【摘 要】
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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
【机 构】
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东北林业大学信息与计算机工程学院,东北林业大学机电工程学院
【基金项目】
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林业科学技术推广项目([2012]43号);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2572014AB22)
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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。
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