Forecasting future individual-tree growth using explainable machine learning across northern Chinese larch forests

方法

可解释机器学习模型，基于北方落叶松林单木生长数据。

发现

可解释机器学习能有效预测单木生长并揭示关键驱动因子。

机会点

可将可解释单木生长模型与遥感表型、林分经营决策耦合，拓展到多树种多气候情景。

利用可解释机器学习预测中国北方落叶松林未来单木生长。《计算机与电子农业》