基于机器学习和生长预测的森林固碳分析和多目标规划管理策略

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作   者：

罗佩文;  熊小雨;  刘冰琳; 

作者机构：

华南农业大学; 

关键词：

多目标规划;  机器学习;  生长预测;  二次回归;  SVM;  神经网络;  决策树; 

期刊名称：

科技风

i s s n：

1671-7341

年卷期：

2023 年 19 期

页   码：

156-159

摘   要：

如今，全球变暖问题受到了高度关注。森林及其产品在固定二氧化碳和降低温室气体浓度方面的作用不容低估。因此，森林的固碳分析和有效管理尤为重要。本文利用机器学习算法对森林固碳进行分析，拟合森林生长方程，并开发了一个森林管理决策模型，该模型可以评估森林及其产品的固碳能力，权衡森林价值的各个方面，并为森林管理者提供战略，使他们能够决定是砍伐树木还是保留树木。