使用森林结构和环境因素对树种多样性的机器学习预测:来自伊朗赫尔卡尼亚森林的案例研究
Esmaeil Valizadeh1, Hamed Asadi2, Abolfazl Jaafari3
1Department of Forest Sciences and Engineering, Faculty of Natural Resources, Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University, Sari, 4844174111, Iran.
Environmental monitoring and assessment
|October 18, 2023
概括
机器学习模型准确地预测了全球生物多样性热点Hyrcanian森林中的树木物种多样性. 随机森林 (RF) 的表现优于其他方法,突出了保护的关键森林结构预测因素.
科学领域:
- 生态生态学 生态生态学
- 林业林业 林业 林业 林业
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 赫尔卡尼亚森林是全球生物多样性的热点,面临着来自人类活动 (如伐木和城市化) 威胁其树木多样性的威胁.
- 地方性和危树种特别脆弱,需要有效的监测和管理策略.
研究的目的:
- 使用机器学习评估和预测赫尔卡尼亚森林中的树种多样性.
- 确定影响树木多样性的关键森林结构和环境因素.
主要方法:
- 从2725个样本地块收集数据,测量森林结构和环境变量.
- 使用香农-维纳多样性指数量化树木物种多样性.
- 应用并比较了三种机器学习模型:线性回归 (LR),随机森林 (RF) 和支持向量机器 (SVM).
主要成果:
- 随机森林 (RF) 在预测树木多样性方面表现出卓越的表现,在培训和验证阶段都实现了高准确性 (R2=0.94).
- 基底面积,树木密度和树木高度被确定为树木多样性的最重要的预测因素.
- 支持向量机 (SVM) 的表现适度,而线性回归 (LR) 的表现最差.
结论:
- 机器学习,特别是射频,是评估和预测复杂森林生态系统中的树种多样性的强大工具.
- 了解森林结构变量的影响对于制定有效的保护战略至关重要.
- 该研究的结果为全球类似生态系统的可持续土地利用和生物多样性保护提供了宝贵的见解.
