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基于Voronoi空间单元的林分空间结构智能优化研究

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使用Voronoi法确定对象木与相邻木存在边缘校正不准确和阈值大小不确定等问题,不利于林分空间结构量化描述.针对这些问题,本研究设定所有距离样地边界线小于0.5m且不完整的Voronoi单元中的林木为非对象木,并引进对象木与相邻木的距离调控阈值Rmax,修正了Voronoi空间单元在边缘效应处理上存在的对象木和相邻木选取不合理问题.基于修正的Voronoi空间单元,构建了多目标生态采伐方案,并通过蚁群算法进行智能优化.结果表明,调控前20 个样地中4 个林分空间结构状况相对较差的样地,通过模拟采伐调控后,适应度函数分别提升0.72,0.92,0.93,0.86,证明了该方案对于优化林分空间结构具有较好的效果,可为森林经营决策提供支持工具.
A Study on Forest Stand Spatial Structure Intelligent Optimization Based on Voronoi Spatial Unit

Voronoiforest stand spatial unitant colony algorithmintelligent optimization

刘鑫、黄浪、卿东升、李建军

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湖南应用技术学院,湖南 常德 415100

中南林业科技大学,长沙 410004

Voronoi图 林分空间单元 森林结构化经营 蚁群算法 智能优化

湖南省自科基金面上项目教育部产学合作协同育人项目&&

2022JJ31000220905073260522220601020235643

2023

10.13466/j.cnki.lyzygl.2023.04.004

林业资源管理
国家林业局调查规划设计院

林业资源管理

北大核心
影响因子：0.757
ISSN：1002-6622
年,卷(期)：2023.(4)
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