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公开(公告)号：CN116205353A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310143015.2
申请日：2023-02-21
Applicant: 福建农林大学 , 浙江省森林资源监测中心(浙江省林业调查规划设计院)
Abstract: 本发明公开了亚热带地区乔木林树种结构的预测方法，包括以下步骤：1）将乔木林树种分为松类、杉类和阔叶类三个大类，根据历次森林资源清查固定样地获得的各树种大类材积比例数据建立预测模型：2）将两期调查数据作为建模数据，用STATA软件拟合求参数；3）将各样地实测数据代入预测模型进行迭代计算，获得以两期间隔期为步长的未来乔木林树种材积比例值作为预测值；对所有样地树种比例的预测值算平均预测值；4）将树种比例的平均预测值中阔叶类材积比例的预测值或松类、杉类材积比例的预测值之和，与针阔混交林临界值比较，确定是否需在实际林业经营中施加人为干预。本发明可预测未来年份乔木林树种结构，具有指导林业生产经营活动的作用。
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公开(公告)号：CN111191386B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202010065960.1
申请日：2020-01-20
Applicant: 浙江省森林资源监测中心
Abstract: 本发明公开一种多尺度相容的林木年生长模型组建模方法，以全省为总体，首先建立蓄积、胸径、树高的省级生长模型，再利用测算的各县转换系数，将省级生长均值模型转换到各县级生长本土模型；然后对各建模样地的蓄积生长进行分析校正；最后，采用多个模型式进行分别拟合，选取相关系数好，拟合精度高，预测均方误差小的模型式作为结果式。本发明能准确预测年度小量变化，且预测结果的年度间稳定性好；采用建立关联模型方程组，统一求解各类指标的模型参数，相较于现有技术，能统筹解决各相关模型的参数求解和模型相容问题。实现了省、市、县三个不同尺度的模型相容，提高了省、市、县三级预测结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105303057A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510789662.6
申请日：2015-11-17
Applicant: 浙江省森林资源监测中心
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了设区市森林资源市县联动年度监测工艺，包括：(1)基于每个县副总体前一年的小班数据，更新获得该县副总体当年的小班数据，基础年的小班数据由森林资源二类调查获得；(2)汇总所有县副总体当年的小班数据，得到全市当年的小班数据；(3)对每个县副总体和全市森林资源进行抽样控制，计算得到抽样控制精度和抽样控制区间；(4)如全市和每个县副总体的小班数据均在各自的抽样控制区间内，则统计当年的森林资源监测成果等，否则，对相应的小班数据进行修正。本发明基于各县副总体基础年的小班数据更新获得一股年的小班数据，通过汇总获得全市的小班数据，又抽样控制对更新和汇总的小班数据进行反馈控制，及时修正，数据更准确。
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公开(公告)号：CN116882947A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311144150.5
申请日：2023-09-06
Applicant: 浙江省森林资源监测中心(浙江省林业调查规划设计院)
Abstract: 本发明涉及一种基于碳账户架构的林业碳汇项目开发系统及云平台，林业碳汇项目开发系统包括经营主体账户端应用系统、市县级客户端应用系统和省级服务器端应用系统，经营主体账户端主要服务于经营主体账户，在相应项目材料上传后在市县级客户端进行审核，市县级客户端能够实时掌握各自市县的情况和项目信息并做出审核，省级服务器端能够实时掌握所有本省市县的项目信息和各环节进度情况并做出最终审核，同时具备汇总展示功能。本发明技术方案的实施，可准确量化林业碳汇项目的开发进度、缩短了项目周期、大幅提升了工作效率和检查质量。
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公开(公告)号：CN119130272A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411644538.6
申请日：2024-11-18
Applicant: 浙江省森林资源监测中心(浙江省林业调查规划设计院)
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F16/23 , G06F16/25
Abstract: 本发明涉及森林资源监测技术领域，具体涉及一种多层级森林资源监测系统和方法。其中系统包括：系统运行维护子系统，收集森林资源数据建立森林资源监测数据云平台，并提供各个层级用户进行账号注册、登录和权限管理操作；核实数据维护子系统，根据森林资源数据生成变化核实图斑；核实图斑更新子系统，对生成的变化核实图斑进行更新；国家成果数据子系统，依次进行各个层级更新后的变化核实图斑核查，将核查结果进行汇总后进行数据库结构和数据字典转换，生成林草湿图斑监测国家级成果。本发明提供的应用于该系统的多层级森林资源监测方法，通过多层级的质量监管体系，能够有效解决现有监测体系下数据质量监管缺失的问题，实现了全流程管理。
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公开(公告)号：CN117689068A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311702152.1
申请日：2023-12-12
Applicant: 浙江省林业科学研究院 , 浙江省森林资源监测中心(浙江省林业调查规划设计院)
Abstract: 本发明公开了一种毛竹伐后次生林恢复中林木个体生长碳积累的预测方法。通过所选的特定多个变量建立多元线性回归模型，先采用标准差标准化法对变量进行无量纲化处理，再用逐步回归方法结合VIF、AIC与BIC确定最优碳积累预测模型：VIF小于10且AIC与贝叶斯信息标准BIC均最小时确定的预测模型为最优碳积累预测模型；用最大似然法估计最优碳积累预测模型的参数的值，得到林木个体生长碳积累的预测模型。避免了自变量间的多重共线性和过参数化问题，得到客观反映毛竹伐后次生林恢复中林木个体生长碳积累的关键影响因素的林木个体生长碳积累的预测模型；预测模型精度高，误差较小，具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN111191386A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010065960.1
申请日：2020-01-20
Applicant: 浙江省森林资源监测中心
Abstract: 本发明公开一种多尺度相容的林木年生长模型组建模方法，以全省为总体，首先建立蓄积、胸径、树高的省级生长模型，再利用测算的各县转换系数，将省级生长均值模型转换到各县级生长本土模型；然后对各建模样地的蓄积生长进行分析校正；最后，采用多个模型式进行分别拟合，选取相关系数好，拟合精度高，预测均方误差小的模型式作为结果式。本发明能准确预测年度小量变化，且预测结果的年度间稳定性好；采用建立关联模型方程组，统一求解各类指标的模型参数，相较于现有技术，能统筹解决各相关模型的参数求解和模型相容问题。实现了省、市、县三个不同尺度的模型相容，提高了省、市、县三级预测结果的准确性。
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