基于最大熵和随机森林模型的3种珍贵硬阔叶树种潜在分布预测

水曲柳(Fraxinusmandshurica)、胡桃楸(Juglansmadshurica)和黄檗(Phellodendronamurense)为中国东北地区3种珍贵硬阔叶树种,分析其分布与环境因子间的关系,预测其潜在分布区,可为其更新和补植等提供参考。以帽儿山实验林场为研究区,选取A1土层厚度、AB土层厚度、土壤类型、坡度、坡位、坡向、海拔、郁闭度、每公顷株数、每公顷蓄积、立地类型和地表总盖度12个环境因子,采用最大熵(MaxEnt)模型和随机森林(RF)模型对3种珍贵硬阔叶树种潜在分布进行预测,通过受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价模型精度。结果表明,最大熵模型和随机森林模型的AUC均值分别为0.854和0.920;最大熵模型输出的主要环境因子为立地类型和坡位,随机森林模型输出的主要环境因子为海拔。随机森林模型在精度上优于最大熵模型,两个模型的输出结果均表明限制3种珍贵硬阔叶树种分布的主要因子为地形因子。帽儿山实验林场西部和北部适宜3种珍贵硬阔叶树种生长;3种树种的分布点均落在适生区和较适生区范围内。

基于法线迭代的模型中轴生成方法

作为模型的降维表示,中轴因具有良好的性能,在许多工程领域得到了广泛应用。目前,模型中轴的生成方法主要基于近似中轴的思想,要么中轴的质量不高,要么计算的时间成本较高。由此,提出了一种基于法线迭代的模型中轴生成方法。法线迭代方法首先将模型离散化为三角网格模型,然后对样本点和三角面片进行基于中轴定义的GPU并行跟踪计算,经过多次法线迭代,得到所有样本点对应的中轴点,最后根据样本点的拓扑连接性连接对应中轴点来得到模型的中轴。实验结果表明,不同模型下该方法均可以相对快而精准地生成模型中轴,从而验证了所提方法能有效提升中轴生成的时间效率和精准性。