虚拟森林环境数据特征的计算机分析方法初探

摘要

当前，森林林木动态变化具有两个显著的特性，一是时间跨度大，二是空间尺度大。正是这两个因素使得林业研究面临着非常大的难题。虚拟森林环境应用计算机仿真技术和建立数学模型以及林业科学知识，分析林业数据的复杂分布。
　　 经典统计的基本假设就是样本数据随机独立分布，然而空间数据之间存在相关性，这种相关性打破了经典统计学的基本假设，在对空间数据进行分析和处理时，必须先考虑空间数据的相关性，不能直接使用经典的统计方法对空间数据进行建模。
　　 由于空间数据具有很大的随机性，在保证数据分布特征相符，依据计算机所产生的随机数对被研究区域的数据实施仿真研究。
　　 本文是利用蒙特卡罗仿真方法，通过计算机产生大量的随机数来模拟森林生长和分布的各种数据，进行统计试验，取得所求问题的解与选取样地的试验值来进行验证。通过对空间相关性进行分析研究，在确定协方差函数与相关函数的基础上，使计算机所产生的数据的统计特征与被模拟林区的各种数据特征相符，从而得到树高、胸径、根径等的特征函数。并以此数据构建不同的林斑，用此林斑的集合作为样本空间，重复应用蒙特卡罗方法，模拟整个林区的分布。以期探索用计算机仿真产生符合被测量森林分布的空间数据，为减少林区实地测量、部分取代浩繁的林区数据采集和分析提供理论依据。

目录

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致谢

第一章 虚拟森林环境的研究

1.1研究背景

1.1.1虚拟森林环境的构建原因

1.1.2虚拟森林环境的研究意义

1.1.3空间统计分析的发展

1.1.4林业中空间统计分析的应用

第二章 国内外研究现状

2.1森林资源调奇监测技术

2.2现有的森林数据分析

2.3经典线性回归模型与空间自相关模型

第三章 选题背景和意义

3.1选题背景

3.2前人研究工作的不足

3.2.1样本数据不足

3.2.2经典统计的不足

3.2.3软件的滞后性

3.3研究目标

3.3.1将蒙特卡罗算法引入森林测量

3.3.2利用空间统计理论对林业资源进行调查

3.3.3空间自相关性的应用

3.3.4森林空间数据的统计与仿真

3.3.5数据的双重仿真

3.3.6半方差函数的应用

3.3.7树木的位置信息的分析和处理

第四章 建模方法与研究材料

4.1理论背景

4.1.1地统计学

4.1.2统计检验原理

4.1.3蒙特卡罗方法

4.1.4乔列斯基因子分解法

4.1.5空间自相关定量分析

4.2研究材料

第五章 仿真实例算法设计

5.1参数α的程序设计

5.2虚拟数据产生的程序设计

5.3随机序列的产生

5.4产生任意均值与方差的正态分布

5.5求乘积矩阵

5.6对称正定矩阵的乔里斯基分解和行列式求值

第六章 模型仿真结果及分析

6.1模型仿真结果

6.1.1初步蒙特卡罗仿真计算结果

6.1.2双重蒙特卡罗仿真

6.2模型仿真结果分析

6.2.1改进方法在计算效率方面与前人方法的比较

6.2.2改进方法在精度方面与前人方法的比较

6.2.3改进方法在整体效率方面与前人方法的比较

第七章 虚拟森林试验研究方法的结论

7.1本课题取得的成果

7.1.1蒙特卡罗方法的优越性

7.1.2空间统计理论的必要性

7.2研究中存在的不足之处

7.2.1蒙特卡罗方法的缺点

7.2.2理论的局限性

7.2.3多重蒙特卡罗的探索

7.2.4关于数据的检验

第八章 虚拟森林试验研究方法的展望

参考文献