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申请/专利权人：国际竹藤中心
摘要：本说明书实施例提供了一种毛竹林郁闭度估算模型实现方法及装置，其中，方法包括：确定样地并获取样地的郁闭度数据，获取土壤样品并测量养分含量，并获取样地的林分数据和地形因子数据；基于土壤养分含量数据、林分数据和地形因子数据，通过方差分析法确定竹林郁闭度估算模型的拟合较好的预测变量，即输入参数；基于样地的郁闭度数据、选择拟合较好的预测变量以及引入区域水平的随机效应参数，使用最优基本模型构建毛竹林非线性混合效应郁闭度模型NLME‑CD；采用四种抽样策略选择每个区域、坡度、坡向或海拔中最佳样地个数，评估用于校准的四种抽样策略CD预测的每个区域、坡度、坡向或海拔中最佳样地个数，并采用经验最佳线性无偏预测理论对NLME‑CD模型进行校准；采用留一交叉验证LOOCV方法对NLME‑CD模型进行评估，得到最优NLME‑CD模型。
主权项：1.一种竹林郁闭度估算模型实现方法，其特征在于，包括：确定样地并获取所述样地的郁闭度数据，获取土壤样品并测量养分含量，并获取所述样地的林分数据和地形因子数据；基于所述土壤样品数据、所述林分数据和所述地形因子数据，通过方差分析法确定与竹林郁闭度估算模型的拟合较好的预测变量，即输入参数；基于所述样地的郁闭度数据、所述选择的拟合较好的预测变量以及引入区域水平的随机效应参数，使用最优基本模型构建竹林郁闭度估算模型，其中，所述竹林郁闭度估算模型为毛竹林非线性混合效应郁闭度估算模型NLME-CD；采用四种抽样策略选择每个区域、坡度、坡向或海拔中最佳样地个数，评估用于校准四种抽样策略CD预测的每个区域、坡度、坡向或海拔中最佳样地个数，并采用经验最佳线性无偏预测理论对所述NLME-CD模型进行校准；采用留一交叉验证LOOCV方法对所述NLME-CD模型进行评估，得到最优NLME-CD模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国际竹藤中心 林郁闭度估算模型实现方法及装置
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