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基于支持向量机的桉树林分生长模型研究的中期报告
摘要：
本文介绍了一种基于支持向量机的桉树林分生长模型，并进行了中期研究。首先，利用遥感数据和现场调查数据，建立了该林地的数字高程模型和地形属性模型，并对植被指数进行提取和分析。然后，使用支持向量机算法构建了桉树林分生长模型，并对模型进行了参数优化、模型验证和评价。最后，利用该模型对不同经营模式下的桉树林生长进行了预测和分析。
研究结果表明，基于支持向量机的桉树林分生长模型具有较高的精度和可靠性。在模型优化和验证过程中，选择了适当的核函数、正则化参数和训练数据集，使模型的预测结果能够与实际生长情况相匹配。在不同经营模式下，模型的预测结果显示出了桉树林生长的差异性和互补性，并为林业管理决策提供了科学依据。
关键词：支持向量机；桉树林；数字高程模型；地形属性模型；植被指数；生长模型；经营模式；预测；分析
Abstract:
Thispaperintroducesasupportvectormachine(SVM)basedeucalyptusforestgrowthmodelandpresentsamid-termstudyofthemodel.First,adigitalelevationmodelandterrainattributemodeloftheforestareawereestablishedusingremotesensingdataandfieldsurveydata,andvegetationindexextractionandanalysiswereperformed.Then,theSVMalgorithmwasusedtoconstructtheeucalyptusforestgrowthmodel,andthemodelwasoptimized,validated,andevaluated.Finally,themodelwasusedtopredictandanalyzethegrowthofeucalyptusforestsunderdifferentmanagementmodes.
TheresultsindicatethattheSVM-basedeucalyptusforestgrowthmodelhashighaccuracyandreliability.Intheprocessofmodeloptimizationandvalidation,appropriatekernelfunction,regularizationparameter,andtrainingdatasetwereselectedtoensurethatthemodel’spredictionresultsmatchtheactualgrowthsituation.Underdifferentmanagementmodes,themodel’spredictionresultsshowthedifferencesandcomplementarityofeucalyptusforestgrowth,providingscientificbasisforforestrymanagementdecisions.
Keywords:supportvectormachine,eucalyptusforest,digitalelevationmodel,terrainattributemodel,vegetationindex,growthmodel,managementmode,prediction,analysis.