基于采伐机数据的树桩根腐病预测模型构建与应用研究

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【字体：大中小】 时间：2025年07月25日 来源：International Journal of Forest Engineering 2.1

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　　这篇研究通过采集七家承包商的操作数据，创新性地利用极端梯度提升（XGBoost）算法构建了挪威云杉（Picea abies）根腐病（Heterobasidion spp.）预测模型。研究对比了全国范围与承包商特异性模型的性能（灵敏度83-87%，特异度95-99%），提出结合二元分类与XGB的混合策略，显著提升了传统仅依赖能源木指标的检测效率（多检出4.7-57.8%的染病树木），为林业精准管理（precision forestry）提供了低成本解决方案。

ABSTRACT
根腐病（Heterobasidion spp.）导致挪威云杉（Picea abies）木材质量下降，给挪威森林所有者带来年均2.22€/m³的经济损失。传统防治手段包括更换抗病树种或化学处理，但染病树桩的精确定位仍是难点。本研究通过采伐机自动记录的斯坦福D（StanforD）标准数据，开发了两种预测模型：XGB-only（纯极端梯度提升）和combined（结合二元分类与XGB）。结果显示，模型在验证集中特异度达95-99%，灵敏度83-87%，显著优于无人机图像分类（灵敏度82.1%），但略逊于手持相机检测（灵敏度99%）。

Introduction
挪威云杉作为欧洲主要商用树种，其根腐病通过根系接触可传播至后代树木，染病树桩中的真菌存活期超40年。现有检测方法依赖能源木标记或人工图像分析，成本较高。采伐机数据包含胸径（DBH）、原木直径/长度、树干剖面等300+变量，为机器学习提供了天然素材。XGBoost因其处理缺失值能力被选为核心算法，此前已成功应用于林业二元分类任务。

Materials and methods
7家承包商在2020-2022年间记录了挪威云杉的健康/腐烂纸浆木、截断木数据（能源木默认标记为腐烂）。数据预处理排除了枯死木（<5年）和多树合并处理记录，划分开发集（80%）与验证集（20%）。关键变量包括：

原木体积（去皮/带皮）
第一/二商品原木直径（顶部/中部/底部）
潜在可锯材标记（基于伐木指令）

模型开发中，combined方法先通过原木组合模式筛选出纯健康/腐烂组（如"锯材-锯材"组标记为健康），剩余数据用XGB建模。超参数调优重点关注学习率（eta 0.01-0.99）、最小损失缩减（gamma 2-20）等。

Results

模型性能：全国性combined模型在验证集检出46.7%的染病树（仅能源木标记基准），结合XGB后总灵敏度提升至83-87%。承包商C的特异性模型表现最佳（ROC曲线下面积最大）。
关键变量：第一原木特征最重要，第二原木潜在可锯材标记位列第11-24重要变量。
横向对比：手持相机特异性（95%）> 采伐机数据 > 无人机图像（74.5%）。

Discussion

应用瓶颈：当前模型仅在2/7承包商区域达到实用标准（灵敏度>90%+特异度>95%），需结合地区特性优化。
技术优势：相比无人机方案，采伐机数据无需新增传感器，但依赖锯材>纸浆木>能源木的市场价格梯度。
改进方向：引入林分年龄、土壤类型等环境变量，或利用高精度GNSS定位实现空间传播分析。

Conclusions
采伐机数据驱动的根腐病预测为林业提供了经济高效的初筛工具，但需进一步扩大数据收集范围以提升泛化能力。未来可探索与车载相机系统的多模态融合，构建更可靠的病害监测网络。

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