机器学习助力预测海卡尼亚森林东方山毛榉林分断面积

研究人员用四种机器学习方法预测东方山毛榉林分断面积，RF 模型最佳，助力森林管理。

　　准确预测树木断面积（BA）作为森林林分重要的结构特征，对可持续森林管理至关重要。本研究旨在利用广义线性模型（GLM）、k 近邻算法（KNN）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）这四种机器学习方法，借助国家森林清查数据以及一系列环境变量，预测并评估东方山毛榉（Fagus orientalis Lipsky）的林分断面积。研究采用 10 折空间交叉验证技术进行建模，以抵消预测变量和响应数据中的空间自相关性影响，同时降低训练数据和测试数据之间的依赖性。结果显示，RF 模型表现最佳，其测量值和预测值之间匹配度最高，相关系数平方（RTrain2=0.77；RTest2=0.76）最高，均方根误差（RMSETrain=2.70；RMSETest=2.90 ）和平均绝对误差（MAETrain=1.74；MAETest=1.76）最低。在所有研究变量中，海拔与海卡尼亚森林中东方山毛榉林分断面积的相关性最高，且这种正相关关系局限在 700 至 1200 米左右的范围内。RF 和 GLM 模型表明容重是第二重要的变量，而 SVM 和 KNN 模型则指出气温是第二重要变量。总体而言，该研究确定了影响东方山毛榉林分断面积的关键变量，为森林管理和保护工作提供了宝贵见解，有助于更好地理解海卡尼亚地区的森林动态，并为制定有针对性的管理策略提供依据。