基于機器學習的油松人工混交林單木地上生物量混合效應模型構建

摘要： 利用現地調查數據,構建油松人工混交林單木地上生物量估算模型。通過野外調查,共獲取了1 313株油松人工混交林單木生物量實測數據,基于最小二乘法、線性混合效應模型和隨機森林混合效應模型,分別構建油松人工混交林單木地上生物量模型。結果表明:1)線性混合效應模型(LME)和隨機森林混合效應模型(MXRF)結果與普通最小二乘模型(OLS)相比,立地因子作為隨機效應能夠提升模型的解釋能力... （共7頁）