机器学习算法在森林生长收获预估中的应用

论文摘要

森林生长收获预估是森林经理学的一个重要方向,采用模型技术进行森林生长收获估计是森林经营决策的重要前提。传统的统计模型如线性及非线性回归模型、混合效应模型、分位数回归、度量误差模型等统计方法已被广泛应用于研究林木生长,但这些统计方法在应用时常常需满足一定的统计假设前提,诸如数据独立、正态分布和等方差等。由于森林生长数据的连续观测和层次性,上述假设通常难以满足。近年来随着人工智能技术的发展,机器学习算法为森林生长收获预估提供了一种新的手段,它具有对输入数据的分布形式没有假设前提、能够揭示数据中的隐含结构、预测结果好等优点,但在森林生长收获预估中的应用仍十分有限。文章对分类和回归树、多元自适应样条、bagging回归、增强回归树、随机森林、人工神经网络、支持向量机、K最近邻等方法在森林生长收获预估中的应用、软件及调参等进行了综述,讨论了机器学习方法的优势和挑战,认为机器学习方法在森林生长收获预估方面有很大的潜力,必将得到广泛应用,并和传统统计模型相结合成为生长收获模型发展的一种趋势。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 雷相东

关键词: 森林生长收获预估,回归,分类,机器学习算法

来源: 北京林业大学学报 2019年12期

年度: 2019

分类: 农业科技,信息科技

专业: 林业,自动化技术

单位: 中国林业科学研究院资源信息研究所

基金: 国家自然科学基金项目（31870623）

分类号: TP181;S758.52

页码: 23-36

总页数: 14

文件大小: 1986K

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标签：森林生长收获预估论文;  回归论文;  分类论文;  机器学习算法论文;