研究目的
本研究的目标是:(i) 建立以黑云杉为主的林分平均树干年龄预测模型;(ii) 通过引入年龄作为预测变量来优化黑云杉木材密度模型。
研究成果
基于机载激光扫描(ALS)结构信息为安大略省北方森林黑云杉林分开发的非参数rf-kNN林龄模型,能有效推算精确年龄估值,该估值可作为派生变量纳入特定森林资源清查(FRI)系统。利用rf-kNN方法推算的派生年龄进行木材质量属性预测建模后,可采用随机森林法扩展平均木材密度模型的应用范围。
研究不足
该模型的应用范围仅限于黑云杉占比超过70%且不含硬木或东方白柏的林分。此外,该模型在平均年龄超过120年的样地中预测效果较差。