【摘 要】
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木荷广泛分布于全台之中低海拔,是优良阔叶树种,且为家具用良材。多数研究将地理资讯系统协同统计应用在珍稀动植物生育地之模拟,却鲜少用在广泛分布树种上。本研究从航测产生数值高程模型(DEM) 导出海拔、坡度、坡向及坡面位置因子,加上SPOT影像导出植生指标,作为木荷潜在生育地模拟用。本研究以GIS及多变项统计法,连结已知木荷现址与五评估因子特性,建立分类回归树(CART)、逻辑思复回归(LMR)、非等
【机 构】
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中興大學實驗林管理處,台中 林務局森林企劃組,台北
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木荷广泛分布于全台之中低海拔,是优良阔叶树种,且为家具用良材。多数研究将地理资讯系统协同统计应用在珍稀动植物生育地之模拟,却鲜少用在广泛分布树种上。
本研究从航测产生数值高程模型(DEM) 导出海拔、坡度、坡向及坡面位置因子,加上SPOT影像导出植生指标,作为木荷潜在生育地模拟用。本研究以GIS及多变项统计法,连结已知木荷现址与五评估因子特性,建立分类回归树(CART)、逻辑思复回归(LMR)、非等权三种模式,推测试区内未调查木荷现存址。CART和LMR推测准确度相近,而远高于非等权。CART及LMR效率远优于非等权,故两模式优於非等权。更重要的是于其首次推测,即由全区筛选约10％之高潜力区,大幅缩小后续地面调查之面积,节省人力与经费。
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