基于逐步回归的XGboost方法的森林蓄积量估测

摘要

[目的]森林蓄积量是反映森林资源总规模和水平的基本林分调查因子之一,也是衡量森林资源丰富程度和森林生态环境优劣的重要依据.为探索更优的森林蓄积量建模和估测方法,以期为林业科学中森林蓄积量的估测研究提供新的方法与思路.[方法]以浙江省龙泉市为研究区,以单位蓄积量(m3/mu)为研究对象,集成森林资源二类调查数据、高分二号遥感影像数据、数字高程模型(DEM)数据.通过逐步回归特征选择方法选取与蓄积量相关的自变量因子,在不区分树种的情况下,利用极端梯度提升(eXtreme gradient boosting,XGboost)方法、决策树梯度提升(Light generalized boosted regression models,LGBM)方法和梯度提升(Gradient boosting)方法分别建立蓄积量估测模型.然后,基于区分针叶林、阔叶林、针阔混交林的情况下,用XGboost方法再次建立蓄积量估测模型,并与未区分树种情况下的估测结果进行对比.采用十折交叉验证法对模型性能指标进行检验.[结果]在不区分树种的情况下,XGboost 呈现了最佳的效果,优于LGBM方法和Gradient boosting方法,其建模精度为89.65％,估测精度为83.19％.在区分树种结构下,XGboost方法的建模精度(89.31％)与不区分树种情况下没有明显区别,但估测精度(84.5％)有一定提升,其中针叶林的效果最好.[结论]逐步回归特征选择方法结合XGboost方法能够取得最好的森林蓄积量估测效果,区分树种能够在一定程度上提高模型的泛化能力.XGboost方法在实践中使用方便,提供了在短时间内估测森林蓄积量的可能性,从而为森林蓄积量的估测提供了新的方法.