以廣西高峰林場杉木人工林為研究對象,使用森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)中的樹種因子與解析木數(shù)據(jù),通過Richards方程與隨機(jī)森林回歸算法構(gòu)建了兩種多形地位指數(shù)模型。其中在利用隨機(jī)森林回歸算法構(gòu)建模型時分別選取了地位指數(shù)和樹高兩種因子作為輸出變量。結(jié)果表明:Richards方程模型與隨機(jī)森林回歸模型的決定系數(shù)（R²）均在0.9以上,基準(zhǔn)年齡下樹高預(yù)測值與其對應(yīng)的地位指數(shù)均方根誤差小于0.3,說明兩模型具有可靠性。經(jīng)對比分析,兩模型各具優(yōu)勢:Richards方程模型具有明確的表達(dá)式,相較于隨機(jī)森林回歸算法所構(gòu)建的非參數(shù)模型,更適用于預(yù)測樹木生長趨勢,繪制樹木生長曲線;隨機(jī)森林回歸模型比Richards方程模型誤差更小,均方根誤差(E_RMS)降低了21%,平均絕對誤差(E_MA)降低了15%,且無需經(jīng)過迭代運(yùn)算,便可直接求解地位指數(shù),克服了傳統(tǒng)模型無法顯式求解地位指數(shù)的缺點(diǎn),求解效率更高。 

【文章來源】：東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2020,48(12)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

各地位指數(shù)樹高生長曲線


本文編號：3475131