基于无人机激光雷达特征变量的杉木林分生物量模型估测方法

本发明提供基于无人机激光雷达特征变量的杉木林分生物量模型估测方法，属于模型构建领域，本发明基于广东省154块样地数据，通过变量筛选分别建立一元、多元基础回归模型，以及加入龄组作为变量的混合效应、哑变量生物量回归模型，应用确定系数R2、均方根误差RMSE、残差、总体相对误差TRE等指标评价模型精度。筛选出相关性较高的机载激光雷达变量共41个，最终进入模型的自变量2个。树叶生物量拟合效果最好的是对数混合效应模型，其他林分分项生物量拟合效果最好的是幂函数混合效应模型，使用机器学习模型后模型拟合效果提升(RMSE＝1.080～9.902；R2＝0.855～0.937；TRE＝0.066～0.081)。将检验样本的数据分别代入到训练好的模型检验模型精度，整体具有较好的拟合效果。