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大莫古镇核桃栽培技术探讨
1
作者 王自权 肖亚琼 易传辉 《现代农业科技》 2009年第22期110-111,114,共3页
结合大莫古镇发展核桃产业的需要和实际情况,从核桃嫁接、栽培管理等方面论述了适合当地立地和气候条件的核桃栽培技术,以期为大莫古镇的核桃产业发展提供参考。
关键词 核桃 栽培技术 云南陆良 大莫古镇
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基于ICESat–2/ATLAS与地统计学的森林生物量空间异质性分析
2
作者 余金格 罗绍龙 +5 位作者 钱常明 舒清态 王书伟 胥丽 席磊 宋涵玥 《西南林业大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第1期146-155,共10页
以ICESat–2/ATLAS数据为数据源,结合54块实测样地,构建机器学习模型并对光斑足迹的地上生物量进行预测,采用Moran's I和半变异函数对反演的森林AGB空间自相关和异质性进行研究。结果表明:梯度提升回归树(GBRT)模型具有较好的预测精... 以ICESat–2/ATLAS数据为数据源,结合54块实测样地,构建机器学习模型并对光斑足迹的地上生物量进行预测,采用Moran's I和半变异函数对反演的森林AGB空间自相关和异质性进行研究。结果表明:梯度提升回归树(GBRT)模型具有较好的预测精度(R^(2)=0.90,RMSE=11.08 t/hm^(2));香格里拉市森林生物量的最佳拟合半变异函数模型为指数模型(C_(0)=0.12,C_(0)+C=0.87,A_(0)=10 200 m);与普通克里格相比,序贯高斯条件模拟得到的AGB空间分布图具有较好的一致性(r=0.59^(**),d=0.70)。AGB的空间分异能够被地形因子解释,在解释力方面,海拔最大,坡向次之,坡度最小;基于星载激光雷达ICESat–2/ATLAS数据的森林AGB反演精度较高(P_(p)=81.43%),为地统计分析提供了可靠的数据源。因此,基于星载激光雷达与地统计学相结合的方法,能较好地实现森林AGB的空间异质性分析。 展开更多
关键词 地上生物量 空间异质性 机器学习 半变异函数 ICESat–2 地理探测器
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基于无人机与Sentinel–2数据的滇西北高山松LAI估测研究
3
作者 周文武 钱常明 +5 位作者 舒清态 邱霜 黄金君 余金格 高应群 国朝胜 《西南林业大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第6期141-149,共9页
以香格里拉市典型高山松天然林为研究对象,应用无人机获取低空航拍的多光谱影像,使用冠层间隙率模型计算LAI,联合Sentinel–2影像提取的植被指数,基于随机森林和贝叶斯优化算法改进后的随机森林模型(BO–RF)研究建立高山松叶面积指数估... 以香格里拉市典型高山松天然林为研究对象,应用无人机获取低空航拍的多光谱影像,使用冠层间隙率模型计算LAI,联合Sentinel–2影像提取的植被指数,基于随机森林和贝叶斯优化算法改进后的随机森林模型(BO–RF)研究建立高山松叶面积指数估测模型,运用留一交叉验证方法的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、预测精度(P)和平均绝对误差(MRE)评价估测模型拟合精度,使用BO–RF模型进行区域尺度LAI遥感反演。结果表明:基于无人机多光谱遥感影像,使用冠层间隙率模型计算的LAI均值为4.24,标准差为0.96。贝叶斯优化算法能有效提高机器学习模型估测精度,BO–RF模型的R2=0.82、RMSE=0.41、P=90.03%、MRE=8.78%,较未优化前,R2提高了20.59%、RMSE减小了24.07%、P提升了2.87%、MRE降低了1.78%。使用BO–RF模型估测研究区LAI和空间制图,均值为4.25,主要分布在[4,6]区间,占比63.15%,预测值与实测值具有较高的一致性,相关系数达0.75,R2=0.58。LAI总体分布趋势为中间高、四周低,中部和北部区域是LAI高值主要分布区,低值主要分布于东南部。研究结果可为使用机载超高分辨率光学数据耦合星载中分辨率卫星数据快速精准遥感估测大空间尺度的森林叶面积指数提供参考。 展开更多
关键词 贝叶斯优化算法 机器学习 无人机 哨兵2号 叶面积指数
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