数据集概述
本数据集包含用于对比机器学习模型与传统统计模型预测全球树冠高度及冠幅半径的相关数据与程序文件，涵盖不同植物功能类型的土壤、气候因子数据及模型分析程序，支持模型性能与因子重要性研究。
文件详解
- 压缩文件包：
- Data classification (testing and training).zip：包含crown_radius和height两个子文件夹，分别存储温带针叶树（MN）、温带阔叶树（MB）、热带阔叶树（TB）三类植物功能类型的Excel数据，字段含19项土壤因子、22项气候因子及冠幅半径（crown_radius_m）、树高相关信息
- Feather importance.zip：包含crown_radius-FI和height-FI两个Excel文件，存储三类植物功能类型的因子重要性数据
- program.zip：包含make_model1、make_model2程序包及Source program调用程序，用于模型参数选择与因子重要性分析
- 说明文档：
- Folder situation description.txt：TXT格式，说明数据集包含的三个文件夹（数据分类、因子重要性、程序）的结构与内容
适用场景
- 林业遥感研究：对比不同模型在树冠参数预测中的精度差异
- 生态模型优化：分析土壤、气候因子对树冠高度与冠幅半径的影响权重
- 机器学习应用：验证机器学习模型在生态参数预测中的适用性
- 全球植被监测：支持基于多因子数据的森林结构参数建模研究
