【摘 要】
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森林生物量及其生产力的大小作为评价森林碳循环的基础,代表了森林经营活动对全球生态系统碳循环的贡献,地上生物量是森林生态系统中的重要组成部分,在森林碳储量中占有很大比例。激光雷达（light detection and ranging,LiDAR）可以获得大面积、结构复杂且含有空间分布信息的森林参数,进而能够方便准确的估计地上生物量,从而解决森林生物量估测困难、复杂的问题。本文采用河北省崇礼冬奥核心
【基金项目】
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张家口市崇礼区森林防火综合体系建设无人机巡护监测系统（DA2020001）；
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森林生物量及其生产力的大小作为评价森林碳循环的基础,代表了森林经营活动对全球生态系统碳循环的贡献,地上生物量是森林生态系统中的重要组成部分,在森林碳储量中占有很大比例。激光雷达（light detection and ranging,LiDAR）可以获得大面积、结构复杂且含有空间分布信息的森林参数,进而能够方便准确的估计地上生物量,从而解决森林生物量估测困难、复杂的问题。本文采用河北省崇礼冬奥核心区62块实测样地数据和机载激光雷达数据,分别构建了森林生物量传统反演模型和森林生物量机器学习反演模型,其中传统反演模型包括最小二乘模型、混合效应模型和Bayes模型,机器学习反演模型包括随机森林模型、支持向量机模型和人工神经网络模型。主要研究结果有:（1）本文基于机载激光雷达数据估测林分生物量,采用高度变量（如高度方差、第1层回波数占比和第10层回波数占比）构建的非线性模型优于线性模型,使用龄组作为随机效应将有效提升模型精度。（2）本文传统方法中Bayes方法使用蒙特卡洛抽样原理,结果受先验影响较大,本研究采用的数据量还不够大,Bayes仍有进一步研究的价值;（3）本文探讨了森林生物量模型中常用的其他建模方法如机器学习方法:RF、ANN和SVM,利用留一交叉法验证模型精度。结果表明,ntree=1000、mtry=79所对应的随机森林模型是98个模型中泛化能力最强。该结论可为森林生物量未来研究提供参考依据。
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