据调查顺序的前后，造成土壤厚度的微差。②观测位置不准引起的误差。由于地形、林下灌木的影响，不能准确测量腐殖质厚度，从而产生微差。③营林措施不同引起的误差。传统分类方法以每木检尺因子作为分类条件，会因营林措施不同、树种不同而造成分类变化。因此，在森林小班分类过程中，采用传统分类方法不可避免地带来了很多麻烦与误差。三、
技术实现思路
为了克服现有的分类方法再森林小班分类过程中不可避免地带来的很多麻烦与误差，本专利技术的目的是提供一种合理的聚类分析思想及其使用方法。本专利技术的目的是这样实现的：1.将聚类分析思想和方法运用至森林小班划分研究中，直接比较经营类型、立地类型一致的优势树种(组)内或样本间，比较各个森林小班生长主导的性质(聚类要素)之间的距离，将性质相近似(距离近)的归为一类，性质差别较大(距离远)的归为不同类，采取适当的分类方式或分类个数，使得同一聚类内部差异尽可能小，而不同聚类之间差异尽可能显著，且不同聚类所含森林小班个数大致近似，进而依照类别提出相适宜的营林措施意见。2.聚类方法如下：①选取经营类型、立地类型一致的优势树种(组)为样本(分类对象)；②调查森林小班生长主导因子(立地条件)，包括地形条件(坡度、坡向、坡位)，土壤条件(土壤厚度、腐殖质厚度)等数据；③采用标准差标准化法，对上述聚类要素进行标准化处理；④计算标准化处理后聚类要素之间的欧氏距离；⑤依据聚类要素欧氏距离的远近，采取最短距离聚类法将全部待聚类森林小班进行聚类处理，并比较不同分类方式或分类个数(分两类、三类、四类等)所得聚类结果，尽量选取不同聚类中森林小班个数大致相近的分类方式或分类个数；⑥描述每种分类中森林小班特征，并指导实际生产。本项专利技术具有以下优点：①把森林小班生长因子以地形条件、土壤条件作为划分，避免因营林措施造成的误差；②在分类方面，聚类分析所得结果是使得属于任意不同类的两个数据对象之间的距离均大于同一类中两个数据对象之间的距离；四、具体实施方式：森林小班分类方法与传统分类方法不同，作了很大改进，具体是：1)聚类分析思想和方法运用至森林小班划分研究中，直接比较经营类型、立地类型一致的优势树种(组)内或样本间，统计各个森林小班生长主导的性质并作为聚类要素，将个聚类要素采取标准差标准化法处理后，计算其相关欧氏距离，采用最短距离聚类法(其中dkr、dpk、dqk分别为不同聚类之间的距离)将全部待聚类森林小班进行划分，使得性质相近似(距离近)的归为一类，性质差别较大(距离远)的归为不同类，以达到同一聚类内部差异很小，不同聚类之间差异显著，且不同类别中森林小班个数大致相近的聚类结果，分类完成后描述每种分类中森林小班特征，进而依照类别提出相适宜的营林措施意见并指导实际生产。2)森林小班分类方法：森林小班分类方法如下：①选取经营类型、立地类型一致的优势树种(组)为样本(分类对象)；②调查森林小班生长主导因子(立地条件)，包括地形条件(坡度、坡向、坡位)，土壤条件(土壤厚度、腐殖质厚度)等作为聚类要素；③采用标准差标准化算法，对上述聚类要素进行标准化处理；④计算标准化处理后的聚类要素之间的欧氏距离，作为后续分类依据；⑤依据上述聚类要素的距离远近，采取最短距离聚类法将全部待聚类森林小班进行划分，使得同一聚类内部差异很小，不同聚类之间差异显著；⑥比较不同分类方式或分类个数(分两类、三类、四类等)所得聚类结果，尽量选取不同聚类中森林小班个数大致相近的分类方式或分类个数；⑦决定最终分类方式或分类个数，并确认聚类结果；⑧描述每种分类中森林小班特征，并指导实际生产。3)方法中利用到的公式：标准差标准化：其中xi'j为标准化后的变量值，xij为实际变量值，为原始数据平均值，sj为原始数据标准差；欧氏距离：其中dij为计算后的欧氏距离，xik为第i个样本的第k个指标的观察值，xjk为为第j个样本的第k个指标的观察值；最短距离聚类法：其中dkr、dpk、dqk分别为不同聚类之间的距离。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种森林小班分类方法，其特征是：将聚类分析思想和方法运用至森林小班划分研究中，直接比较经营类型、立地类型一致的优势树种(组)内或样本间，各个森林小班生长主导的性质，将性质相近似的归为一类，性质差别较大的归为不同类，将不同森林小班划分为不同类，别使得同一聚类内部差异很小，不同聚类之间差异显著，进而依照类别提出相适宜的营林措施意见。

【技术特征摘要】
1.一种森林小班分类方法，其特征是：将聚类分析思想和方法运用至森林小班划分研究中，直接比较经营类型、立地类型一致的优势树种(组)内或样本间，各个森林小班生长主导的性质，将性质相近似的归为一类，性质差别较大的归为不同类，将不同森林小班划分为不同类，别使得同一聚类内部差异很小，不同聚类之间差异显著，进而依照类别提出相适宜的营林措施意见。2.一种实现权利要求1所述的森林小班分类方法，其特征是：①选取经营类型、立地类型一致的优势树种(组)为样本(分类对象)；②调查森林小班生长主导因子(立地条件)，包括地形条件(坡度、坡向、坡位)，土壤条件(土壤厚度、腐殖质厚度)等作为聚类要素；③采用标准差标准化(xij′=xij-x‾jsj(i=1,2,...,m;j=1,2,...,n),...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯仲科，马力，
申请(专利权)人：北京林业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11