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基于随机森林模型的地表细小死可燃物载量估算
1
作者
刘世好
胡稳
+3 位作者
杨旸谷
阳胜男
徐云
张家阳
《浙江农林大学学报》
北大核心
2025年第2期312-320,共9页
【目的】研究地表细小死可燃物载量估算方法及空间分布。【方法】基于遥感数据、野外样地调查结果,通过随机森林模型,估算湖南省安化县172个乔木林和竹林标准地的地表细小死可燃物载量,并分析各因子在估算过程中的重要性。【结果】(1)...
【目的】研究地表细小死可燃物载量估算方法及空间分布。【方法】基于遥感数据、野外样地调查结果,通过随机森林模型,估算湖南省安化县172个乔木林和竹林标准地的地表细小死可燃物载量,并分析各因子在估算过程中的重要性。【结果】(1)随机森林模型对地表细小死可燃物载量的估算精度较高,在训练集和验证集上的决定系数(R2)分别为0.930和0.724,均方根误差分别为0.2623和0.4166 t·hm^(-2),均通过了0.01水平的置信度检验。(2)估算过程中各因子的重要性存在显著差异,重要性指数排名从大到小依次为植被类型因子(39.95%)、林分因子(7.23%)、地形因子(3.91%)、光谱特征指数因子(3.82%)。(3)安化县地表细小死可燃物载量为1.18~6.19 t·hm^(-2),高可燃物载量的区域集中于江南镇、田庄乡、马路镇、烟溪镇、乐安镇、梅城镇和滔溪镇。【结论】随机森林模型可较好地应用于地表细小死可燃物载量估算,可为区域森林管理和保护,以及减少林火风险提供可靠方法。
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关键词
随机森林模型
地表细小死可燃物
可燃
物
载量
林分因子
Sentinel-2A
森林火灾
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职称材料
赣南马尾松林地表细小死可燃物含水率动态及模型
被引量：
1
2
作者
朱诗豪
吴志伟
+1 位作者
李政杰
李顺
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期158-168,共11页
[目的]建立森林地表细小死可燃物(枯落叶、细枯枝、枯草等)含水率预测模型,预警区域森林火灾引燃的可能性及其潜在火行为。[方法]基于野外长期定位观测的赣南地区典型植被类型马尾松林地表细小死可燃物含水率数据,在不同地形条件和时间...
[目的]建立森林地表细小死可燃物(枯落叶、细枯枝、枯草等)含水率预测模型,预警区域森林火灾引燃的可能性及其潜在火行为。[方法]基于野外长期定位观测的赣南地区典型植被类型马尾松林地表细小死可燃物含水率数据,在不同地形条件和时间段进行气象因子随机森林相对重要性排序和皮尔逊相关性分析,建立地表细小死可燃物含水率随机森林模型和气象要素回归模型,比较不同模型精度指标,筛选适合赣南地区的森林火灾预测模型。[结果]赣南地区马尾松林地表细小死可燃物含水率具有明显变异性,阴坡含水率显著高于阳坡,在防火期初期最明显。地表细小死可燃物含水率与各气象要素(温度、相对湿度、风速、光照强度)具有极显著相关性(P<0.001);随机森林模型预测精度高于气象要素回归模型,阴坡2种模型精度均高于阳坡;具有滞后效应的光照强度因子对地表细小死可燃物含水率影响最大,影响地表细小死可燃物含水率的关键因素在阳坡是相对湿度、阴坡是风速。[结论]具有滞后效应的气象因子对赣南地区马尾松林地表细小死可燃物含水率有显著影响,考虑增加这些因素能更好预测地表细小死可燃物含水率变化,为火险预警提供可靠依据。
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关键词
地表细小死可燃物
含水率
预测模型
气象要素回归模型
随机森林
赣南地区
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职称材料
地表细小死可燃物小时步长的含水率预测模型
3
作者
张佐忠
高徳民
+2 位作者
王浩宇
牛海峰
郭在军
《西南林业大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024年第5期147-156,共10页
以张家口市崇礼区的白桦和落叶松林地为实验样地,使用传统直接估计法和长短期记忆神经网络模型(LSTM)对含水率进行单步预测,结合重新构建的直接估计法、informer、LSTM完成对不同步长含水率序列的预测,分析了informer在不依赖气象要素...
以张家口市崇礼区的白桦和落叶松林地为实验样地,使用传统直接估计法和长短期记忆神经网络模型(LSTM)对含水率进行单步预测,结合重新构建的直接估计法、informer、LSTM完成对不同步长含水率序列的预测,分析了informer在不依赖气象要素的条件下,对2种可燃物含水率序列的预测精度。结果表明:3种含水率序列预测模型对不同步长的含水率序列预测表现有很大差异,短时间步长上直接估计法预测精度最高,长时间步长上informer模型最好,LSTM模型次之。使用informer不仅解决了LSTM模型时间复杂度和模型的内存消耗高的问题,而且提高了对长时间步长含水率序列的预测精度。传统的气象要素回归以及直接估计方法对含水率的预测,必须依赖当前和历史时刻气象要素的实测值;使用深度学习方法解决多变量多步长的时间序列预测问题,实现对未来30 h含水率序列的预测,白桦林含水率预测MAE为0.2943,落叶松含水率预测MAE为0.1791,可以为林火预报提供参考依据。
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关键词
地表细小死可燃物
含水率
长短期记忆神经网络
INFORMER
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职称材料
题名
基于随机森林模型的地表细小死可燃物载量估算
1
作者
刘世好
胡稳
杨旸谷
阳胜男
徐云
张家阳
机构
国家林业和草原局中南调查规划院
湖南农业大学环境与生态学院
长沙中南林业调查规划设计有限公司
出处
《浙江农林大学学报》
北大核心
2025年第2期312-320,共9页
基金
湖南省科技厅重点研发项目(2022NK2045)。
文摘
【目的】研究地表细小死可燃物载量估算方法及空间分布。【方法】基于遥感数据、野外样地调查结果,通过随机森林模型,估算湖南省安化县172个乔木林和竹林标准地的地表细小死可燃物载量,并分析各因子在估算过程中的重要性。【结果】(1)随机森林模型对地表细小死可燃物载量的估算精度较高,在训练集和验证集上的决定系数(R2)分别为0.930和0.724,均方根误差分别为0.2623和0.4166 t·hm^(-2),均通过了0.01水平的置信度检验。(2)估算过程中各因子的重要性存在显著差异,重要性指数排名从大到小依次为植被类型因子(39.95%)、林分因子(7.23%)、地形因子(3.91%)、光谱特征指数因子(3.82%)。(3)安化县地表细小死可燃物载量为1.18~6.19 t·hm^(-2),高可燃物载量的区域集中于江南镇、田庄乡、马路镇、烟溪镇、乐安镇、梅城镇和滔溪镇。【结论】随机森林模型可较好地应用于地表细小死可燃物载量估算,可为区域森林管理和保护,以及减少林火风险提供可靠方法。
关键词
随机森林模型
地表细小死可燃物
可燃
物
载量
林分因子
Sentinel-2A
森林火灾
Keywords
Random Forest Model
fine dead fuel on the surface
fuel load
forest stand factor
Sentinel-2A
forest fire
分类号
S771.8 [农业科学—森林工程]
S762.2 [农业科学—森林保护学]
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职称材料
题名
赣南马尾松林地表细小死可燃物含水率动态及模型
被引量：
1
2
作者
朱诗豪
吴志伟
李政杰
李顺
机构
江西师范大学地理与环境学院、江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室、江西省自然灾害监测预警与评估重点实验室
出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期158-168,共11页
基金
国家自然科学基金项目(32271897)。
文摘
[目的]建立森林地表细小死可燃物(枯落叶、细枯枝、枯草等)含水率预测模型,预警区域森林火灾引燃的可能性及其潜在火行为。[方法]基于野外长期定位观测的赣南地区典型植被类型马尾松林地表细小死可燃物含水率数据,在不同地形条件和时间段进行气象因子随机森林相对重要性排序和皮尔逊相关性分析,建立地表细小死可燃物含水率随机森林模型和气象要素回归模型,比较不同模型精度指标,筛选适合赣南地区的森林火灾预测模型。[结果]赣南地区马尾松林地表细小死可燃物含水率具有明显变异性,阴坡含水率显著高于阳坡,在防火期初期最明显。地表细小死可燃物含水率与各气象要素(温度、相对湿度、风速、光照强度)具有极显著相关性(P<0.001);随机森林模型预测精度高于气象要素回归模型,阴坡2种模型精度均高于阳坡;具有滞后效应的光照强度因子对地表细小死可燃物含水率影响最大,影响地表细小死可燃物含水率的关键因素在阳坡是相对湿度、阴坡是风速。[结论]具有滞后效应的气象因子对赣南地区马尾松林地表细小死可燃物含水率有显著影响,考虑增加这些因素能更好预测地表细小死可燃物含水率变化,为火险预警提供可靠依据。
关键词
地表细小死可燃物
含水率
预测模型
气象要素回归模型
随机森林
赣南地区
Keywords
moisture content of surface fine dead combustibles
prediction model
meteorological regression model
random forest
southern Jiangxi
分类号
S762 [农业科学—森林保护学]
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职称材料
题名
地表细小死可燃物小时步长的含水率预测模型
3
作者
张佐忠
高徳民
王浩宇
牛海峰
郭在军
机构
南京林业大学信息科学技术学院
张家口市林业科学研究院
出处
《西南林业大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024年第5期147-156,共10页
基金
科技冬奥专项崇礼区森林智慧防火项目(2020SLZHFH–2)资助。
文摘
以张家口市崇礼区的白桦和落叶松林地为实验样地,使用传统直接估计法和长短期记忆神经网络模型(LSTM)对含水率进行单步预测,结合重新构建的直接估计法、informer、LSTM完成对不同步长含水率序列的预测,分析了informer在不依赖气象要素的条件下,对2种可燃物含水率序列的预测精度。结果表明:3种含水率序列预测模型对不同步长的含水率序列预测表现有很大差异,短时间步长上直接估计法预测精度最高,长时间步长上informer模型最好,LSTM模型次之。使用informer不仅解决了LSTM模型时间复杂度和模型的内存消耗高的问题,而且提高了对长时间步长含水率序列的预测精度。传统的气象要素回归以及直接估计方法对含水率的预测,必须依赖当前和历史时刻气象要素的实测值;使用深度学习方法解决多变量多步长的时间序列预测问题,实现对未来30 h含水率序列的预测,白桦林含水率预测MAE为0.2943,落叶松含水率预测MAE为0.1791,可以为林火预报提供参考依据。
关键词
地表细小死可燃物
含水率
长短期记忆神经网络
INFORMER
Keywords
surface fine dead combustible moisture
moisture content
LSTM
informer
分类号
S762 [农业科学—森林保护学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机森林模型的地表细小死可燃物载量估算
刘世好
胡稳
杨旸谷
阳胜男
徐云
张家阳
《浙江农林大学学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
赣南马尾松林地表细小死可燃物含水率动态及模型
朱诗豪
吴志伟
李政杰
李顺
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
3
地表细小死可燃物小时步长的含水率预测模型
张佐忠
高徳民
王浩宇
牛海峰
郭在军
《西南林业大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024
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