專利名稱：一種防護林水平配置方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及林業(yè)科學(xué)中造林技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種防護林水平配置方法。
背景技術(shù)：
根據(jù)自然地理條件，對各個林種及其配置以建立綜合的森林體系和達到合理的森林覆蓋率，對防護林林帶的結(jié)構(gòu)與配置、樹種選擇、營林技術(shù)等方面都能夠取得很好的技術(shù)效果?，F(xiàn)有技術(shù)中，通過以農(nóng)、林、牧、漁各行業(yè)基本情況為約束條件，建立線性規(guī)劃模型，進行林種配置；通過以林業(yè)綜合發(fā)展策略為基礎(chǔ)，借助系統(tǒng)動力學(xué)(System Dynamics, SD)仿真手段對林種配置進行調(diào)控；通過以生態(tài)、社會、經(jīng)濟效益為基礎(chǔ)的層次分析法對防護林體系進行林種配置；應(yīng)用生態(tài)經(jīng)濟學(xué)和多目標(biāo)灰色局勢決策的原理與方法，對研究地區(qū)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值及其構(gòu)成進行灰色關(guān)聯(lián)分析和灰色預(yù)測，在此基礎(chǔ)上配置防護林體系；運用多目標(biāo)線性規(guī)劃的方法，以定量分析為核心，以生態(tài)、經(jīng)濟、社會效益最大為目標(biāo)，建立優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型，調(diào)整了林種結(jié)構(gòu)。但是，上述的現(xiàn)有技術(shù)存在以下問題；在不同的地理環(huán)境，不同的生態(tài)條件以及不同的經(jīng)濟背景下，適宜的防護林林種配置模式不同，上述技術(shù)方法描述了特定背景環(huán)境下的林種配置模式，對于不同的社會、自然條件下，不能進行廣泛的推廣。

發(fā)明內(nèi)容
(一)要解決的技術(shù)問題本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是如何在快速、全面、能夠結(jié)合實際環(huán)境條件的情況下， 提高防護林林種配置模式在不同背景環(huán)境下的適應(yīng)性，便于其廣泛的推廣使用。( 二 )技術(shù)方案為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種防護林水平配置方法，其包括以下步驟Sl 確定決定植被類型配置的指標(biāo)；S2 對所述指標(biāo)的數(shù)值進行歸一化處理，使其值域在
或[-1，1]之間；S3:將所述指標(biāo)作為輸入節(jié)點，植被類型作為輸出節(jié)點，確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層和輸出層；S4 確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；S5:根據(jù)所確定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸入所述指標(biāo)的歸一化數(shù)值，輸出植被類型的數(shù)值， 確定防護林的水平配置。上述防護林水平配置方法中，步驟S4中，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定具體包括采用誤差反傳學(xué)習(xí)算法，使用梯度搜索技術(shù)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的實際輸出與期望輸出的均方差最小化；
使用防護林的所述植被類型對所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化、 為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供學(xué)習(xí)樣本、以及對每個學(xué)習(xí)樣本進行P循環(huán)；采用附加動量法修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率，以及采用Levernberg-Marquart算法使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。上述防護林水平配置方法中，步驟S5中，根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輸出的植被類型的數(shù)值，確定防護林的水平配置具體包括求解該數(shù)值與防護林原有植被類型數(shù)值的差值，確定防護林的水平配置結(jié)果。上述防護林水平配置方法中，所述指標(biāo)包括海拔、坡向、坡度、坡位、裸巖率、土壤類型、土壤厚度和土壤質(zhì)地中的一種或幾種。上述防護林水平配置方法中，所述歸一化處理采用premnmx函數(shù)。上述防護林水平配置方法中，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含多層隱含層。上述防護林水平配置方法中，所述海拔由GPS測定，所述坡度由手持羅盤儀測定。(三)有益效果上述技術(shù)方案所提供的防護林水平配置方法中，以“近自然林業(yè)”為理論基礎(chǔ)，以 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為工具，以林地自然、地理、氣候條件為源數(shù)據(jù)對防護林林種配置進行研究，能使防護林的林種符合自然地理氣候條件，達到防護效果。


圖1是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出結(jié)構(gòu)圖示；圖2是本發(fā)明實施例的防護林水平配置方法的流程圖；圖3是本發(fā)明實施例中土門西溝流域防護林配置前的林種分布示意圖；圖4是本發(fā)明實施例中土門西溝流域防護林配置后的林種分布示意圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖和實施例，對本發(fā)明的具體實施方式
作進一步詳細(xì)描述。以下實施例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。植被類型的確定是一個涉及面廣、綜合性強的工作，需要多方面的知識和豐富的實踐經(jīng)驗。對于防護林體系來講，林種的配置方式主要有水平配置和立體配置，水平配置是指水土保持林體系內(nèi)各個林種在流域范圍內(nèi)的平面布局和合理規(guī)劃。立體配置是指某一林種組成的樹種或植物種的選擇，和林分立體結(jié)構(gòu)的配置和形成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個非線性動力學(xué)系統(tǒng)，具有高度的集約性、容錯性和自學(xué)習(xí)的特點， 它將知識的獲取、表示和推理合為一體，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練即可完成。與其他方法相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有諸多優(yōu)勢，通過對評價項目的適當(dāng)確定，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠克服分析的片面性，全面分析多因素綜合作用下植被類型的配置問題，而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理非數(shù)值型指標(biāo)，通過自學(xué)習(xí)調(diào)整連接權(quán)值，使各指標(biāo)的作用在自學(xué)習(xí)過程中不斷明晰。如圖2所示，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行防護林植被類型水平配置的主要步驟如下Sl 確定決定植被類型配置的指標(biāo)。具體地，研究以海拔、坡向、坡度、坡位、裸巖率、土壤類型、土壤厚度、土壤質(zhì)地8 個因子作為決定植被類型的指標(biāo)，其中，坡向、坡位、土壤類型、土壤質(zhì)地、植被類型等定性因素可表示為表1所示 表 權(quán)利要求
1.一種防護林水平配置方法，其特征在于，包括以下步驟51確定決定植被類型配置的指標(biāo)；52對所述指標(biāo)的數(shù)值進行歸一化處理，使其值域在W，l]或[_1，1]之間；53將所述指標(biāo)作為輸入節(jié)點，植被類型作為輸出節(jié)點，確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層和輸出層；54確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；S5:根據(jù)所確定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸入所述指標(biāo)的歸一化數(shù)值，輸出植被類型的數(shù)值，確定防護林的水平配置。
2.如權(quán)利要求1所述的防護林水平配置方法，其特征在于，步驟S4中，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定具體包括采用誤差反傳學(xué)習(xí)算法，使用梯度搜索技術(shù)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的實際輸出與期望輸出的均方差最小化；使用防護林的所述植被類型對所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化、為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供學(xué)習(xí)樣本、以及對每個學(xué)習(xí)樣本進行P循環(huán)；采用附加動量法修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率，以及采用 Levernberg-Marquart算法使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。
3.如權(quán)利要求1所述的防護林水平配置方法，其特征在于，步驟S5中，根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輸出的植被類型的數(shù)值，確定防護林的水平配置具體包括求解該數(shù)值與防護林原有植被類型數(shù)值的差值，確定防護林的水平配置結(jié)果。
4.如權(quán)利要求1所述的防護林水平配置方法，其特征在于，所述指標(biāo)包括海拔、坡向、 坡度、坡位、裸巖率、土壤類型、土壤厚度和土壤質(zhì)地中的一種或幾種。
5.如權(quán)利要求1所述的防護林水平配置方法，其特征在于，所述歸一化處理采用 premnmx 函數(shù)。
6.如權(quán)利要求1所述的防護林水平配置方法，其特征在于，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含多層隱含層。
7.如權(quán)利要求4所述的防護林水平配置方法，其特征在于，所述海拔由GPS測定，所述坡度由手持羅盤儀測定。
全文摘要
本發(fā)明屬于林業(yè)科學(xué)造林技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種防護林水平配置方法，包括步驟S1確定決定植被類型配置的指標(biāo)；S2對所述指標(biāo)的數(shù)值進行歸一化處理，使其值域在
或[-1，1]之間；S3將所述指標(biāo)作為輸入節(jié)點，植被類型作為輸出節(jié)點，確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層和輸出層；S4確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；S5根據(jù)所確定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸入所述指標(biāo)的歸一化數(shù)值，輸出植被類型的數(shù)值，確定防護林的水平配置。本發(fā)明以“近自然林業(yè)”為理論基礎(chǔ)，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為工具，以林地自然、地理、氣候條件為源數(shù)據(jù)對防護林林種配置進行研究，能使防護林的林種符合自然地理氣候條件，達到防護效果。
文檔編號G06N3/08GK102360453SQ20111030041
公開日2012年2月22日 申請日期2011年9月28日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月28日
發(fā)明者余新曉, 信忠保, 吳海龍, 李軼濤, 樊登星, 牛健植, 賈國棟, 陳麗華 申請人:北京林業(yè)大學(xué)