活立木年龄测定是目前林业生产和研究中最重要和最基础的共性难题,传统的测定树木年龄的方法,如解析木圆盘测定法、生长锥测定法,具有破坏性。在我国生态保护的背景下,非常需要一种微损的估计活立木年龄的方法,为天然林保护、古树名木管理等提供理论依据和科学技术支撑。针刺仪是测定树木年龄的微损工具,本文针对其测定树木年龄的误差较大、过于依赖人工经验的局限性,以抗钻阻力值序列为对象,研究了估计活立木年龄的算法,为活立木年龄的微损测定提供方法和依据。本文分别以华北落叶松、长白落叶松、红松、臭冷杉为实验对象进行外业,使用德国RINNTECH公司开发的树木针刺仪Resistograph（型号为4452P/S,4450P/S）进行针刺取样的基础上开展了如下研究工作:（1）提出了基于平稳卡尔曼滤波器的针刺仪测定树木年龄的算法。根据卡尔曼滤波器的去噪原理,设计针刺仪卡尔曼滤波器,推导出针刺仪平稳卡尔曼滤波器,简化了针刺仪卡尔曼滤波器的参数,并证明抗钻阻力值序列的去噪效果只与参数Rat有关。利用针刺仪平稳卡尔曼滤波器对抗钻值阻力值序列去噪后,可以得到新序列,树木年龄估计值为新序列的波峰波谷数,且仅取决于参数Rat的选取。（2）提出了基于频谱分析的针刺仪测定树木年龄的算法。研究离散谱分析在针刺仪抗钻阻力值序列中的应用,将抗钻阻力值序列进行去趋势处理后,利用离散傅里叶级数对其做频谱分析,确定振幅较大的谐波的周期数为树木年龄估计值,且树木年龄估计值仅取决于窗口参数Wid的选取。（3）提出了基于峰谷分析的针刺仪测定树木年龄的算法,且确定存在恰当的阈值参数Det使针刺仪估计树木年龄精度很高,并提出了基于BP神经网络预测峰谷分析算法阈值参数Det的方法。本文探讨了上述三种算法,得到以下结果:（1）针刺仪平稳卡尔曼滤波器应用于华北落叶松的323组抗钻阻力值序列,依据活立木的胸径大小来选择恰当的参数Rat,可以得到较好的去噪效果,使得算法估计树木年龄与实测年龄比较接近。针刺仪自带软件自动判读年龄的平均相对误差达到-40.49%;算法估计年龄平均相对误差降低至0.75%,与树木实测年龄进行成对数据t检验得到t值为-0.4682,表明了算法的可靠性。（2）频谱分析算法应用于华北落叶松,根据活立木的胸径大小来选择窗口参数Wid,该算法估计树木年龄与实测年龄比较接近。频谱分析算法估计年龄的平均相对误差为-0.35%,与实测年龄进行成对数据t检验得到t值为0.85,说明频谱分析算法估计华北落叶松年龄的精度较好,提高了针刺仪估计活立木年龄的准确性。（3）峰谷分析算法应用于天然林中红松、臭冷杉、长白落叶松三个树种获取的113组抗钻阻力值序列,根据树木实测年龄选定阈值参数Det后,该算法估计树木年龄平均相对误差为-2.69%,与实测年龄进行成对数据t检验得到t值为1.31,说明该算法应用于估计天然林树木年龄的可行性,且存在恰当的阈值参数Det使其估计树木年龄的准确性较高。（4）利用BP神经网络的非线性映射性能,来拟合峰谷分析算法的阈值参数。从原始抗钻值阻力值序列的中寻找影响阈值选择的10个特征作为网络输入,以峰谷分析算法的阈值参数Det作为网络期望输出来构造样本训练集,建立BP神经网络,且随机划分的测试集预测精度较好,可以考虑用来预测天然林红松、臭冷杉和长白落叶松峰谷分析的阈值参数。综上所述,本文提出了三种微损的测定活立木年龄的算法,包括针刺仪平稳卡尔曼滤波器、频谱分析和峰谷分析。实验结果表明:根据树木径阶分布来确定算法参数Rat和窗口参数Wid,使用针刺仪平稳卡尔曼滤波器算法和频谱分析算法估算华北落叶松的年龄都取得较好的效果,其中频谱分析算法估计年龄的误差稍低于针刺仪平稳卡尔曼滤波器算法;使用峰谷分析算法估计天然林长白落叶松、臭冷杉和红松的年龄精度较好,但是需要利用BP神经网络预测阈值参数Det。这三种估计活立木年龄的算法提高了针刺仪测定活立木年龄的精度,推进了微损的测定树木年龄方法的研究进程。将算法应用于更多种类的天然林活立木的年龄估计是下一步实验目标,算法参数的选择规律是研究的关键。