《表3 胸径-冠幅建模及评价Table 3 The DBH-tree grown modeling build and value test》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《无人机航测技术在森林资源调查中的应用》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

利用曾伟生等[17]提出的“利用全部样本（不分建模样本和检验样本）来建立模型，以充分利用样本信息，使模型的预估误差达到最小”这一原则将事先调查获取的16块样地中的144株林木的冠幅和胸径精测数据全部作为样本数据，使用1stopt数据处理软件平台中的麦夸特法和通用全局优化法（Levenberg-Marquardt），对所测数据进行拟合，并采用相关系数（R）、估计值的标准差（standard error estimate，SSE）、总相对误差（total relative error，TRE）、平均系统误差（mean system error，MSE）、平均预估误差（mean prediction error，MPE）和平均百分标准误差（mean prediction standard error，MPSE）对结果进行评价。建模结果及评价如表3所示，在6个备选模型中，三次线性模型D=12.07-5.41C+3.38C2-0.41C3的各项指标评价最好，相关系数为0.910，TRE和MSE都控制在±5%以内，表明模型拟合良好，MPE在8.1%左右，说明该模型对树冠体积的预估精度在91.9%左右，MPSE则表明了单木树冠体积估计误差的平均水平，约为5.4%，为最优模型，可以应用于其他样地的胸径估测。