基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。     

加速广义Laguerre多项式级数的Laplace变换的数值反演方法

本文利用Levin t-变换迭代法，对加速广义Laguerre多项式级数，提出了一种新的Laplace变换的数值反演方法，这种方法在精度上和数值稳定性上的效果都较好。     

土壤养分位与广义氧化还原电极电势

 根据广义氧化还原理论,给出了土壤溶液中NH₄⁺,P,Ca等养料成份的广义氧化还原电极电势。与养分位比较,用广义氧化还原电极电势来量度土壤养分有效度具有较多的优越性。     

浙西北马尾松人工林生长与林地土壤条件关系的研究

根据浙西北山区114块人工马尾松林样地及土壤调查分析资料,应用典范相关分析,对人工马尾松林之环境及土壤因子与测树因子这两组多维变量之间的相互关系进行研究。结果表明:人工马尾松的林分平均树高对环境及土壤因子反应较敏感;25个环境及土壤因子中,地貌、母岩、坡位、容重、全氮及交换 mg++含量是影响马尾松生长的主导因子。     

广义连续格的结构

以上（下）子格为工具建立广义连续格的诸结构定理，它们奠定这些格的完全链表现的基础。     

亚麻主要农艺性状与单株出麻率关系的分析

通过对亚麻各性状之间简单相关系数分析，探讨了亚麻主要农艺性对单株出麻率的影响，为高纤育种提供一定的理论依据。     

拟M—阵和广义M—阵

在椭圆型偏微分方程数值解法中，经常遇到Ｍ－阵与Ｓｔｉｅｌｔ－ｊｅｓ－阵，本文进一步拓广Ｍ－阵的概念，并研究它们的性质及其在线性方程组迭代解法中的作用。     

糯稻品种产量构成因素分析及高产育种方向研究

对糯稻育种目标的研究报道甚少。本研究通过连续两年对我省近年来选育的11个糯稻品种(系)的产量构成因素分析结果显示,株高、生育日数、穗长与产量负相关;时产量形成贡献最大的依次是有效穗数、每穗实粒数,结实率与千粒重。因而糯稻高产育种中,应以恰当的生育期、中矮杆株高、增加有效穗数和每德实粒数为主攻方向。     

新疆森工技术进步贡献份额的测算

新疆森工企业是新疆林业的重要组成部分。森工技术进步率是全面考核林业综合水平的重要指标之一。本文根据新疆森工统计资料，首次采用增长速度方程、综合要素生产率指数、总因子生产率指数三种模型测算了新疆森工技术进步贡献份额（１９８１年到１９８６年）。结果表明，新疆森工年均技术进步率在０．５％～０．５２２％之间，技术进步对森工总产值增长的贡献份额在３４％～３６％之间。     

黑龙江垦区农机总动力预测分析

农业机械总动力是农机化规划的主要部分，常作为规划的主要指标。现根据黑龙江垦区农业机械化实际情况，对黑龙江垦区农业机械总动力进行预测分析，为制定农业机械化发展规划提供参考。