20、森林与建筑相关的机器学习应用与技术解析

森林与建筑相关的机器学习应用与技术解析

1 森林地上生物量密度建模相关

1.1 森林建模建议

在森林生态系统中，持续使用新数据更新模型能确保其相关性和准确性。同时，利益相关者的参与以及将模型结果转化为政策建议，对于森林保护、管理和碳固存至关重要。具体操作包括与当地社区、森林管理者和政策制定者合作，将他们的反馈融入模型开发，并将结果转化为可操作的策略。此外，教育和能力建设对于培养当地在森林地上生物量密度（AGBD）建模中使用以数据为中心和可解释机器学习的专业知识至关重要，通过合作可以弥合这些技术与林业知识之间的差距。

1.2 相关练习

以下是一些关于森林AGBD建模的练习：
1. 应用支持向量回归（SVR）模型 ：使用相同数据集对森林地上生物量密度进行建模。
- 评估SVR模型的预测性能。
- 将SVR结果与随机森林和HGB模型结果进行比较。
- 确定哪种方法提供了最佳结果。
- 解释提供最佳模型的方法的原因。
2. 应用可解释机器学习模型 ：对SVR模型应用特征重要性、Shapley值和决策树代理模型等可解释机器学习模型。
3. 比较可解释机器学习结果 ：比较随机森林、HGB和SVR模型的可解释机器学习结果。
- 确定哪种可解释机器学习方法对模型的决策过程提供了最有用的见解。
- 探讨还可以使用哪些其他可解释机器学习方法来深入了解模型的决策过程。
4. 编译训练数据集 ：为研究区域编译训练数据集。