【摘 要】
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【目的】马尾松Pinus massoniana是中国南方主要用材树种,建立高效的马尾松人工林胸径-树高预测模型,可为马尾松人工林经营提供理论指导。【方法】以贵州省黔中地区马尾松人
【基金项目】
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贵州省林业厅资助项目(黔林资复〔2012〕331号),贵州省科技支撑计划项目(黔科合支撑〔2017〕2520-1号),贵州省科技计划项目(黔科合基础〔2019〕1076号),“十三五”国家重点研发计划项目(2017YFD0601201)
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【目的】马尾松Pinus massoniana是中国南方主要用材树种,建立高效的马尾松人工林胸径-树高预测模型,可为马尾松人工林经营提供理论指导。【方法】以贵州省黔中地区马尾松人工林为研究对象,基于82块样地(25 m×25 m)的4 284株马尾松单木数据,选取6个常用的广义非线性模型进行拟合,从中筛选出拟合效果最好的模型。使用相同的数据确定最佳隐层节点数量后,经过反复训练建立基于BP神经网络的马尾松胸径-树高预测模型。【结果】在6个广义非线性模型中,拟合效果最佳为Korf模型(R^2=0.6
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