Park, Gildong;Lee, Daesung;Seo, Yeongwan;Choi, Jungkee
Journal of Forest and Environmental Science
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v.31
no.4
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pp.255-260
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2015
Height growth models for Pinus thunbergii in Jeju Island were developed in this study using four widely used nonlinear growth models; Exponential, Modified Logistic, Chapman-Richards, and Weibull. All functions were found to be significant at the 1% level. Chapman-Richards model for height-DBH allometry and Weibull model for height-age allometry was chosen as the best model on the all validation. All the model curves showed the similar pattern. Additionally, there was no abnormal pattern when the previous studies were compared. Therefore, these models are highly expected to be used to estimate the tree height using DBH or age for Pinus thunbergii especially in Jeju Island.
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.
Kim, Hyun-Soo;Jung, Su-Young;Lee, Kwang-Soo;Lee, Sang-Hyun
Journal of Environmental Science International
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v.31
no.9
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pp.793-801
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2022
This study was carried out to provide basic data for logical forest management by developing a site index curve reflecting the current growth characteristics of Cryptomeria japonica stands in Korea. The height growth model was developed using the Chapman-Richards, Schumacher, Gompertz, and Weibull algebraic difference equations, which are widely used in growth estimation, for data collected from 119 plots through the 7th National Forest Inventory and stand survey. The Chapman-Richards equation, with the highest model fit, was selected as the best equation for the height growth model, and a site index curve was developed using the guide curve method. To compare the developed site index curve with that on the yield table, paired T-tests with a significance level of 5% were performed. The results indicated that there were no significant differences between the site index curve values at all ages, and the p-value was smaller after the reference age than before. Therefore, the site index curve developed through this study reflects the characteristics of the changing growth environment of C. japonica stands and can be used in accordance with the site index curve on the current yield table. Thus, this information can be considered valuable as basic data for reasonable forest management.
Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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2006.06b
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pp.305-309
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2006
This paper presents and illustrates the application of a growth and yield model that supports both forest and mill side volume and value estimates. Traditional forest stand growth and yield models represent the forest landowner view of yield and economics. Predicted yields are estimates of what one would expect from a procurement cruise, and current stumpage prices are applied to investigate optimum management strategies. Optimum management regimes and rotation ages obtained from the forest side view are unlikely to be economically optimal when viewed from the mill side. The actual distribution of recoverable manufactured product and its value are highly dependent on mill technologies and configurations. Overcoming this limitation of growth and yield computer models necessitates the ability to predict and price the expected manufactured distribution of lumber, lineal meters of veneer, and tonnes of air dried pulp fiber yield. With these embedded models, users of the yield simulator can evaluate the economics of possible/feasible management regimes from both the forest and mill business sides. The simulator is a forest side model that has been modified to produce estimates of manufactured product yields by embedding models for 1) pulpwood chip size class distribution and pulp yield for any kappa number (Schultz and Matney, 2002), 2) a lumber yield and pricing model based on the Best Opening Face model developed by the USDA Forest Service Forest Products Laboratory (Lewis, 1985a and Lewis, 1985b), and 3) a lineal meter veneer model derived from peeler block tests. While the model is strictly applicable to planted loblolly pine (Pinus taeda L.) on cutover site-prepared land in the United States (US) Gulf South, the model and computer program are adaptable to any region and forest type.
The objective of this study was developing dynamic stand growth model to predict diameter at breast height (DBH) growth by thinning intensity and cycle for major tree species of South Korea. The yield table, one of static stand growth models, constructed by Korea Forest Service was employed to prepare dynamic stand growth models for 8 tree species. In the process of model development, the thinning type was designated to thinning from below and equations for predicting the DBH change after thinning by different intensities was generated. In addition, stand density (N/ha), age and site index were adopted as explanatory variables for DBH prediction model. Thereafter, using the model, DBH growth under various silvicuture through integrating such equations considering thinning intensities, and cycles. The dynamic stand growth model of DBH developed in this study can provide understanding of effectiveness in forest growth and growing stock when thinning practice is performed in forest. Furthermore, results of this study is also applicable to quantitatively assess the carbon storage sequestration capability.
Sora Kim;Jongsu Yim;Sunjung Lee;Jungeun Song;Hyelim Lee;Yeongmo Son
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.112
no.2
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pp.209-216
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2023
This study aimed to use national forest inventory data to develop a forest productivity index and yield prediction model of a Tilia amurensis stand. The site index displaying the forest productivity of the Tilia amurensis stand was developed as a Schumacher model, and the site index classification curve was generated from the model results; its distribution growth in Korea ranged from 8-16. The growth model using age as an independent variable for breast height and height diameter estimation was derived from the Chapman-Richards and Weibull model. The Fitness Indices of the estimation models were 0.32 and 0.11, respectively, which were generally low values, but the estimation-equation residuals were evenly distributed around 0, so we judged that there would be no issue in applying the equation. The stand basal area and site index of the Tilia amurensis stand had the greatest effect on the stand-volume change. These two factors were used to derive the Tilia amurensis stand yield model, and the model's determination coefficient was approximately 94%. After verifying the residual normality of the equation and autocorrelation of the growth factors in the yield model, no particular problems were observed. Finally, the growth and yield models of the Tilia amurensis stand were used to produce the makeshift stand yield table. According to this table, when the Tilia amurensis stand is 70 years old, the estimated stand-volume per hectare would be approximately 208 m3 . It is expected that these study results will be helpful for decision-making of Tilia amurensis stands management, which have high value as a forest resource for honey and timber.
The objective of this study was to improve the performance of the existing individual-tree/distantindependent stand growth model in predicting the growth of Pinus koraiensis forest stands. The parameters of diameter growth and mortality prediction models were estimated using periodic annual increment (PAI) of permanent plots and the performance of the models were compared with that of the existing ones using mean anuual increment (MAI). The diameter growth model includes crown ratio, potential diameter growth and modifier to compute for competitions of trees of a stand. In deriving the mortality prediction model, the parameters were estimated based on PAI which was also estimated as the function of MAI due to the lacking of permanent plot data. The results of this study showed that the newly-estimated functions based on PAI provide more realistic patterns in diameter growth of individual trees. The new approach using PAI in mortality model seems to overcome the over-estimate problem by the MAI-based model in estimating mortality of stand trees.
This study was conducted to estimate the best-fit nonlinear height-DBH growth models for Larix kaempferi in Gangwon and North Gyeongsang province in South Korea. Exponential, Modified Logistic, Chapman-Richards, and Weibull function were used for estimating height-DBH models. To evaluate the selected models, $R^2$, RMSE, MD, MAD, and residual plots were performed in each model. Also, the coefficients and patterns in models of the previous studies were compared with those in this study. The result showed that Weibull equation was found to be the best-fit model with $R^2$=0.9837, RMSE=2.6133, MD=0.0089, and MAD=2.0896. All model parameters in our study had similar values to those in the previous models except for asymptotic parameter a. Our research result showed that Gangwon and North Gyeongsang province were superior to other provinces with regard to height growth for Larix kaempferi.
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.
Seo, Jeong-Ho;Lee, Woo-Kyun;Son, Yowhan;Ham, Bo-Young
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.90
no.6
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pp.725-733
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2001
In this study, the relationship between growth factors for Pinus densiflora stands in Anmyun-Island was analyzed and dynamic growth model was prepared. A total of 96 sample plots was investigated in which dbh and height of individual trees were measured. From these plot data, quadratic mean dbh, mean height, dominant tree height, stem number per ha, basal area per ha and volume per ha were estimated. Several regression equations between growth factors were derived using NLIN and REG procedure of SAS. And dynamic growth model, in which the equations were interactively linked, was prepared for the prediction of stand growth and yield under different management regime. The predictions of dynamic growth model were found to be coincided with general growth principles. The dynamic growth model was considered as adequate for predicting growth and yield of Pinus densiflora stand in Anmyun-Island. In practice, the dynamic growth model can be applied for predicting the growth and development of stand for various forest treatments and for decision-making in forest management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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