Background and objective: This study was conducted to develop diameter growth models for thinned Quercus glauca Thunb. (QGT) stands to inform production goals for treatment and provide the information necessary for the systematic management of this stands. Methods: This study was conducted on QGT stands, of which initial thinning was completed in 2013 to develop a treatment system. To analyze the tree growth and trait response for each thinning treatment, forestry surveys were conducted in 2014 and 2021, and a one-way analysis of variance (ANOVA) was executed. In addition, non-linear least squares regression of the PROC NLIN procedure was used to develop an optimal diameter growth model. Results: Based on growth and trait analyses, the height and height-to-diameter (H/D) ratio were not different according to treatment plot (p > .05). For the diameter of basal height (DBH), the heavy thinning (HT) treatment plot was significantly larger than the control plot (p < .05). As a result of the development of diameter growth models by treatment plot, the mean squared error (MSE) of the Gompertz polymorphic equation (control: 2.2381, light thinning: 0.8478, and heavy thinning: 0.8679) was the lowest in all treatment plots, and the Shapiro-Wilk statistic was found to follow a normal distribution (p > .95), so it was selected as an equation fit for the diameter growth model. Conclusion: The findings of this study provide basic data for the systematic management of Quercus glauca Thunb. stands. It is necessary to construct permanent sample plots (PSP) that consider stand status, location conditions, and climatic environments.
This study is designed to provide forest managers and landowners with tools to estimate the effect of forest management on carbon storage, investigating living tree biomass, detritus, and harvested wood products as variables. Thinning, selection cutting, and uncutting were applied to the three different forest types in New York, USA. Carbon storage of the original stands was 90, 56, and $101Mg\;ha^{-1}$ at the Allegheny hardwood forest, Northern hardwood forest, and Oak - black cherry forest, respectively. Among treatments, uncutting generally stored the greatest amount carbon. However, the rate of carbon storage was the smallest at the uncut treatment in all the sites. The 50% thinning, 50% selection, and 50% thinning treatments were the highest rate of carbon storage at the Allegheny hardwood forest, Northern hardwood forest, and Oak - cherry forest, respectively. In this study, only short term was applied to simulate carbon sequestration after silvicultural treatment. So, more research is needed to determine whether any silvicultural treatment can store significantly more carbon than no treatment over the long term.
In this study, we sought to compare and evaluate the accuracy and predictive performance of machine learning algorithms for estimating the growth of individual Larix kaempferi trees in Gangwon Province, Korea. We employed linear regression, random forest, XGBoost, and LightGBM algorithms to predict tree growth using monitoring data organized based on different thinning intensities. Furthermore, we compared and evaluated the goodness-of-fit of these models using metrics such as the coefficient of determination (R2), mean absolute error (MAE), and root mean square error (RMSE). The results revealed that XGBoost provided the highest goodness-of-fit, with an R2 value of 0.62 across all thinning intensities, while also yielding the lowest values for MAE and RMSE, thereby indicating the best model fit. When predicting the growth volume of individual trees after 3 years using the XGBoost model, the agreement was exceptionally high, reaching approximately 97% for all stand sites in accordance with the different thinning intensities. Notably, in non-thinned plots, the predicted volumes were approximately 2.1 m3 lower than the actual volumes; however, the agreement remained highly accurate at approximately 99.5%. These findings will contribute to the development of growth prediction models for individual trees using machine learning algorithms.
To elucidate whether small diameter at breast height correlates with tree death in an overcrowded tree population, we analyzed self-thinning occurring over the course of 37 years in naturally established Pinus densiflora populations in Sugadaira, central Japan. As trees grew, their diameters at breast height increased and the number of trees consequently decreased. Spatial distribution, which was initially clumped, changed accordingly, first becoming random and finally uniform. We calculated the "available area" of individual trees to elucidate the contribution of this parameter to tree mortality. Small diameter at breast height was strongly correlated with tree death, with a slight correlation observed between tree death and small available area of individual trees.
The objective of this study was to examine carbon dynamics with biomass, soil $CO_2$ efflux, litter and root decomposition after tree density control in young Pinus densiflora stands. The stands were established with 50% thinning, clear-cut, and control stands with three pseudo-replicated plots and a bare soil plot in 8-year-old Pinus densiflora nursery field. Monthly measurements were conducted from March 2012 to February 2014 and aboveground biomass and coarse-roots were estimated by derived allometric equations. Average diameter growth at root collar in control and thinned was 0.89 cm and 1.48 cm per year, respectively, and the diameter growth of control stand was significantly higher than that of thinned stands (p<0.05). Total biomass was estimated to 5.17, $4.85kg\;C\;m^{-2}$ per year in control and thinned, respectively. Annual soil $CO_2$ efflux in control, thinned, clear cut, and bare soil was 3.71, 3.90, 4.17, $4.56kg\;CO_2\;m^{-2}\;yr^{-1}$, respectively and removing trees significantly increased soil $CO_2$ efflux (p<0.05). Net Ecosystem Production (NEP) was 1.57, 1.36, -0.67, $-1.25kg\;C\;m^{-2}\;yr^{-1}$ in control, thinned, clear cut and bare soil in the young Pinus densiflora stands. NEP was significantly decreased by removing trees. Thinning increased diameter at root collar and carbon of individual tree and recovered 86% of carbon removed by thinning after one-year. In addition, soil $CO_2$ efflux increased and NEP increased by thinning. Results of this study, tree density control such as thinning increased the carbon storage and growth of the young Pinus densiflora stands.
This study was carried out to determine the effect of tree height on light transmission, spray penetration, tree growth performance, fruit quality attributes, and labor productivity in the slender-spindle system of 'Hongro'/M.9 apple trees. With increasing tree height, the light penetration into the internal parts of the canopy decreased, especially in the lower canopy. Leaf area index (LAI) increased with increasing tree height, thereby leading to a reduction in the extent of spray penetration into the interior of the canopy. With increasing tree height, shoot growth was more vigorous but produced slender shoots in the upper canopy compared to the lower canopy. Although the soluble solid content and coloration of fruit decreased, there was no difference in fruit firmness and acidity. In addition, the number of final fruit set increased, although the production of large fruit (> 305 g) decreased. The increase in tree height also significantly increased the labor required for practices such as thinning of flowers and fruits, pruning, and harvesting. Nevertheless, this problem of increased in labor input in taller trees would was eased by use of a mechanical lift. Utilizing a lift for thinning the flowers of trees 4.5 m in height saved 14.6 min per tree, compared to the use of ladder. Therefore, it is highly considerable that in order to enhance light transmission and fruit coloration, light conditions should be improved in the internal tree canopy of slender-spindle systems.
Logging equipment and method have a major influence on harvesting productivity and cost. This study investigated the productivity and operational costs of tree-length cable yarding system using HAM300, a domestically developed tower yarder. We tested HAM300 for thinning operation in Pinus densiflora stands at Gangreung, Gangwon-do on April, 2014. To assess the productivity we conducted time study for each stage of the operation. When the average time/cycle was examined for each stage of the operation, the longest was for yarding (241 sec), followed by delimbing (237 sec), felling (153 sec), and processing (103 sec). Furthermore, productivity for felling was $8.6m^3/hr$, followed by delimbing ($5.1m^3/hr$), yarding ($3.5m^3/hr$), and processing ($8.1m^3/hr$). The total cost for the tree-length logging system was $58,446won/m^3$, of which the majority was incurred by the yarding cost at $46,217won/m^3$ (79.3%), whereas the lowest cost was for felling at $2,359won/m^3$ (4.1%). We suggest that it is necessary to foster specialized operators and provide training in operating the tower yarder thereby implementing efficient harvesting system resulting from low-cost yarding.
Kim, Kyung-Min;Jung, Woo-Yong;Lee, Byung-Jin;Ryu, Gyung;Park, Gui-Tae
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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1997.10a
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pp.365-370
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1997
In this paper we suggest a development of surface defect inspection algorithms for cold mill strip using tree structure. The defects which exist in a surface of cold mill strip have a scattering or singular distribution. This paper consists of preprocessing, feature extraction and defect classification. By preprocessing, the binarized defect image is achieved. In this procedure, Top-hit transform, adaptive thresholding, thinning and noise rejection are used. Especially, Top-hit transform using local min/max operation diminishes the effect of bad lighting. In feature extraction, geometric, moment, co-occurrence matrix, histogram-ratio features are calculated. The histogram-ratio feature is taken from the gray-level image. For the defect classification, we suggest a tree structure of which nodes are multilayer neural network clasifiers. The proposed algorithm reduced error rate comparing to one stage structure.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.14
no.5
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pp.15-21
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1977
The syntactic pattern recognition system of Korean characters is composed of three main functional parts; Preprocessing, Graph-representation, and Segmentation. In preprocessing routine, the input pattern has been thinned using the Hilditch's thinning algorithm. The graph-representation is the detection of a number of nodes over the input pattern and codification of branches between nodes by 8 directional components. Next, segmentation routine which has been implemented by top down nondeterministic parsing under the control of tree grammar identifies parts of the graph-represented Pattern as basic components of Korean characters. The authors have made sure that this system is effective for recognizing Korean characters through the recognition simulations by digital computer.
This study investigated the possibility of using pine tree sawdust in thinning-out tree as a substitute for poplar and douglas-fir tree sawdust in oyster mushroom cultivation. Mycelial growth was 10.8 cm in medium supplemented with 70% pine sawdust after 18 days of culture and 10.2 cm in control medium. Mycelial density showed high density with no significant difference between treatments. Fresh weight and diameter of fruiting bodies were slightly lower in medium supplemented with pine tree sawdust. The hardness of pine tree sawdust was slightly higher in the medium supplemented with 20% and 30% of pine tree sawdust. The L value showed a tendency to be higher in the pine added medium, but the a and b values d id not show any significant difference between the treatments. The yields of fruiting body were 157 g / 850 ml for the control and 170 g / 850 ml for the 40% added pine tree sawdust.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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