森林工程
森林工程
삼림공정
FOREST ENGINEERING
2014年
6期
17-21
,共5页
高萌%王霓虹%李丹%刘立臣
高萌%王霓虹%李丹%劉立臣
고맹%왕예홍%리단%류립신
生物量估算%主成分分析%系统聚类%SVR算法
生物量估算%主成分分析%繫統聚類%SVR算法
생물량고산%주성분분석%계통취류%SVR산법
biomass estimation%principle component analysis%system clustering%SVR algorithm
以孟家岗林场二类清查数据为基础,对1371个小班的11项指标进行主成分分析,并采用系统聚类法对小班进行分类,进而利用支持向量回归算法分别进行生物量模型训练.结果表明:7个主成分指标可反映87.995％的生物量信息;1371个小班可分为5类,各类训练模型的预测精度均在89％以上,且均以v-SVR模型为最优.在得到的5类生物量训练模型基础上估算林场森林乔木层生物量,无需分起源、树种、立地类型,能够在保证生物量估算精度的同时,大大减少工作量,可为区域生物量的估算提供一种新的方法.
以孟傢崗林場二類清查數據為基礎,對1371箇小班的11項指標進行主成分分析,併採用繫統聚類法對小班進行分類,進而利用支持嚮量迴歸算法分彆進行生物量模型訓練.結果錶明:7箇主成分指標可反映87.995％的生物量信息;1371箇小班可分為5類,各類訓練模型的預測精度均在89％以上,且均以v-SVR模型為最優.在得到的5類生物量訓練模型基礎上估算林場森林喬木層生物量,無需分起源、樹種、立地類型,能夠在保證生物量估算精度的同時,大大減少工作量,可為區域生物量的估算提供一種新的方法.
이맹가강림장이류청사수거위기출,대1371개소반적11항지표진행주성분분석,병채용계통취류법대소반진행분류,진이이용지지향량회귀산법분별진행생물량모형훈련.결과표명:7개주성분지표가반영87.995％적생물량신식;1371개소반가분위5류,각류훈련모형적예측정도균재89％이상,차균이v-SVR모형위최우.재득도적5류생물량훈련모형기출상고산림장삼림교목층생물량,무수분기원、수충、입지류형,능구재보증생물량고산정도적동시,대대감소공작량,가위구역생물량적고산제공일충신적방법.
