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基于集成学习算法和Optuna调优的江西省森林碳储量遥感估测

王可月 王轶夫 陈馨 郑峻鹏 李杰 孙玉军

生态学报2025，Vol.45Issue(2)：P.685-700,16.
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生态学报2025，Vol.45Issue(2)：P.685-700,16.DOI:10.20103/j.stxb.202403150536

基于集成学习算法和Optuna调优的江西省森林碳储量遥感估测

王可月 1王轶夫 1陈馨 1郑峻鹏 2李杰 3孙玉军1

作者信息

  • 1. 北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原重点实验室,北京100083
  • 2. 北京市十三陵林场管理处,北京102200
  • 3. 北京市园林绿化大数据中心,北京101118
  • 折叠

摘要

关键词

森林碳储量遥感估测/集成学习算法/Optuna超参数调优/堆叠集成算法/碳密度/地理探测器

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

王可月,王轶夫,陈馨,郑峻鹏,李杰,孙玉军..基于集成学习算法和Optuna调优的江西省森林碳储量遥感估测[J].生态学报,2025,45(2):P.685-700,16.

基金项目

江西省林业局科技创新专项([202133]) （[202133]）

中央高校基本科研业务费专项资金(BFUKF202404,PTYX202407)。 （BFUKF202404,PTYX202407）

生态学报

OA北大核心

1000-0933

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