基于深度学习算法的杉木人工林单木冠幅回归模型

南京林业大学学报(自然科学版) 页数： 10 2025-10-24

摘要： [目的]以福建省将乐国有林场为研究区,构建福建将乐地区杉木人工林深度学习冠幅模型,分析树木大小、林分结构、林分竞争对杉木冠幅预测的贡献。[方法]利用深度神经网络(deep neural network,DNN)构建6个NDD模型,并利用SHAP (shapley additive explanations)解释器解释各变量在模型中的特征重要性。构建一个广义冠幅模型,并与输入相同... （共10页）

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