依据机器学习算法的杉木干形模拟     

梁瑞婷  周来  谢运鸿  丁志丹  孙玉军 《东北林业大学学报》2021,49(10):21-26

利用福建省将乐国有林场46株杉木(Cunninghamia lanceolata)的793组干形数据,根据十折交叉验证,采用最近邻法(KNN)、随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)3种机器学习算法对杉木干形进行模拟,并与传统削度模型(TM)进行比较分析.采用决定系数(R2)、均方根误差(ERMS)、平均误差(EM)和平均绝对误差(EMA)4个评价指标对模型的拟合结果和预测结果进行排序,并结合残差图和相对偏差图等进行分析.研究表明:(1)4个模型的决定系数均大于0.95,最近邻法、传统削度模型和人工神经网络的均方根误差小于1 cm,能较好地描述杉木树干形状.(2)人工神经网络对绝大部分树干的估计最精确,R2分别在0.98以上.其检验集的绝大部分残差都在-2～1 cm,训练集的相对偏差在-50％～50％.(3)其次是最近邻法模型,其训练集的残差范围在4个模型间最小,但泛化预测能力不如人工神经网络模型.(4)随机森林模型精度最低,且其预测集残差分布有随直径(di)增大而增大的趋势.传统削度模型模型表现居中.结果表明:人工神经网络模型与最近邻法模型的拟合精度与预测精度均高于传统削度模型模型,能更精确地模拟杉木干形,且机器学习算法可以不满足传统回归的统计学假设前提.利用机器学习预测林木干形是一种可靠的方法,在生产经营中值得考虑.  相似文献   

偏冠对树冠垂直投影面积计算的影响          下载免费PDF全文

孙钊  潘磊  乔晶晶  丁志丹  孙玉军  王轶夫 《林业科学研究》2022,35(1):166-171

[目的]针对树冠结构复杂、形状不规则等问题,实现树冠垂直投影面积自动计算并提高树冠投影区域面积计算精度.[方法]以研究区453棵杉木为研究对象,精确测量每木8向冠幅.以Visualstudio和ArcGIS混合编程,进行树冠测量半径的坐标转换,采用Bezier曲线进行边界平滑,实现树冠垂直投影面积自动提取,并与传统计算...  相似文献   

分水岭算法在林业中的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

孙钊  潘磊  谢运鸿  丁志丹  孙玉军 《世界林业研究》2021,34(3):63-67

随着遥感技术的发展，无人机以及新型遥感数据的出现，越来越多的高分辨率影像被应用于林业资源监测。图像分割作为影像识别应用的基础，大量研究人员在原有的分水岭算法基础上针对不同的区域、背景、目标和研究方向进行了一定的改进，在林木病虫害监测、木材表面缺陷检测、单木冠幅分割、叶片提取等林业领域发展迅速。文中介绍了分水岭算法在林业中的应用，以期为分水岭算法在林业领域的推广以及进一步改进研究提供参考。  相似文献