回归预测

功能概述

利用已有回归模型对森林参数进行回归预测。

用法

点击机载林业 > 回归分析 > 回归预测。

导入模型文件

选择回归分析中，线性回归、支持向量机、快速人工神经网络或者随机森林回归等功能中生成的一组回归模型(*.model)文件。

导入自变量数据

导入CSV格式数据或者是TIF数据。其中CSV数据格式中必须包含X,Y，XSize，YSize四个字段信息，并且每列信息会作为自变量添加到列表中，注意的是只能添加一份CSV数据；而TIF数据可以添加多个，每个添加成功的TIF数据，都会以它的文件名作为自变量添加到列表中。其中导入自变量参数的个数，必须与模型对应的自变量参数一致。（了解每个自变量的更多信息，请参考高度变量、强度变量、郁闭度、叶面积指数和间隙率）

参数设置

• 样地类型：该参数定义了样地类型，根据样地调查的实际情况进行选择。
  • 正方形（默认）：样地为正方形。
  • 圆形：样地为圆形。
• 长度（米）：当样地类型为正方形时，需设置样地的边长。

• 半径（米）：当样地类型为圆形时，需设置样地的半径。

• 输出路径：选择输入的目标文件夹路径，预测成功后会在该路径下，生成“回归预测.tif”文件和“回归预测.html”模型报告，其中TIF文件是模型预测的结果。

注意：导入的自变量数据一定要与导入的模型的自变量相一致，否则会导致预测失败或者误差较大。