2</sup>=0.979 6 ）優(yōu)于樹高（ <img src="/qkimages/82d0/82d0202504/82d020250412-1-l.jpg" with="98px" style="vertical-align: middle;"> 和材積R<sup>2</sup>=0.911 9 ）；隨著樹干高度的增加相對高度處直徑提取的 R<sup>2</sup> 逐漸增大，相對高度為 0.08h(h 為樹高）時 R<sup>2</sup> 達到最大值( R<sup>2</sup>=0.9840 ，相對樹高大于 0.08h 后，相對高度處直徑提取的 R<sup>2</sup> 逐漸減小；對26個種源紅松干形指標的方差分析結(jié)果表明，各指標在種源間均達到了顯著差異（ P<0.05 ；將種源變量引入基礎(chǔ)模型，模型的擬合精度提高，以重復(fù)作為隨機效應(yīng)構(gòu)建非線性混合模型，模型精度進一步提高；通過繪制不同種源干形圖，各種源干形變化趨勢基本一致，但生長速度存在差異?！窘Y(jié)論】TLS對單木參數(shù)提取精度較高；各干形指標在種源間均達到顯著差異，具有較好的選擇潛力；根據(jù)干形指標和基于種源效應(yīng)的最優(yōu)削度方程篩選出優(yōu)良種源，可為紅松的遺傳改良和推廣使用提供理論依據(jù)。-龍源期刊網(wǎng)" />

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基于干形特征的紅松優(yōu)良種源評價選擇

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中圖分類號：S758 文獻標志碼：A 文章編號：1000-2006（2025）04-0106-11

Abstract：【Objective】Thisresearchaims toexplorethe feasibilityofutilizing terestriallaserscanning（TLS（剩余18681字）

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