基于支持向量机的黄山松生物量建模与核函数优选研究OA

【目的】本研究以我国亚热带典型树种黄山松为研究对象,构建基于支持向量机的林木生物量预测模型,评估多项式核与高斯核两种核函数在生物量模拟中的适用性。【方法】基于浙皖闽赣4省共150株实地采伐样木数据,以胸径、地径、树高、冠幅等7个因子为自变量,树干、树皮、树枝、树叶4项组分生物量为因变量,采用支持向量机算法构建生物量预测模型,并对比多项式核、高斯核两类核函数的模拟精度。【结果】支持向量机可实现对黄山松各组件生物量的高精度模拟,是黄山松生物量建模的有效工具,其效果显著高于传统的异速生长模型;基于多项式核函数模型效果较好,对树干、树皮、树枝和树叶生物量模拟的决定系数R^(2)可达0.966 7~0.979 5,优于基于高斯核函数的决定系数(0.659 7~0.888 5)。【结论】SVM模型能有效捕捉黄山松生物量的复杂非线性关系,且多项式核展现出比高斯核更强的预测能力,更适用于该树种的生物量建模。本研究为黄山松林木生物量模型构建提供方法学参考,并为亚热带森林碳汇精准计量提供支撑。