【摘 要】
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为更有效地经营管理云南松天然次生林,在云南省云南松主要分布区的昆明市、楚雄州设置55块云南松天然次生林标准地,从中随机抽取33块作为建模数据,剩余22块作为模型校验数据,
【机 构】
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西南林业大学林业调查规划设计研究院,西南林业大学林业3S技术工程研究中心
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为更有效地经营管理云南松天然次生林,在云南省云南松主要分布区的昆明市、楚雄州设置55块云南松天然次生林标准地,从中随机抽取33块作为建模数据,剩余22块作为模型校验数据,采用逐步回归剔除法和BP神经网络建模法,建立林分生长模型。结果表明,使用逐步回归剔除法建立的平均胸径生长模型、平均树高生长模型、蓄积量生长模型总体拟合精度在89.22%~95.52%之间,校验精度在81.09%~94.15%之间;使用BP神经网络建立的各林分生长模型总体拟合精度在90.01%~98.62%之间,校验精度在92.63%~95.68%之间。可见BP神经网络所建立的林分生长模型精度较高,可为同类森林的经营管理提供参考。
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