基于MaxEnt和ArcGIS的黄连生长适宜性区划研究(3)
2.2.3 模型精确度验证 MaxEnt模型运算结果中得到的ROC曲线(受试者工作曲线)能对模型的结果的准确性进行验证。ROC曲线中的AUC的范围为[0，1]，值越大表明模型的模型效果越好，其准确性高，AUC为0.5～0.8是可认为模型预测结果不理性，在0.8～0.9时，模型预测效果好，当AUC大于0.9时，模型准确性较高，其预测结果可信，可以较为准确的反应物种的潜在分布[10-12]。
2.2.4 黄连生境适宜度的提取 选取10次预测中AUC最大的1组结果，将运算结果中的asc格式文件加载到ArcGIS中，并加载中国行政区域地图，利用ArcGIS空间分析工具，将生境适宜度的值提取至各采样点。
2.2.5 生长适宜性等级区划标准 中药材生长适宜性区划是根据生态环境对中药材生长的影响，确定药材在各种野生环境下的生长适宜程度，用0～1的值，表示适宜的程度由低到高。在进行适宜性区划时，面临着选择合适的阈值进行等级划分的问题，方法如下：在计算得到的生长适宜度的图上提取出每个采样点处的生长适宜度，计算标准差σ和平均值μ，按照正态分布的理论 ......
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2.2.4 黄连生境适宜度的提取 选取10次预测中AUC最大的1组结果，将运算结果中的asc格式文件加载到ArcGIS中，并加载中国行政区域地图，利用ArcGIS空间分析工具，将生境适宜度的值提取至各采样点。
2.2.5 生长适宜性等级区划标准 中药材生长适宜性区划是根据生态环境对中药材生长的影响，确定药材在各种野生环境下的生长适宜程度，用0～1的值，表示适宜的程度由低到高。在进行适宜性区划时，面临着选择合适的阈值进行等级划分的问题，方法如下：在计算得到的生长适宜度的图上提取出每个采样点处的生长适宜度，计算标准差σ和平均值μ，按照正态分布的理论 ......
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