通过多变量分析和机器学习技术进行数据驱动的森林健康评估方法.

科学领域:

• 生态生态学 生态生态学
• 计算机科学 计算机科学
• 环境科学 环境科学

背景情况:

• 喜马拉雅森林具有生物多样性,但受到人类活动和气候变化的威胁.
• 评估森林健康对于有效的保护和管理至关重要.
• 这项研究重点关注西喜马拉雅山脉,这是一个具有独特生态挑战的地区.

研究的目的:

• 用生态指标和机器学习 (ML) 来分类森林健康状况.
• 确定影响西喜马拉雅森林健康的主要驱动因素.
• 评估森林健康评估的不同ML模型的性能.

主要方法:

• 从37个地点收集了生态指标 (密度,大小,再生,森林砍伐,斜坡,放牧,侵蚀).
• 主要组件分析 (PCA) 减少了数据的维度.
• K-意味着将分类森林分为健康,中等和不健康的类别.
• 决策树 (DT),随机森林 (RF) 和支持矢量机 (SVM) 模型进行了训练和验证.

主要成果:

• PCA确定了升高,干扰和再生作为解释74.3%变异的关键因素.
• 森林的健康状况各不相同,有10个健康,19个中度,和8个不健康的地点.
• 与SVM和DT相比,随机森林 (RF) 显示出更高的性能 (精度为0.83,平衡精度为0.88).
• 射频分析强调了树木DBH,高度,再生率,土壤侵蚀和树木密度作为关键驱动因素.

结论:

• ML分类为大规模森林健康评估提供了精确,可扩展和客观的方法.
• 保护应侧重于退化森林,解决植树,坡度稳定,放牧和侵蚀问题.
• 整合遥感和气候数据可以增强未来森林管理的预测模型.