摘 要: | 为了探讨不同的立地条件下,应用机载激光雷达(Lidar)数据建立的林分蓄积量模型的反演精度。以高峰林场2016年森林资源二类调查小班数据为研究对象,运用随机森林对Lidar分位数高度、水平结构参数等变量重要性排序,构建蓄积量估测基础模型(不考虑立地质量分级)和优化模型(考虑立地质量分级)。结果表明:105块样地中有23块低立地生产力样地(LSP),有82块高立地生产力样地(HSP);在不同立地质量分级样地中,对树高和胸径进行logistic最小二乘回归曲线,胸径-树高之间存在着显著差异;基础模型和优化-AB模型估测的蓄积量在总体样地和HSP上没有显著差异(P>0.05),但在LSP上差异极显著(P<0.001);优化模型估测的蓄积量和实测蓄积量在两种立地质量的样地中差异不显著(P>0.05);基础模型估测的蓄积量和实测蓄积量在HSP没有显著差异(P>0.05),但在LSP差异极显著(P<0.001)。由分位高度(PH90)和实测蓄积量生成(含HSP和LSP)的两个伪模型曲线表明,在HPS中,实测蓄积量与P
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