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过去，在野外准确测量树高比测量树胸高更困难。因此，林业文献中广泛开发了根据直径测量预测树高模型。通过使用机载激光扫描技术（例如 LiDAR），可以准确测量树高和树冠直径等树木变量，这一发展催生了对根据机载激光测量预测直径的模型的需求。尽管已经进行了一些拟合此类模型的工作，但没有一个模型能够结合空间信息来提高预测直径的准确性。使用简单的线性模型，根据激光测得的树高和树冠直径测量结果预测树木直径，我们比较了普通最小二乘法 (OLS)、具有非零相关结构的广义最小二乘法 (GLS)、线性混合效应模型 (LME) 和地理加权回归 (GWR) 的性能。我们的数据来自挪威建立的 36 个样地。这是第一项研究树木级 LiDAR 数据的空间统计模型使用情况的研究。使用 LME 预测树木直径的误差为 3.5%，使用 GWR 预测误差为 10%，使用 OLS 预测误差为 17%。LME 在所有验证类中的预测性能也表现出较低的变异性。考虑到使用参数统计推断（例如基于最大似然的指数）对 GWR 的困难，我们使用置换检验和引导法作为检测统计差异的方法。LME 明显优于其他模型，GWR 优于 OLS 和 GLS。我们的结果表明，LME 模型根据基于 LiDAR 的变量对树木直径的预测效果最佳，达到以前无法达到的程度。
根据机载激光扫描得出的树木直径建模...
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