基于机器学习算法的广西桉树适宜性研究

  目的  探索立地因子与桉树Eucalyptus适宜性之间的关系,开展树种适宜性研究,为桉树适宜性研究提供新思路,为科学造林提供支持。  方法  以广西桉树人工林为研究对象,选取广西国有高峰林场的1 883个森林资源小班调查数据,分别运用朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林算法作为树种适宜性评价方法,构建桉树适宜性分类模型。输入为地貌类型、海拔、坡向、坡位、坡度、凋落物厚度、腐殖质层厚度、土层厚度、石砾含量、成土母质,土壤类型等11个立地因子信息,输出为桉树适宜性。  结果  3种算法构建的模型拟合精度依次为63.18%、69.73%、78.03%,泛化精度依次为64.33%、67.93%、78.18%。相比于朴素贝叶斯、支持向量机算法,随机森林算法分类效果更好。立地因子重要性排序由高到低依次为:海拔、土层厚度、坡向、坡度、石砾含量、凋落物厚度、坡位、腐殖质层厚度、土壤类型、地貌类型、成土母质。200~350 m海拔、80~100 cm土层厚度的地区比较适宜桉树生长。  结论  基于机器学习算法构建的桉树适宜性评价模型可以较好地对桉树的适宜性做出预测。     

应用哨兵2A多时相遥感影像对树种的识别

森林树种类别的准确识别和专题图制作对于森林经营管理具有重要作用。以哨兵2A多时相遥感影像数据源,通过对单时相影像以及根据基尼系数(Gini系数)和信息熵进行的不同影像组合,利用随机森林算法对大孤家林场的树种类别进行识别和分类制图。结果表明:哨兵2A多时相影像组合能够显著改善树种分类的精度,多时相影像组合总体分度最高为87.45%,Kappa系数为0.825,比单时相遥感影像分类总体精度提升了4%~7%。     

经济政策不确定性和生猪疫情对猪肉价格的影响

在相关研究基础上,着重分析了经济政策不确定性和生猪疫情对猪肉价格的综合性影响,并利用确定性因素分解和对数多元回归模型,对2009—2019年的中国猪肉价格进行实证分析。结果表明,中国猪肉需求呈季节性周期变化,对猪肉价格产生季节性影响;经济政策不确定性和生猪疫情会加大供给缺口,对猪肉价格产生冲击。     

动态车辆路径问题研究综述

指出了动态车辆路径问题是运筹学和组合优化领域的前沿研究方向,研究动态车辆路径问题具有重要的理论和现实意义。阐述了动态车辆问题（DVRP）,根据动态信息的特征将动态车辆路径问题分为随机车辆路径问题（SVRP）和模糊车辆路径问题（FVRP）。从动态车辆路径问题的建模、算法和仿真优化三个方面分析了其研究成果,对现有研究的不足进行了探讨,提出了动态车辆路径问题的进一步研究方向。     

基于随机森林的大姚县TM遥感影像分类研究

随机森林(Random Forest)是一种组合多棵决策树分类器的新的分类算法。以楚雄州大姚县为例,采用Landsat-TM数据,通过最大似然、支持向量机、随机森林3种分类器进行分类对比研究。结果表明,支持向量机和随机森林的分类精度明显优于最大似然法,两者分类精度相差不大;在分类时间上,最大似然法明显比随机森林和支持向量机快,支持向量机最慢。综合分析,随机森林算法表现更优,它在保证分类精度的前提下,也能保证一定的时间效率,更适宜实际生产应用。     

基于无人机LiDAR特征变量的南方集体林区蓄积量估测

基于广西壮族自治区森林资源年度监测评价成果数据,采用逐步回归选择机载激光雷达特征变量,建立多元线性回归、Logistic回归和随机森林模型,预测南方集体林区桉树、杉木和天然阔叶林样地的蓄积量。结果表明:1)桉树和杉木样地的逐步回归特征变量多为高度和强度变量,而天然阔叶林样地则是间隙率、覆盖度、叶面积指数等综合变量;2)桉树和天然阔叶林样地,随机森林模型的蓄积量估测精度(桉树R~2=0.97,RMSE=12.60m~3/hm~2;天然阔叶林:R~2=0.90,RMSE=18.45m~3/hm~2)高于多元线性回归和Logistic回归模型,而杉木样地在多元线性回归模型中得到了最优的蓄积量估测结果(R~2=0.91,RMSE=24.30m~3/hm~2);3)在3种模型估测精度中,人工桉树和杉木样地均优于天然阔叶林样地。可见,高密度的激光雷达点云可以获取更优的特征变量,针对复杂的样地条件需要灵活选择估测模型实现蓄积量调查,以便为林草部门进行森林资源调查、监测和经营管理提供科学依据。     

基于Rapideye影像的林木地上生物量估测

以石台县为研究地,结合Rapideye高分遥感影像和不同森林类型样地林木地上生物量调查数据,采用Pearson双变量相关分析方法筛选模型变量,分别用多元线性回归和随机森林算法建立不同森林类型的遥感地上生物量估测模型,并进行模型估测精度对比分析。结果表明,叶绿素红边模型(CRM)与叶绿素绿波模型(CGM)2个指数与针叶林、阔叶林生物量在0.01水平上的相关性极显著,且在其多元线性回归模型和随机森林模型中两者均被挑选为建模变量。另外,与生物量相关性较强的纹理特征主要集中的红光波段和红边波段,且仅MEAN、VAR、SM3个滤波对生物量估测贡献较大,可作为建模变量。阔叶林、针叶林和针阔混交林3种森林类型的地上生物量模型估测精度均表现为随机森林模型优于多元线性回归模型。随机森林模型生物估测绝对均方误差在12.8760~36.5363之间,相对均方误差在20.20%~45.95%之间;多元线性回归生物量估测绝对均方误差在22.0425~46.4494之间,相对均方误差在34.58%~58.42%之间。     

基于X12-HP 模型的水产品价格波动分解研究

运用X12季节分解和H-P滤波法,将我国4大类28种水产品批发价格分解成趋势波动、周期波动、季节波动、随机波动4种波动类型,分析总结了不同类型水产品价格的波动特征及其变化规律。研究发现:不同类型水产品价格趋势波动差别较大,同一类型内各品种也存在明显差别;淡水鱼、海水鱼、虾蟹类价格季节波动大体呈倒"V"型波动,贝类价格季节波动年初至年末大体呈直线下降形态;几类水产品中,淡水鱼、海水鱼、贝类价格波动周期在2年以上,虾蟹类价格周期较短,约为10多个月;从各种波动对价格影响看,淡水鱼、海水鱼价格受随机波动、季节波动、周期波动影响相对较小,所考察期间变化不大;贝类价格受随机波动、季节波动和周期波动影响均较大,但几种波动对价格波动贡献趋于减弱。基于分析结果,提出了调整水产品生产结构、加强市场监测预警和构建产业风险防范体系等对策建议。     

一类非自治随机阻尼Sine-Gordon方程组的 D 拉回吸引子

研究了带有加法噪音的非自治随机阻尼Sine-Gordon方程组解的渐进行为.运用一致估计证明了D-吸收集的存在性,并由解的分解技巧证明了该动力系统是渐进紧的,从而证明了Sine-Gordon方程组的D-拉回吸引子的存在性.     

基于随机森林的农耕区土壤有机质空间分布预测

以陕西省周至县农耕区为研究区,采集192个土壤样品,通过随机森林模型(random forest, RF)对土壤有机质含量进行回归预测,通过29个(15%)独立验证点对预测结果进行精度验证,并与普通克里格(ordinary kriging,OK)和协同克里格(cokriging,COK)插值结果进行对比分析。结果表明,研究区土壤有机质含量在训练集和验证集中均属于中等变异性,含量处于中等偏低水平,大致表现为中、南部黑河东岸土壤有机质含量相对较高,东北部渭河沿岸含量较低。对变量重要性进行排序,影响研究区土壤有机质的主要因素为数字高程(DEM)和降水量。与OK、COK相比, RF对土壤有机质的预测值和实测值的相关系数(0.782)更高,而平均绝对误差(0.618 g·kg^-1)和均方根误差(2.062 g·kg^-1)更低,说明RF能够更精确地反映局部土壤有机质含量的空间变化信息。