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

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。