森林资源属性

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森林资源属性范文第1篇

关键词：中巴资源卫星；遥感；图像处理；森林蓄积量；回归分析

中图分类号：S771 文献标识码：A

森林蓄积量是指一定面积上存在的林木树干部分的总材积[1]，它是反映一个国家或地区森林资源总规模的基本指标之一，也是反映森林资源的丰富度、衡量森林生态环境优劣的重要依据。在众多的蓄积量测定方法中，传统的调查方法有目测法、点抽样法、林分材积表法、平均木塔里夫法和单株木抽样法。这些调查方法不仅费时、费力，而且需要大量的工作经费。

用航天遥感和地理信息为基础，估测森林蓄积，主要目的是在保证森林资源调查精度的前提下，最大限度地减少地面调查工作量，已有专家和学者用美国陆地资源卫星的TM遥感图像进行了分析[2，3]。本研究探索用中巴资源卫星（CBERS）遥感数据的灰度值和地理信息因子结合少量实测样地数据建立数学模型，直接估测森林蓄积量，从而最大限度地减少森林资源调查中的外业工作量，达到精度高、成本低的目的，同时为CBERS数据在国内的推广应用奠定基础，间接推动我国航天工业的发展。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

研究区域为位于E108°31′04″～109°07′56″，N25°45′05″～26°14′02″，属贵州省黔东南州的黎平、从江、榕江3县，是贵州省的主要林区和木材主产区。总面积为10962.57km2，平均山地区域面积比例为75.6%，平均森林覆盖率达到71.6%，属中亚热带季风湿润气候区，气候条件优越，光热充足，年平均气温15～25℃，雨量充沛，适宜森林植物生长，保持着良好的生态环境。境内最高海拔1698m，位于榕江县西北部的平阳乡高岳山主峰，最低海拔148m，位于黎平县东南部的地坪乡水口河出省界处[4]。境内共辖66个乡镇，总人口约113.41万。

1.2 软硬件配置

系统硬件：计算机（2GB内存，200G硬盘）；Contex A0扫描仪；HP Designjet 500plus绘图仪；HP激光打印机。系统软件：MAPGIS6.7；ERDAS IMAGINE 8.7；PHOTOSHOP7.0；SSPS11.5 for Windows；OFFICE2003等。

1.3 基础数据

贵州省黎平县、从江县、榕江县的中巴卫星遥感数据（2009年12月CCD相机B1～B5波段数据）、实地调查取得的森林蓄积量、1：1万比例尺地形图、DEM等。

1.4 CBERS数据蓄积量估测因子的选择

影响蓄积估测的因子很多，传统的调查方法有郁闭度、龄组、树高、胸径、树种等因子，这些因子从地形图和遥感数据中不能直接提取，因此不考虑。只考虑能够从遥感影像和地形图以及DEM上可以直接提取的信息。

1.4.1 遥感信息

遥感信息包括CBERS数据各波段的灰度值及灰度比值。研究采用的是19.5m空间分辨率的CBERS-CCD遥感图像，从CBERS-CCD波段特征及植物波谱反射特性看，可能影响蓄积估测的遥感因子包括CCD数据的所有波段。

植被指数又称绿波指数，是由多光谱数据经线性或非线性组合构成能反映绿色植物生长状况及分布特征的指数[5]。根据植物的波谱反射曲线，绿色植物对可见光和近红外谱段截然不同的吸收和反射特性是植被监测的物理基础，可用于构造植被指数。近红外波段对植被差异和长势反映敏感，指示植物光合作用能否正常进行；可见光波段被植被叶绿素强吸收，进行光合作用，是光合作用的代表性波段[6]。植被指数与植物长势、生物量、覆盖度、季相变动都有很好的相关性，在构造比值波段时，可以将植被指数作为比值波段考虑。

通过比较分析，采用归一化植被指数、比值植被指数和环境植被指数作为蓄积量估测的因子，对CBERS-CCD数据其组合波段分别为：B（4-3）/（4+3）、B4/3、B（4-3）。

1.4.2 地理信息

植物的生长离不开水分和热量，而水热条件又和海拔、坡向、坡度和坡位等地理位置密切相，因此参加森林蓄积量估测模型的主要地理因子应包括海拔、坡向、坡度和坡位等。这些因子的信息可以从地形图上或DEM获得。

1.4.2.1 海拔

海拔对林分生长有大的影响，在山区通常温度随海拔升高而降低、雨量随海拔升高而升高，因此应把海拔作为森林蓄积量估测的主要地理因子。由于研究区域海拔在148～1698m间，高差200m水热条件将有明显变化，按200m一个分段，分为9个梯级，并按1～9分别赋值。

1.4.2.2 坡向

植物生长离不开光和作用，光热条件与坡向密切相关，对树木生长有很大的作用，所以把坡向也作为森林蓄积量估测的一个因子。具体分类为2类：阴坡、阳坡。其中阴坡包括东坡、北坡、东北坡和西北坡，取值1；阳坡包括西坡、南坡、东南坡和西南坡，取值2。

1.4.2.3 坡度

土层厚度与坡度有关，森林蓄积量估测应该考虑它的影响。将坡度按0°～5°、5°～15°、15°～25°、25°～35°、35°以上划分为5级并分别赋值1～5。

1.4.2.4 坡位

土壤养分、土层厚度与坡位有关，植物分布和生长应该考虑它的影响。将坡位按山顶、山腰、山脚、和全坡位划分为四级并分别赋值1～4。

1.5 研究方法

1.5.1 样地蓄积量测定

在1：1万地形图上随机布设样地，并读取样地坐标。根据样地坐标，野外利用GPS定位，准确找到样地位置，由于CBERS数据的空间分辨率是19.5m，为了和像元对应，样地采用19.5m×19.5m的方形样地。对样地内林木采用每木检尺调查，测定胸径、树高和树种等数据，计算出样地蓄积量。

1.5.2 样地在遥感影像上的配准

根据1：1万地形图的坐标系，利用地形图和遥感影像上的公共特征点，对遥感影像进行几何精校正；在校正后的遥感影像上根据样地坐标确定样地对应的像元。

1.5.3 样地遥感及地理信息的提取

在ERDAS IMAGANE8.7下，在输入/输出功能中，确定输出距离后，可将整幅图像按ASCII格式输出，在表中即可查得每个样地的坐标值和对应的各波段灰度值。在地形图上和DEM上读取各样地对应的海拔、坡向、坡度、坡位。

1.5.4 建立蓄积量估测模型

根据研究区域的中巴卫星遥感数据和实地调查取得的森林蓄积量，以蓄积量为因变量，可能影响森林蓄积量的遥感和地理信息因子为自变量，采用多元线性回归方法，建立蓄积量估测方程；检查验证森林蓄积量估测方程的有效性和准确性；方程建立之后，用实际的样地的蓄积量和方程所计算的蓄积量进行比较，分析森林蓄积量估测方程所能达到的精度。

2 蓄积量估测模型与估测精度

2.1 回归方程的提出

采用多元线性回归方法，以50个野外调查样地的蓄积量为因变量，遥感信息和地理信息为自变量，建立了基于遥感信息和地理信息的蓄积量估测模型，对回归模型显著性检验（F检验）、回归参数的显著性检验、模型拟和优度检验以及模型预报能力检验，得出最优的估测模型如下：

式中 ——蓄积量估测值；

、、、——CBERS-CCD一、二、三、五波段对应的像元灰度值；

——归一化植被指数的值；

——比值植被指数；

——环境植被指数；

H、X、D、W——海拔、坡向、坡度、坡位。

2.2 模型拟和优度检验

表1 模型综合分析表

调整 估计值的 变化统计量 线性

Model R R2 的R2 标准误差 R2 F 第一自由度 第二自由度 F值显著性概率 检验值

1 .774a 0.599 0.507 1.39026 0.599 6.51 11 48 0 2.098

a.Predictors： （Constant）， 坡度， B4-3/4+3， 海拔， 坡向， B3， B5， B1， B2， B4-3， B4/3。

b.Dependent Variable： 蓄积量。

通过表1可以看出，回归模型的决定系数、修正决定系数和复相关系数分别为0.599，0.507和0.774，模型达到较好的拟和效果。

2.3 模型预报能力检验

利用44个检验样地对模型预报能力进行检验，分析其预报误差；并定义均方预报残差MSPR：

式中 n——检验样地数；

——第i个检验样地实测蓄积量值；

——第i个检验样地蓄积量预报值。

若模型具有较好的稳定性和预报能力，MSPR与回归方程的均方残差MSE偏离值应不大。

表2 模型预报检验结果

样地编号 实测值

/m3 预报值

/m3 残差

/m3 标准化残差 样地编号 实测值

/m3 预报值

/m3 残差

/m3 标准化残差

1 3.94 3.40 -0.54 -0.47 23 7.32 8.11 0.79 0.56

2 2.92 2.71 -0.21 -0.12 24 5.55 5.36 -0.19 -0.16

3 2.46 2.57 0.11 -0.08 25 1.35 2.24 0.89 0.53

4 4.23 4.70 0.47 0.31 26 4.52 4.88 0.36 0.26

5 4.72 3.85 -0.87 -0.71 27 2.45 2.85 0.40 0.15

6 3.14 3.33 0.19 -0.01 28 3.33 2.87 -0.46 -0.35

7 3.08 3.03 -0.05 -0.19 29 4.36 4.98 0.62 0.39

8 5.02 5.88 0.86 0.50 30 3.52 3.50 -0.02 -0.01

9 3.25 3.65 0.40 0.27 31 3.13 3.17 0.04 -0.12

10 4.64 5.21 0.57 0.28 32 0.61 2.41 1.80 1.23

11 3.31 2.57 -0.74 -0.72 33 2.53 2.83 0.30 0.08

12 2.55 1.69 -0.86 -0.81 34 2.87 2.97 0.10 -0.06

13 8.96 8.22 -0.74 -0.52 35 1.02 0.68 -0.34 -0.28

14 2.90 2.32 -0.58 -0.59 36 1.96 1.79 -0.17 -0.15

15 1.85 2.32 0.47 0.31 37 1.83 1.62 -0.21 -0.13

16 7.13 7.93 0.80 0.46 38 3.13 2.88 -0.25 -0.19

17 3.45 2.88 -0.57 -0.59 39 5.67 5.57 -0.10 -0.07

18 2.51 3.02 0.51 0.24 40 2.66 2.53 -0.13 -0.12

19 4.20 4.73 0.53 0.25 41 2.99 3.70 0.71 0.39

20 2.05 1.41 -0.64 -0.58 42 1.73 1.35 -0.38 -0.29

21 7.93 6.66 -1.27 -1.10 43 1.68 1.49 -0.19 -0.14

22 3.47 2.64 -0.83 -0.74 44 1.83 1.24 -0.59 -0.19

MSPR 36.47 MSPR偏差 0.36

从表2中可以看出，样地5、12、21、32的预报残差都比较大，但都在2倍标准残差以内；MSPR偏差为0.36，说明模型预报均方残差小，整体预报能力较好。

3 结论与讨论

采用CBERS数据估测蓄积量，自变量选择的遥感信息为B1、B2、B3、B5波段的灰度值和归一化植被指数（NDVI）B（4-3）/（4+3）、比值植被指数（RVI）B4/3、环境植被指数（EVI）B（4-3）；地理信息因子应包括海拔、坡向、坡度和坡向，这些因子都可以直接从遥感数据、地形图或DEM上获取。

利用CBERS数据估测蓄积量的最优方程为：

通过多元线性回归建立的方程，经检验，对蓄积量具有较好的预报效果。各个样地蓄积量预报残差均在2倍标准以内，均方预报残差MSPR偏差为0.36，说明模型整体预报能力较好。

利用CBERS数据配合少量的地面实测样地，采用多元回归分析的方法，对县一级进行森林蓄积量估测，是可行的。根据有关的规定，县一级进行森林蓄积量估测的精度应该达到90%，而利用数据配合少量的地面实测样地进行森林蓄积量的估测精度达到了93.32%，达到了要求的精度。采用这种方法进行蓄积量的调查，可以极大地减少外业调查的工作量，达到成本低、效率高的目的。

但目前模型的检验还存在着一定的问题，检验的次数还应提高，以后在实际应用过程中，还应加强模型的检验。本模型是根据贵州山地的实际情况模拟，对其它立地条件森林蓄积量的估算还未加预测，在考虑本模型的模拟时，应该考虑其他立地条件的实际情况。

参考文献

[1] 孟宪宇.测树学[M].北京：中国林业出版社，1996.

[2] 赵宪文.林业遥感定量估测[M].北京：中国林业出版社，1996.

[3] Carpenter， Gaila. ART neural networks for remote sensing vegetation classification from landsat TM and terrain data [J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 1997，35（2）：308-325.

[4] 贵州省区域地理信息项目领导小组，贵州省地理信息数据集[M]，贵州：贵州人民出版社，1996.

[5] Frederic Achard and Christine Estreguil. Forest Classification of Southeast Asia Using NOAA /AVHRR Data[J].REMOTE SENS. ENVIRON 54：198-208 （1995）.

森林资源属性范文第2篇

1森林资源资源信息管理系统的认识

森林资源管理系统是国家林业部门通过数据信息进行森林资源管理的工作系统。它要求对森林的信息（即森林的数量及质量、森林的分布及类型、森林的林龄组成和生长状况等动态信息），森林相关的外部信息（即林权的归属问题、社会经济形式、自然许可条件及工程需求设备等），还有森林的林业生产信息（即森林的相关道路工程建设项目、改造林业、经营林业、开发项目的规划和报告及经营效果等）进行整合管理。以方便每一个管理层更好地对森林资源合理的规划和应用，避免和减少由于林业生产周期过长，森林资源分布较广，消长变化太大，及影响因素众多造成的林业管理决策上的失误，导致短期内难以发现的错误和难以弥补的损失。我们的目标就是要建立一个方便查询、便于管理、整合性更高的科学管理系统。

2县级森林资源信息管理系统现状

21世纪以来，我国也加强了森林资源信息管理系统的研究，在建立森林资源管理系统等相关的软件方面花费许多精力和财力。尽管如此，很多地方的森林资源信息系统都呈现出单项开发较为深入的状态，而忽视了系统的集成化程度；并且系统数据库的整合性较差，导致利用率极低；也没有可行的统一标准，没有严格进行编码，使得数据显得很不规范，在这样的情况下，要实现数据信息的集中和分享比较困难，也就没有办法建立一套标准、规范、完备的森林信息系统模型。系统应用最多的是森林的图形及其属性的管理查询，还有图象输出等，在森林资源信息管理的应用中，比较缺乏森林空间方面的分析模型和做出决策的模型。甚至部分县级林业管理部门还在使用图纸对森林资源的变化进行标记注释，尽管有把该地的森林信息输入系统，却几乎很少应用，找来一些对该地林业没有深入研究的设计和研究人员对数据进行汇总、制作图件，真正应用的人不能很好地内化和因地制宜，造成了各方面的人力、物力、财力的浪费，所以构建一个完整方便的应用系统极其重要。

3森林资源管理系统的构建

3.1系统常用数据模型

利用GIS中的空间数据组织概念，反映出现实中的各种实体林区及相关内容之间的联系，奠定好空间数据组织和数据库模式的设计的基础。无论在理论上还是在技术上都可以实现真实的地理空间与所建立的数据模型的统一。目前使用较多的GIS数据模型有3种：

（1）集成数据模型。它是一种纯粹的靠数据间的关系建立的关系型模型，依托于属性和空间以及数据库之间各种关系数据来构建数据模型，运用的是一种有标准的具体规定的关联机制。在这种关系型数据库中，能很好地实现数据库中的信息查询、功能检索等方面的应用，能保证数据更高的安全性和完整性。集成数据模型也有一些不足之处，用户不能在该系统中自定义数据字段，在空间中则表现为SQL的缺乏。这些集成数据模型有IBM公司开发的GFIS及ESRT公司开发的SDE等。

（2）混合数据模型。混合数据模型的优点主要有：空间的分析能力强大、更高效的显示能力、合理的属性访问机制。像这种数据模型主要有ESRT公司开发的ARC/INFO和Mapinfo公司开发的Mi-crostation等。

（3）对象数据模型。面向对象的数据模型是根据当地森林地理要素方面的层次结构建立的层次型数据模型。模型的层次性分明，并且能把现实中的地理空间最高程度地还原在抽象虚拟的数据模型中，关键是还能够保持高度的一致性。这种数据模型还有便于应用开发等优点，且过渡自然，没有复杂的数据模型的转换，继承性、开放性和可扩性都比较好。

3.2县级森林资源信息数据内容建设

（1）源数据。源数据包括了该县所辖的森林资源方面的“二类调查”的信息资料，还有补充调查中的经营资料等；以及该县的地形图，和该县各个地方的林相图，还有卫星云图等信息。

（2）系统设计。改变以往的人们手动进行档案的管理的基本模式，建立新的森林资源的管理监测系统。建立一个全面正确的具有支持对象属性、空间属性及综合检索还有空间拓扑分析等功能的对象模型。

（3）关键技术。依托ESRI的MO技术进行开发模型。在这里主要的是数据驱动模型的设计，其中具体内容包含：系统驱动功能的设计、系统数据的统计分析设计、数据属性设计和空间数据的融合性的驱动设计。只有解决了关键的技术问题，才可能做好我们所需要的系统。

4系统在森林资源信息管理和经营中的应用

4.1档案管理中的应用

县级森林档案管理的基本内容属于小班水平的档案管理。系统能帮助用户把森林的地理数据还有即时的影像信息通过整合，集成化到林相图上面。信息能通过森林资源信息的集成化管理，还有详细准确地显示小班的森林资源具体数据，而且清楚简单易懂，方便用户体验。

4.2森林的动态监测

我们用森林的某个龄级或者龄组的森林消长变化数据来计算，实现对该组龄森林动态监测。比如我们常用的对于森林生长情况的预测模型公式为：Zv=VPv，其中Pv是材积生长率，反比于树木的平均年轮的宽度。不同龄组的森林树木有不同的生长率，且差异较大。所以做预测一定要清楚森林各种的调查资料来定点预测。

4.3林业的专题分析

我们还能采用系统提供的数据和图像信息分析森林资源，做出管理经营的规划。这种分析必须依托于森林资源的现状信息、有针对的专题知识。只有做好了林业信息的准提搜集与分析，才可以在林业管理实践中，分析造林规划、分类经营、林地权属，把森林病虫害预测等项目做得更好，为管理者提供更好的决策信息，以避免做错规划浪费精力财力。

5结语

森林资源属性范文第3篇

    1 系统需求分析

    1.1 系统目标

    开发一套“非木材森林资源监测与预警系统”,系统包括非木材森林资源数据库建立,产量、质量等的相关监测指标和预警指标、预警模型、监测数据的输入、存储、显示、查询、分析,以及预警信号和提供辅助决策等功能,最终实现非木材森林资源可持续利用的目的。

    1.2 运行环境

    1.2.1 硬件环境。Pentium4 1.4 GHz或更高处理器的IBM PC或兼容机,至少256 M内存,至少剩余500 M以上硬盘空间,Microsoft兼容鼠标,1 024×768或更高分辨率的监视器,1个光驱。打印机:可选。

    1.2.2 软件环境。Windows XP及其以后的视窗系列操作系统;MapObjects 2.2;Sybase公司的ASA 7.0(Adaptive Server Anywhere)。

    1.3 功能需求

    根据系统目标要求,系统应包含非木材森林资源数据库维护模块、图形编辑和浏览模块、查询模块、统计分析及输出打印功能、预警模型应用和决策支持模块及系统维护模块。

    1.4 系统总体结构

    根据功能需求分析,非木材森林资源监测与预警系统包含数据维护、非木材森林资源地理分布区浏览、预警指标与预警模型、查询统计与分析、系统维护等模块,系统总体结构见图1。

    数据维护:主要是对非木材森林资源的各类数据进行管理,可以这些数据进行添加、修改、删除等操作,包含非木材森林资源基本信息维护、非木材森林资源分类信息维护、非木材森林资源地理分布维护、非木材森林资源监测指标维护、非木材森林资源监测数据维护等5个子模块。

    非木材森林资源地理分布区浏览:主要用于对数字地图进行操作,包含“放大显示”、“缩小显示”、“全体显示”、“自由浏览”、“地图标注”、“叠加分析”等功能。

    预警指标与预警模型:主要用于设计预警指标体系和维护预警模型,包含“预警指标设计”和“预警模型维护”2个子模块。其中,预警指标体系为部分或全部监测指标的有机组合,根据其重要性为每个指标赋予一定的权重;预警模型中定义了包含预警指标的计算公式和预警阈值,供预警分析模块使用。

    查询、统计与分析:主要用于图文查询、统计及预警分析、预警信号、辅助决策等,包含“由图查文”、“由文查图”、“数据分析”、“预警分析”、“报表维护”等5个子模块。其中,由图查文提供了鼠标单击选择、鼠标拖画矩形框选择和鼠标多次点击生成多边形选择等3种方式;由文查图通过设置组合条件,在数字地图上显示符合条件的记录;数据分析提供了描述性分析、方差分析和回归分析等3种功能;预警分析通过计算预警模型中定义的公式的值,将之与预警阈值比对,如果超出安全范围则调用预警信号模块和辅助决策模块;报表维护可以对系统中已定义的统计图表进行修改、删除等操作,也可以设计新的统计图表。

    系统维护:主要用于维护系统安全,包含系统设置、权限管理、用户信息、数据备份、数据恢复等5个子模块。其中,系统设置用于设置系统参数;权限管理用于设置用户对系统各功能模块的使用权限,可以定义到按钮一级;用户信息用于显示当前用户的信息,如用户组、权限等,还包括更改当前用户的登录密码。

    2 系统实现

    2.1 系统设计原则

    在技术上满足一定的先进性原则的前提下,将重点考虑以下几项原则:即实用性原则、可靠性原则、规范化原则、可扩充性原则及用户界面良好原则。

    2.2 开发工具

    采用PowerBuilder 8.0(PB)和ESRI公司的MapObjects 2.2(MO)进行集成二次开发。系统中将空间数据与属性数据结合起来管理,PB实现应用界面设计、属性数据库维护等除GIS功能外的其他功能;MO作为组件嵌入PB中实现GIS相关功能,如图层显示、放大、缩小、漫游等。PB与MO通过COM进行通讯,建立空间数据与属性数据之间的关联,实现系统的各个功能模块。

    2.3 系统数据库建立

    系统数据库分为空间数据库和非空间数据库。空间数据包括矢量数据库和栅格数据库;非空间数据包括属性数据、统计分析后获得的数据、其他文档数据、元数据。根据系统建设的需要和数据规范化和标准化的要求,将所收集的图形资料通过数字化、投影变换和坐标变换、校正处理,使它们统一到高斯-克里格投影中。属性数据是与非木材森林资源紧密相关的非空间数据;统计分析数据是指对预警指标的统计分析,并将其存储于数据库中,以进一步分析,为决策提供服务;元数据记录数据来源、精度、投影方式等,是用于对数据的说明,元数据的建立使数据共享成为可能。空间数据以多个Shape文件的形式存储,内部属性数据库以对应的DBF文件的形式存储,系统采用Sybase公司的关系型数据库ASA 7.0(Adaptive Server Anywhere)来管理外部属性数据,外部属性数据库以数据库的形式存储,并通过共同的字段值与空间数据内部属性表相关联。非木材森林资源属性数据库的建立,可以帮助决策者和政府部门摸清全国非木材森林资源的具体分布区域,不同类型非木材森林资源的相关产量情况,包括数量、起源、分布、可及度及今后的变化趋势等;评估其资源优势与生产利用情况;对非木材森林资源利用产生的社会、经济和文化的作用与影响作出评估,对非木材森林资源的发展方向、目标与前景进行分析。非木材森林资源监测与预警系统包含的主要数据表及其用途见表1。

    2.4 预警功能实现

    通过分析非木材森林资源采集、利用、流通、贸易、政策、发展等方面的影响因子确定预警指标体系;通过参考历史数据、国际通用标准和专家意见,确定安全阈值,划分风险预警界限;通过回溯警情判定的过程,找出引起警情的警源,并据此提出解决方案供用户选择[10-12]。

    2.4.1 预警指标设计。预警指标设计包括指标体系的输入、编辑、删除及赋予权重等功能。预警指标体系是预警系统的基础,根据指标体系,才能确定需要收集哪些信息。构建指标体系必须遵循指标入选原则和指标体系的设计准则,入选原则包括指标含义的重要性、指标反映目标变动的可靠灵敏性、指标与目标变量的协调性、指标刻画目标变动的代表性、指标的超前性、指标数据收集的及时性等。

    指标体系构建一般按照以下4个步骤进行:理论准备、指标体系初选、指标体系测验及指标体系应用,具体流程见图2。

    2.4.2 预警模型维护。预警模型维护包括模型的输入、编辑、删除及预警临界值的确定、预警区间的划分等功能。预警方法是预警系统的核心成分,指导着预警指标选择、构成及预警模型的创建,不同的预警方法衍生出不同的预警指标体系和预警模型。

    系统采用统计预警和回归预警2种预警方法。统计预警方式是对警兆与警情的相关关系进行统计处理,然后根据警兆的警级预测警情的警度。具体过程是:首先对警兆和警情进行时差分析,确定其先导长度,相关程度,然后依据警兆变动情况,运用区间分析确定警兆的警级,结合警兆的重要性进行警级综合,最后预报警度。因为在预警过程中,用的是统计方法确定诸多参数,所以说统计预警方法是指标预警方法合乎逻辑的精确和深化。回归预警方式是在统计预警系统基础上对预警的进一步分析,是对统计预警系统的一种补充,其实质是建立模型之后进行回归预测。具体而言,可以建立以下2个模型:①直接建立预警模型Ye=F(Xe),其中X为警兆变量的警度值,Y为警情变量的警度值,该模型的建立可以采用回归分析方法;②建立预测模型Y=F(X),其中X为警兆变量的实际值,在得到Y的预测值后,再参照Y的警限,将其转化为警度。

    2.4.3 预警分析。预警分析就是警情判定的过程。通过计算预警模型中定义的公式的值,将之与预警临界值比较,确定所处的预警区间,如果超出安全范围则调用预警信号模块和辅助决策模块。预警临界值的确定首先要参照已有的国际、国内或地方标准,其次可采用专家评估、系统模拟仿真等方法确定。不管采取何种方法确定警度区都要注重分析其发展动态,在掌握较长时段发展动态的基础上应用层次聚类分析法对发展动态进行归类是一种有借鉴意义的方法。此外,警区临界值是静态和动态发展的统一,在一定时间段内它是一个相对稳定的值,经充分发展后需考虑根据实际情况重新确定临界值。

    2.4.4 辅助决策。辅助决策就是通过回溯警情判定的过程,找出引起警情的警源,根据专家知识库中的相关知识提出相应的解决方案供用户选择,以便及时排除警情。用户最终的解决方案反馈回专家知识库中,以进一步完善专家知识库,使之更加智能。

森林资源属性范文第4篇

关键词：林权；法律体系；法律性质

中图分类号:D911.01 文献标志码:A 文章编号:1673-291X（2008）15-0102-03

一、林权的法律内涵

中国现行法律法规没有明确界定林权，学理上关于林权的内涵也众说纷纭。如高桂林等认为：“林权是源于森林资源所有权的一种他物权形式，是森林资源非所有人依法取得的，自主开发森林资源并获取收益的民事权利。与森林资源所有权和林木所有权不同[1]。”李然、严立冬认为，“林权即为林业物权――从纵向上分析，林权权利人的权力包括林业资产所有权及其派生的使用权、收益权和处置权，从横向上分析，它包括森林、林木的采伐利用权，林上、林中、林下资源的采集利用权，森林景观的开发利用权、补偿权、收益权、流转权、抵押权、担保权和品种权等等[2]。”黄李焰等认为，“在学理上，森林资源产权可分为所有权、用益权、担保权”[3]。

总之，关于林权的内涵，学者们见仁见智。本文认为，在经济上，林权是指森林资源产权；在法律上，林权是指国家、集体、自然人、法人或者其他组织对森林资源的物权。法律层面上的林权是由森林资源所有权作为上位权以及与之相应的一系列下位权组成的有机体系，不仅包括森林资源所有权和森林资源用益物权，还包括以森林资源用益物权和林木所有权为客体的担保物权。因为这样既体现产权特点，也符合物权理论。从产权理论来看，产权不仅是一种权利，更是一种权利的集合，是广泛的因财产而发生的人们之间关系的权利束。它不仅包括使用权和收益权，而且还包括一切与财产有关的权利[4]。从物权理论来看，根据权利人对标的物的支配范围之不同，物权可以分为完全物权和定限物权。定限物权又可再分为用益物权和担保物权两类。所有权是完全物权。

二、林权的法律体系构造

在理论上，根据不同的标准，可以构建不同的林权法律体系。欲构造合理的林权法律体系，必须首先确定构造标准。标准的选择，又需要一定的原则做指导。

（一）林权法律体系构造的原则

构建林权法律体系，首先不能违背宪法，也不能无视现代物权和产权的基本理论，还要从实践中去形成认识，最终要能够指导实践。具体应坚持以下原则。

1.不同主体的利益要协调兼顾

林权具有主体多样性和利益多元性的特点，不同主体自然就有不同的利益需求。因此，林权法律体系的构建，应坚持协调兼顾不同主体利益的原则。否则，只承认林权为具有用益物权性质的一组权利束，难免导致国家所有权的虚化和所有权主体的缺位，不利于森林资源的生态价值实现和可持续利用；不明确森林资源使用权抵押的担保物权地位，就不利于保障抵押权人的权益，也不利于促进对森林资源的开发利用和保护。

2.具体设定的权利要明确易行

该原则是指林权体系中具体设定的权利在客体、内容、以及与其他权利之间的关系要明确，能够根据交易需要进行自由转让，还应方便登记机关的管理。第一，林权体系中具体设定的权利要具有独立的客体和明确的权利内容。客体可以与其他客体区分开来、能够成为独立的交易对象。同一层次的权利不能相互涵盖，权利范围明确。第二，对权利类型的细化程度要视科技和法律的发展情况而定，权利的交叉和权利的排斥都不利于权利的行使，对国家的自然资源管理也造成不便。

（二）林权法律体系构造的标准

林权法律体系构造的标准，也就是设定具体林权的依据。林权的主客体是林权的基本构成要素，还存在法律规定不明晰和实践操作中难以分辨的问题。现重点讨论主体标准和客体标准。

1.主体标准

中国《宪法》和《森林法》规定森林资源属于国家所有，由法律规定属于集体所有的除外。并且《森林法》进一步规定，国家所有的和集体所有的森林、林木和林地，个人所有的林木和使用的林地，由县级以上地方人民政府登记造册，发放证书，确认所有权或者使用权。依此规定，中国林权可分为国家林权、集体林权和公民个人林权。

这种按主体标准所作的权利划分虽有法律依据，但亦存不足。第一，易混同法律概念与政治概念，进而混淆所有权与所有制的关系，《宪法》和《森林法》关于森林资源属于国家所有和集体所有的规定主要属于确认森林资源公有制的规定。第二，这种主体标准遗漏了法人所有权和其他非法人组织的所有权，不利于对所有权的平等保护。第三，这种主体标准虽有力地维护了公有制经济的主体地位，但未能顺应当代物权法由所有为中心向利用为中心转变的发展趋势，不能为充分实现森林资源的多元价值提供理论支撑和制度保障。

2.客体标准

坚持客体标准就是主张按照权利客体来构筑权利体系。中国现行法律对客体标准虽有一定的考虑和设计，但体现得还不够明确全面。第一，没有明确作为林权客体的林木、林地与其他不动产物权客体的区别。例如，林木使用权与其他不动产使用权关系如何？第二，坚持客体标准是否考虑客体的主要用途和所有制性质。例如，用材林、经济林、薪炭林、防护林、特种用途林在林权体系构建中是一体设计，还是区别对待？第三，对森林资源中的其他客体，森林法不应该回避，林权体系也不应该缺少，发生在实际生活中的各种利用森林资源的方式，如林权抵押，法律应该做出回应。

主体标准和客体标准在中国现行法律制度设计中都发挥了作用，也存有不足。未来林权法律体系的构造是择其一种标准加以完善，还是博采众长，就是我们要认真解决的问题。已有学者综合多种标准对林权体系做了设计。例如，樊喜斌等提出了三元林权结构体系的构想，即分清林权体系的不同层次：第一层次的划分是按林权客体不同的标准划分，第二层次按权能不同划分，以后层次按主体不同划分[5]。

本文认为，我们应该在坚持宪法规定的前提下，遵循物权法的基本理论，综合多种标准构建符合现代产权要求的林权体系。理由如下：

（1）依据宪法是林权法律体系构建应遵循的首要原则。宪法关于森林资源所有权的规定虽主要是从所有制上规定的，但是对林权法律体系的构建有重要指导意义。

（2）林权法律体系是一个多层次的权利集合体，在不同层次上可以适用不同标准，多种标准是可以协调统一于林权法律体系的。

（3）实践表明各种标准在构建权利体系上都有其优越性。主体标准可以很好的明确权利归属，维护社会主义公有制的经济基础。客体标准可以区分客体的不同特点，促进森林资源的有针对性的开发利用和保护。权利内容标准可以明确权利性质，利于合法权益的维护。

（三）林权的法律体系

本文认为林权体系由森林资源所有权为权源，按照权利内容分为所有权性质的林权、用益物权性质的林权和担保物权性质的林权。每种性质的林权再按客体标准或权利性质标准进行细分。例如，用益物权性质的林权可分为，森林资源使用权、森林资源典权和林地地役权；森林资源使用权又可依客体标准分为森林使用权、林木使用权、林地使用权和其他森林资源使用权。然后再依主体标准或法律性质的不同做有利于权利行使和效益发挥的细分。例如，林地使用权可依主体标准分为国有林地使用权和集体林地使用权，林木使用权可以法律性质分为公有林木使用权和私有林木使用权。

1.所有权性质的林权

所有权性质的林权即森林资源所有权，它具体包括森林所有权、林地所有权、林木所有权和其他森林资源所有权。鉴于对森林资源所有权存在较大分歧，本文只对此权作一探析。

《森林法》规定，森林资源，包括森林、林木、林地以及依托森林、林木、林地生存的野生动物、植物和微生物。可见，森林资源与森林是不同范畴的两个概念。

在林权是否包含森林资源所有权上，有观点认为，在森林资源公有的情况下，国家和集体并不能直接去经营管理森林。林权是源于森林资源的所有权，分离了所有权的使用、收益等权能而形成的一种他物权形式。主张林权包括森林资源所有权与使用权的观点，违背了民法物权的逻辑体系。一种既包括所有权，又包括他物权的“物权”，并不是严格意义上的民事权利[6]。

其次，有学者指出，（1）现行的法律法规在提及林权时都是与森林、林木或者林地有关的权利，而没有提及森林资源，森林资源作为林权客体是没有法律依据的。（2）林权证没有确认森林资源所有权，森林资源也就不可能成为林权的客体。（3）森林资源包括依托森林、林木、林地生存的野生动物、植物和微生物。野生动物不可能成为林权的客体，这也就决定了森林资源不可能成为林权客体[7]。

笔者认为，森林资源所有权不应当排除在林权之外。理由如下：

首先，林权是产权渗透到森林资源领域的产物。产权不仅是一种权利，更应体现为一种制度规则，是特定主体的资产权利行使方式的规则。离开森林资源所有权谈林权是无源之水。国家或集体采取行政的、法律的等各种手段来配置、管理和保护森林资源，通过森林资源有偿使用制度来行使收益权，通过培育林权交易市场来实现森林资源使用权的合法有序转让。这些不仅在实现对森林资源的所有权，而且对森林资源用益权的实现起到非常重要的作用。其次，从物权法的理论来看，物权可以分为自物权和他物权。说林权包括森林资源所有权和森林资源使用权，并不是说林权既是森林资源所有权又是森林资源使用权。只要我们能够厘清各种权利的位阶，它们是完全可以统一于林权体系之中的。再次，现行法律规定是有其时代背景和滞后性的，以法律规定来限制理论的发展和完善是不科学的。

2.用益物权性质的林权

用益物权性质的林权即森林资源用益物权，它包括森林使用权、林地使用权、林木使用权和其他森林资源使用权，还应该包含森林资源典权和林地地役权。鉴于林木使用权有不同于其他不动产使用权的特点，本文只对此项权利作出说明。

林木使用权主要表现为对林木进行利用、收益。林木使用权作为林木所有权权能的一种，可以由林木所有权人自己行使，也可以通过设定用益物权的形式由他人行使。林木使用权的利用方式包括：林木培育，林副产品的采集，林木转让、林木采伐，也可以用林木依法作价入股或者作为合资、合作造林、经营林木的出资、合作条件，等等。对林木的使用可以分为耗竭性利用和非耗竭性利用。

林木使用权在林木的功能和所有制性质上应有很大区分。 公有林木在使用上应突出林木的生态价值，从社会整体上考虑，对林木使用只能在法律允许的范围内合理利用。非公有林木应突出其对权利人的经济价值，加强对权利的保障，通过健全市场等方法，防止行政权力对非公有制林木使用权的侵扰，提升非公有林木的使用价值，实现林木资源的价值最大化。 同时贯彻森林资源分类经营理念，对于经济林，无论是公有制实现形式，还是非公有制实现形式，都应以市场调节为主，政府通过行政的、经济的、法律的手段进行引导、鼓励和扶持；对于公益林，主要采用公有制实现形式，重点关注责任的落实[8]。

3.担保物权性质的林权

担保物权，是以确保特定债权的实现为目的、以支配和取得特定财产的交换价值为内容的定限物权。《物权法》在担保物权制度上设立了抵押、质押、留置、权利抵押等诸多制度，并扩大了抵押担保物的范围。该法第180条明确规定“法律、行政法规未禁止抵押的其他财产”即可抵押；第184条又规定，禁止抵押的有“耕地、宅基地、自留地、自留山等集体所有的土地使用权”，且“法律规定可以抵押的除外”。林地使用权并没有在禁止抵押的财产范围之内，因此，林地使用权是可以抵押的。同时，《物权法》第180条还规定，“建筑物和其他土地附着物”可以抵押，并且允许多项财产一并抵押，所以林地使用权及附着在林地上的林木是可以抵押的。

三、林权的法律性质

1.林权是具有公法色彩的私权

公权即指公共权力，私权即指公民权利。关于公私权的划分，主要观点有：（1）主体说。公权是国家和公民之间的权利，私权是公民与公民之间的权利。（2）利益说。公权是关于社会公益方面的权利，私权是关于私益方面的权利。（3）法律说。公权是公法上规定的权利，私权是私法上所确定的权利。

本文认为，林权是具有公法色彩的私权。

第一，林权主体上，既可以是具有公权属性的国家，也可以是具有私权属性的自然人、法人、非法人组织和集体。

第二，体现的利益上，林权既追求私法意义上的经济利益，同时也保护公法意义上的生态利益。

第三，法律规范上，林权既规定在《宪法》和《森林法》等公法规范中，也受《民法》和《物权法》等私法的调整。

实际上，国家或集体不可能以所有人的身份去实际使用森林资源，而是基于社会和公共利益，在保留森林资源所有权的情况下移转其中的使用、收益等权利，从而解决所有和利用的矛盾，实现森林资源的价值，林权制度才具有发展的动力和契机。“林权就其本质而言，是市民利用森林而产生的权利，其主要涉及的是市民与市民之间的关系，虽然其公权的色彩比较浓，但并不能掩盖其作为私权的本质”[9]。

2.林权是物权

物权就是对物的排他支配权[10]。因此，物权具有对物支配和效力排他两个基本特性。物权客体为特定有体物之原则使其区别于知识产权、人格权等具有绝对权性质的权利，物权的排他性使其区别于债权等相对权，对人权。

首先，森林资源作为林权的客体，具有民法物权之“物”的基本特性，能够为权利人所支配。森林资源的特定性“不是指实体的特定性，特定性是一个观念上的概念；其次，特定性不是永固性，任何事物都是要变化的，人们所拥有的并不是一成不变的“物”，而是对该“物”的支配权；另外，特定性是针对经济价值而言的，即对权利人的有用性。特定性是指：人可以通过现有的计算方法、模拟手段、资料对一定时空内的物之大概经济价值作出评估的特性[11]。”可见，森林资源作为具有稀缺性与有用性的物，可以为权林人所支配。

其次，对物权的效力排他性应理解为在同一标的物上不允许性质上互不两立的两种以上物权同时存在，而不能理解为排除他人干涉的权利。其实，森林资源所具有的生态价值和社会公共品的属性，决定了公权必须对森林资源的使用加以指导和干预，何况，所有权社会化思想已极大地冲击了所有权绝对的观念。

综上，林权是一种物权，是权利主体对森林资源的排他性权利。林权又是具有公法色彩的私权。确立林权的物权属性和私权地位，具有重要意义。一是在私法领域，法不禁止即为自由，确定林权的物权属性和私权地位有利于林权的权利人充分自由的行使自己的权利，限制公权对私权的不当干预和侵害；二是就适用法律而言，确定林权的物权属性和私权地位后，在适用法律解决因林权引起纠纷时，应该优先适用《民法通则》、《物权法》等民事方面的法律规定；三是物权在效力上具有对世性与排他性，在保护上具有绝对性，这些都有利于对林权人的权利保障。

参考文献：

[1] 高桂林，吴国刚.中国林权制度构建之研究[J].法学杂志，2005，（5）.

[2] 李然，严立冬.中国林权改革制度窥见[J].当代经济，2005，（2）.

[3] 黄李焰，陈少平，陈泉生.论中国森林资源产权制度改革[J].西北林学院学报，2005，（2）.

[4] 新帕尔格雷夫大辞典:第3卷[K].北京：经济科学出版社，1992:1099.转引自黄锡生.水权制度研究.北京：科学出版社，2005:72.

[5] 樊喜斌，刘红梅，王克强，周小寒.完善中国林权及其流转体系研究[J].林业经济，2007，（8）.

[6] 高桂林，吴国刚.中国林权制度构建之研究[J].法学杂志，2005，（5）.

[7] 刘宏明.中国林权若干法律问题研究[J].北京林业大学学报:社会科学版，2004，（12）.

[8] 邓禾.中国森林资源产权体系的反思与重构[J].浙江林业科技，2007，（2）.

[9] 闵波.林权概念之辨析[EB/OL].jxfy.省略/public/detail.php？id=17036.

森林资源属性范文第5篇

    1.林业新技术术的应用

    信息技术足—门多学科交叉综合的技术,计算机技术、通信技术和多媒体技术、网络技术互相渗透、互相作用、互相融合,将形成以智能多媒体信息服务为特征的时空大规模信息网,是以电子计算机和现代通信为主要手段实现信息的获取、加工、传递和利用等功能的技术总和。

    信息技术功能概括起来有四个方面:①信息识别:包括文字识别、语音识别和图形识别等。通常是采用—种叫做“模式识别”的方法。②信息传递:实现信息快速、可靠、安全的转移。③信息处理与再生:在对信息进行处理的基础上,还可形成一些新的更深层次的决策信息,这称为信息的“再生”。信息的处理与再生都要依赖于现代电子计算机的超凡功能。④信息施用:是信息过程的最后环节。

    2.数字林业的发展

    2.1林业信息技术

    随着DBMS的发展和完善.以属性数据管理为主的森林资源管理系统盛行时.这类系统采用数据库技术进行组织、存储、处理和分析,提高了数据处理的质量和速度,推动了森林经营管理水平的提高,同时也不难发现,这种单纯分析属性数据的方法,缺乏对资源空间分布特征的综合分析,因此利用它形成的决策信息,有明显的局限性。目前,林业信息化有了全面的扩展,形成厂以3S技术为支撑,采用Rs监测与地面调查技术相结合的双重分层抽样遥感监测体系。

    2.2数字林业的发展

    进入2l世纪,“数字林业”建设进展顺利,林业信息系统已覆盖全国,基于“3S”技术的森林资源、造林绿化和天然林保护、退耕还林、防沙治沙等林业重点工程建设的现代化林业管理理体系正在逐步建立。林业楼案数字化工程已完成,国家林业局政府网站建设进一步完善,内容不断丰富。信息量来源不断增加,并与新华社、国家图书馆等70多家网站建立了链接,林业信息化建设达到前所未有的高度。

    3.现代林业管理模式

    3.1网络技术的引进

    根据林业政务信息化“十一五”工作的核心内容,林业政务信息化建设围绕国家“三网一库”建设的要求,利用网络技术搭建了技术先进、运行稳定、功能相对齐全的网络平台,建设厂国家林业局门户网站、办公业务网、办公业务资源网和各类管理信息系统及专业数据库。提出了林业信息库建设方案,实现人员、树种和野生动植物数据收集、存旷、传递、处理、分析、利用、,基本完成厂无纸化办公。

    3.2粗放到精准的管理模式

    围绕“精准林业”,各级林业部门在二类调查中利用遥感、航片、卫片、无人机、地面近景摄影、二维激光扫描,电子角规、GPS定位等技术进行数据的精确获取.通过CIS进行属性数据和空间数据的管理,完成森林资源楼案管理和林业专题图的制作;在森林火灾的预测预防上通过GIS的空间分析功能,实现火点位置查询和林火蔓延模拟,并计算最佳扑火路线和扑火时间,科学合理的制定扑救方案;在造林地块和造林方式上利用CIS将坡度图、坡向图、上壤图、高程分带图和森林区划图进行叠加作为立地分析的复合因子图,进行适地适树的分析,使林业由粗放经营转入精准经营。

    3.3森林资源管理的优化

    在发达省份的林业部门已经将GIS技术、ES技术、DSS技术、空间数据挖掘技术结合,依据森林资源管理理的基础信息,建立了造林专家知识库、决策支持模型库,在数字化图上实现造林决策、获取造林规划图,并对林分和单木的区域生长量进行预测和模拟,实现森林资源管理的优化和规划。

    4.林业发展中的问题

    4.1信息技术应用不够广泛

    林业信息基础设施和信息系统投资巨大,但目前林业信息化开发、应用不够,造成资源的极大浪费。如遥感、地理信息系统、全球定位系统、专家系统、决策支持系统、森林资源核算系统在森林资源管理中的应用才起步,目前只限于利用计算机进行林业数据采集、处理、属性数据管理及各类专题图制作等研究,对于进行空间数据分析和从这些数据中进行挖掘,宏观快速提供森林资源信息,优化森林资源管理上没有形成规模。因此应该对这些信息资源进行整合,合理建设适合我国林业持续、快速、健康发展的网络体系,实现资源充分共享。

    4.2信息技术发展不均衡

    目前,信息技术、生物技术、新材料技术等高新技术正加速渗透和武装林、特别是“5S”(遥感、地理信息系统、全球定位系统、专家系统和决策支持系统)技术已成为科技兴林的重要手段。卫星遥感、红外监测、飞机化学灭火等高新技术使森林预测、监测、控制、病虫火害防治、荒漠化防治、濒危野生动植物保护等过去无法用常规技术或手段解决的问题,现在由于RS和GIS的介入开始变得相对容易。但在森林经营和管理中的应用范围和水平,完善森林生态系统 定位监测网络,提高森林灾害发生的预测预报率,实现森林培育和管理中的减灾增效,探索建立森林养分和肥料信息系统,完善林木育种软件及丰产栽培模型,适度发展“精细林业”,精准森林资源核算的应用上还处于初级阶段,没有普及应用。因此国家林业局应宏观调控并加快国家林业局网络工程建设,建立并完善各类林业专业库、各类森林资源管理信息、决策支持系统设,促进林业经营管理和决策的科学化。