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利用机载激光扫描数据估算林分年龄以改进安大略省北方森林黑云杉木材密度模型

DOI:10.3390/rs11172022 期刊:Remote Sensing 出版年份:2019 更新时间:2025-09-11 14:15:04
摘要: 能够估算木材质量的时空模型,可支持在采伐前就考虑树木市场潜力的价值链优化方案。研究表明,生态土地分类单元(如生态位点)和基于机载激光雷达(ALS)数据的结构指标,能有效预测加拿大安大略省北方森林黑云杉林分的木材质量属性。然而树龄是导致树木间木材质量差异的主要因素,却因在森林清查系统中表征不足而未被纳入既往预测模型。本研究目标为:(一)建立以黑云杉为主的林分平均树龄预测模型;(二)通过引入树龄预测变量来优化黑云杉木材密度模型?;谒婊郑╮f)距离度量的k最近邻(kNN)分类非参数树龄模型表现良好,其均方根差(RMSD)为15年且解释了62%的方差变异。后续利用树龄与生态位点预测变量构建的随机森林木材密度模型具有实用价值,均方根误差(RMSE)为59.1千克·米?3。这些通过纳入可从清查数据中获取的树龄与立地效应而建立的模型,使大尺度木材质量预测更接近实际应用。
作者: Rebecca R.M. Wylie,Murray E Woods,Jeffery P. Dech
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研究概述 实验方案 设备清单

本研究的目标是:(i) 建立以黑云杉为主的林分平均树干年龄预测模型;(ii) 通过引入年龄作为预测变量来优化黑云杉木材密度模型。

基于机载激光扫描(ALS)结构信息为安大略省北方森林黑云杉林分开发的非参数rf-kNN林龄模型,能有效推算精确年龄估值,该估值可作为派生变量纳入特定森林资源清查(FRI)系统。利用rf-kNN方法推算的派生年龄进行木材质量属性预测建模后,可采用随机森林法扩展平均木材密度模型的应用范围。

该模型的应用范围仅限于黑云杉占比超过70%且不含硬木或东方白柏的林分。此外,该模型在平均年龄超过120年的样地中预测效果较差。

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