海口市森林资源调查空间平衡抽样研究

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2019.02.007

林业资源管理 ›› 2019›› Issue (2): 47-53.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2019.02.007

海口市森林资源调查空间平衡抽样研究

李苑菱(), 陈宗铸(), 雷金睿, 陈小花, 杨琦, 吴庭天

海南省林业科学研究所,海口 571100

收稿日期:2019-01-24 修回日期:2019-04-18 出版日期:2019-04-28 发布日期:2020-09-22
通讯作者: 陈宗铸
作者简介:李苑菱(1992-),女,海南澄迈人,助理工程师,硕士,研究方向:森林资源监测。Email: liyuanlinghn@163.com
基金资助:
海南省森林资源年度监测平衡抽样方法研究(SQ2017JSKF0035);国家重点研发计划子课题(2016YFD0600601-4)

Study on Spatial Balance Sampling of Forest Resources Survey in Haikou

LI Yuanling(), CHEN Zongzhu(), LEI Jinrui, CHEN Xiaohua, YANG Qi, WU Tingtian

Hainan Provincial Forestry Science Research Institute,Haikou 571100,Hainan,China

Received:2019-01-24 Revised:2019-04-18 Online:2019-04-28 Published:2020-09-22
Contact: CHEN Zongzhu

摘要/Abstract

摘要：

传统抽样方法因存在适应性弱、空间相关性高等缺陷,越发不适用我国的森林资源调查。随着调查精度要求提高和社会经济条件变化,空间平衡抽样(SBS)的理论与方法应运而生。以海口市为研究案例,对空间平衡抽样与传统抽样方法进行抽样精度、抽样效率和空间相关性等性能指标的比较分析。研究表明:1)在海口市各地类面积模拟抽样中,抽样精度从高到低依次为空间平衡抽样>系统抽样>简单随机抽样;2)在模拟抽样性能评价中,空间平衡抽样的空间相关性、抽样精度和抽样效率均优于简单随机抽样、系统抽样。通过研究,以期为森林资源调查探索出更为经济适用的方法途径,为提高森林资源调查效率提供科学依据。

关键词: 海口市, 空间平衡抽样, 传统抽样方法, 森林资源调查, ArcGIS

Abstract:

At present,the sampling method of forest resources survey in China has some disadvantages,such as poor adaptability and strong spatial correlation.With the improvement of investigation accuracy and the change of social and economic conditions,the theory and method of spatial balance sampling (SBS) came into being.In this paper,the performance indexes of sampling accuracy,sampling efficiency and spatial correlation of 3 different sampling schemes of spatial balance sampling and traditional sampling are compared and analyzed by taking Haikou as the research case.The results show that:1) in the simulated sampling of various areas of Haikou,the sampling accuracy from high to low is the spatial balance sampling > system sampling > simple random sampling;2) in the simulated sampling performance evaluation,the spatial correlation,sampling accuracy and sampling efficiency of spatial balance sampling are better than simple random sampling and system sampling.This study aims to explore more economical and applicable methods for forest resource survey,in order to provide scientific basis for forestry development.

Key words: Haikou city, spatial balance sampling, traditional sampling methods, forest resources survey, ArcGIS

中图分类号:

S757.2

李苑菱, 陈宗铸, 雷金睿, 陈小花, 杨琦, 吴庭天. 海口市森林资源调查空间平衡抽样研究[J]. 林业资源管理, 2019,(2): 47-53.

LI Yuanling, CHEN Zongzhu, LEI Jinrui, CHEN Xiaohua, YANG Qi, WU Tingtian. Study on Spatial Balance Sampling of Forest Resources Survey in Haikou[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2019,(2): 47-53.

图/表 4

图1

表1

表2

表3

参考文献 33

[1]	刘三平, 李利, 曾伟生. 关于完善地方森林资源监测体系的思考[J]. 中南林业调查规划, 2011,30(3):1-4.
[2]	曾伟生, 周佑明. 森林资源一类和二类调查存在的主要问题与对策[J]. 中南林业调查规划, 2003,22(4):8-11.
[3]	白降丽, 彭道黎, 庾晓红. 我国森林资源调查技术发展研究[J].山西林业科技, 2005(1):4-7.
[4]	闫飞. 森林资源调查技术与方法研究[D]. 北京:北京林业大学, 2014.
[5]	Stehman S V. Basic probability sampling designs for thematic map accuracy assessments[J]. International Journal of Remote Sensing, 1999,20(12):2423-2441.
[6]	冯士雍. 抽样调查理论方法与实践[M]. 上海: 上海科学技术出版社, 1996.
[7]	Stevens D L Jr. Variable density grid-based sampling designs for continuous spatial populations[J]. Environmetrics, 1997,8:164-195.
[8]	Oakley K L, Thomas L P, Fancy S G. Guidelines for long-term monitoring protocols[J]. Wildlife Society Bulletin, 2003,31(4):1000-1003.
[9]	Arthur G, Ord J K. The analysis of spatial association by use of distance statistics[J]. Geographical Analysis, 1992,24(3):189-206.
[10]	Mitchell S, Csillag F, Tague C. Advantages of open-source GIS to improve spatial environmental modelling[R] //Proceedings of the Open Source GIS-GRASS users conference.Trento,Italy:Estates Gazette, 2002.
[11]	Stevens D L Jr., Olsen A R.Spatially balanced sampling of natural resources[J]. Journal of the American Statistical Association, 2004,99(465):262-278.
[12]	Stevens D L Jr, Olsen A R. Variance estimation for spatially balanced samples of environmental resources[J]. Environmetrics, 2003,14:593-610. doi: 10.1002/(ISSN)1099-095X
[13]	Matheron G. Principles of geostatistics[J]. Economic Geology, 1963,58:1246-1266. doi: 10.2113/gsecongeo.58.8.1246
[14]	李明阳, 张向阳, 吴文浩, 等. 基于GIS的森林资源调查空间平衡抽样方法研究[J].林业资源管理, 2008(4):137-142.
[15]	李明阳, 吴文浩, 何燕洁. 空间平衡抽样及其在森林资源调查中的应用[J]. 林业调查规划, 2008,33(4):1-6.
[16]	李明阳, 刘米兰, 刘敏. 森林资源与生态监测的空间平衡抽样方法研究[J]. 西南林业大学学报:自然科学, 2010,30(4):1-5.
[17]	李明阳, 王晓俊, 刘米兰, 等. 基于GIS的野生哺乳动物空间平衡抽样方法研究—以南京东郊为例[J]. 中南林业科技大学学报, 2011,31(1):98-103.
[18]	李明阳, 营利荣. 森林资源调查空间抽样与数据分析[M].中国林业出版社, 2013.
[19]	海口市行政区划[EB/OL].中国海口政府门户网站,(2018-12-18)[2019-01-24]]. http://www.haikou.gov.cn/.
[20]	海口市情[EB/OL].中国海口政府门户网站,(2016-07-15)[2019-01-24]]. http://www.haikou.gov.cn/.
[21]	Wang Jinfeng, Liu Jiyuan, Zhuan Dafang, et al.Spatial sampling design for monitoring cultivated land[J].International Journal of Remote Sensing, 2002,23,(2):263-284. doi: 10.1080/01431160010025998
[22]	刘敏, 李明阳, 陈溢南. 基于GIS平台的森林资源调查模拟抽样软件性能及其应用分析[J]. 中南林业调查规划, 2011,30(4):34-37.
[23]	刘安兴, 蔡良良, 佘光辉. 森林资源二类调查新颁规定的应用分析[J]. 南京林业大学学报:自然科学版, 2006,30(2):127-130.
[24]	Smith T H. The foundations of survey sampling:a review[J]. Journal of the Royal Statistics Society, 1976,139:183-204.
[25]	李明阳, 黄文奇, 刘敏. 基于连清体系的森林生物多样性监测网络构建研究——以湖南省为例[J].林业资源管理, 2012(5):51-58.
[26]	刘敏. 基于GIS的森林资源调查空间平衡抽样方法研究[D]. 南京:南京林业大学, 2012.
[27]	冯益明, 唐守正, 李增元. 空间统计分析在林业中的应用[J]. 林业科学, 2004,40(3):149-155. doi: 10.11707/j.1001-7488.20040326
[28]	宋新民, 李金良. 抽样调查技术[M]. 北京: 北京林业出版社, 2007.
[29]	刘敏, 李明阳. 基于GIS和高分辨率遥感数据的城市绿地抽样调查方法研究[J]. 林业调查规划, 2011,36(2):59-61.
[30]	孙皓晗, 佘光辉, 温小荣, 等. 空间自相关分析及绿地覆盖率的分层抽样估计[J]. 中南林业科技大学学报, 2012,32(4):75-80.
[31]	杨建宇, 岳彦利, 宋海荣, 等. 基于空间平衡法的县域耕地质量监测布样方法[J]. 农业工程学报, 2015,31(24):274-280.
[32]	殷守强, 王鑫, 贺文龙, 等. 耕地质量监测中不同抽样方法的精度比较—以河北省黄骅市为例[J]. 资源科学, 2016,38(11):2049-2057. doi: 10.18402/resci.2016.11.04
[33]	郝一炜, 金勇进. 经济社会调查中的空间平衡抽样设计[J]. 统计与信息论坛, 2018,33(11):3-8.

森林类型	抽样调查各地类面积比			二类调查各地类面积比	调查精度
森林类型	系统抽样	随机抽样	空间平衡抽样	二类调查各地类面积比	系统抽样	随机抽样	空间平衡抽样
有林地	77.21	74.76	74.49	74.17	95.90	99.20	99.57
疏林地	—	—	—	0.25	—	—	—
灌木林地	4.38	2.24	4.19	3.98	89.95	56.28	94.72
未成造林地	—	—	—	0.35	—	—	—
苗圃地	4.37	4.59	6.58	6.02	72.59	76.25	90.70
无立木林地	—	—	—	0.26	—	—	—
宜林地	14.04	18.42	14.75	14.98	93.72	77.04	98.46
合计/平均值	100	100	100	100	88.04	77.19	95.86

抽样方法	抽样效率	抽样精度	空间关联性
抽样方法	抽样效率	抽样精度	Moran'sI	Z值
系统抽样	0.3832	0.3920	0.2202	4.0487
随机抽样	0.3773	0.4223	0.0928	3.0042
空间平衡抽样	0.4089	0.3119	0.0933	2.0065

海口市森林资源调查空间平衡抽样研究

Study on Spatial Balance Sampling of Forest Resources Survey in Haikou

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 4

参考文献 33

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

评价指标	简单随机抽样	系统抽样	空间平衡抽样
变异性	高	中	低
空间分布	不均匀	均匀	不均匀-均匀
抽样概率	等概	等概	不等概
抽样成本	中等	高	低
方法难易度	简单	简单	复杂
适应性	强	弱	强

[1]	邱洁, 李倩楠, 虞瑶. 机载激光雷达数据估测森林资源蓄积量研究[J]. 林业资源管理, 2023, 0(1): 153-160.
[2]	李建德, 解雅麟, 冯亮, 张致铭, 雷相东. 星站差分定位在全国森林资源调查中的应用[J]. 林业资源管理, 2022, 0(2): 39-44.
[3]	林鑫, 庞勇, 李春干. 无人机密集匹配点云与机载激光雷达点云的差异分析[J]. 林业资源管理, 2020, 0(3): 58-62.
[4]	朱坤, 代继平, 庞婧, 韩旭, 左翔, 彭建松. 云南省芒市古树名木资源调查与特征分析[J]. 林业资源管理, 2020, 0(1): 22-29.
[5]	王六如, 尹洪波. 新型便携式树木测高仪DZH-30在森林资源调查中的应用[J]. 林业资源管理, 2019, 0(6): 132-136.
[6]	国红, 尤磊, 雷相东, 谢阳生, 洪玲霞. 多期森林调查样地数据的逻辑检查方法研究[J]. 林业资源管理, 2019, 0(5): 84-88.
[7]	余为益, 胡红. 城市休闲绿地适老性评价指标体系研究——以上饶中心城老城区为例[J]. 林业资源管理, 2018, 0(4): 69-75.
[8]	朱磊. 基于高清影像分层抽样技术在森林资源二类调查中的应用探索[J]. 林业资源管理, 2018, 0(3): 129-132.
[9]	庄永健, 冯仲科, 李亚藏, 杨立岩, 张力, 孙梦营. 激光雷达技术测树方法原理与应用[J]. 林业资源管理, 2016, 0(6): 116-119.
[10]	智长贵, 王六如, 陈新云, 王威, 李利伟, 张乔. 境外森林资源调查分层整群抽样案例分析[J]. 林业资源管理, 2015, 0(4): 28-32.
[11]	周昌祥. 我国森林资源规划设计调查的回顾与改进意见[J]. 林业资源管理, 2014, 0(4): 1-3.
[12]	楼毅, 聂祥永. 华东监测区非规划林地森林资源的调查和管理问题与对策[J]. 林业资源管理, 2014, 0(1): 27-29.
[13]	郭志文, 岳德鹏, 曹睿, 杨丝涵. 多边形样地精度研究[J]. 林业资源管理, 2013, 0(6): 81-85.
[14]	王晓晶, 王蓉, 郑团结, 李胜利, 徐苑君. 面向森林资源调查应用的天绘一号数据影像融合算法评价分析[J]. 林业资源管理, 2013, 0(3): 138-142.
[15]	李明阳, 黄文奇, 刘敏. 基于连清体系的森林生物多样性监测网络构建研究——以湖南省为例[J]. 林业资源管理, 2012, 0(5): 51-58.