It has also been interesting to stu

It has also been interesting to study the efficiency of the reconstruction
method. In most circular sample plots the energy target
could be met by using a comparatively low number of iterations,
i.e. 50  initial number of trees (z). For those simulations that
exceeded 10,000 iterations a re-set clearly led to a situation where
the energy threshold could be met faster. However, this only
affected a comparatively small number of reconstructions.
The successful application of reconstruction allows us to use the
full potential of all trees in circular monitoring plots for estimating
measures of competition and structure. Until now predominantly
either minus-sampling or the reflection method have been used.
As part of the latter some trees in the grey area of Fig. 2 are considered
twice in the analysis (Sims et al., 2009).
Reconstruction turned out to be the best method for edge-bias
mitigation and it is suitable for plots of any shape. Unlike translation
and reflection the method does not result in periodicities. Also,
reconstruction is capable of correctly extrapolating macro-structures
from inside the plot, such as mixtures of different tree species,
beyond the plot boundary (Pommerening and Stoyan, 2008).
In addition, the reconstruction algorithm can be used to harmonise
previous measurements with new data for plots where the radius
has been increased retrospectively. In these cases, plot size can
be unified by generating data for the outer plot areas where in previous
surveys no measurements were recorded. Finally, reconstruction
can also be used to convert circular monitoring plots to
rectangular ones.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นอกจากนี้แล้วน่าสนใจที่จะศึกษาประสิทธิภาพของการฟื้นฟู
วิธีการ ตัวอย่างวงกลมสุดลงจุดเป้าหมายพลังงาน
สามารถพบได้ โดยใช้หมายเลขต่ำสุดที่ดีอย่างหนึ่งของ iterations,
i.e. 50 หมายเลขเริ่มต้นของต้นไม้ (z) ได้ สำหรับจำลองเหล่านั้นที่
เกิน 10000 ซ้ำการตั้งค่าใหม่อย่างชัดเจนนำไปสู่สถานการณ์ที่
จำกัดพลังงานสามารถตอบสนองได้เร็วขึ้น อย่างไรก็ตาม เท่านี้
ได้รับผลกระทบจำนวนน้อยดีอย่างหนึ่งของศึกษา
ฟื้นฟูประยุกต์ใช้ประสบความสำเร็จช่วยให้เราสามารถใช้การ
ศักยภาพของต้นไม้ทั้งหมดตรวจสอบวงกลมลงจุดสำหรับการประเมิน
มาตรการแข่งขันและโครงสร้าง จนถึงขณะนี้เป็น
เครื่องสุ่มตัวอย่างหรือวิธีการสะท้อนการใช้งาน
ถือว่าเป็นส่วนหนึ่งของหลัง บางต้นในพื้นที่สีเทา 2 Fig.
สองในการวิเคราะห์ (ซิมส์ et al., 2009) .
ฟื้นฟูกลายเป็นวิธีดีที่สุดสำหรับความโน้มเอียงขอบ
บรรเทาสาธารณภัยและเป็นผืนรูปร่างใด ๆ ไม่เหมือนแปล
และสะท้อนให้เห็นวิธีทำใน periodicities ไม่ ยัง,
ฟื้นฟูมีความสามารถในการถูก extrapolating โครงสร้างแมโคร
จากภายในแปลง เช่นผสมพันธุ์ต้นไม้ต่าง ๆ,
นอกเหนือจากขอบเขตแผน (Pommerening และ Stoyan, 2008) .
, สามารถใช้อัลกอริทึมฟื้นฟูการ harmonise
วัดก่อนหน้านี้ มีข้อมูลใหม่สำหรับผืนที่รัศมี
ได้เพิ่มย้อนหลังได้ ในกรณีเหล่านี้ สามารถพล็อตขนาด
จะร่วม โดยการสร้างข้อมูลสำหรับพื้นที่ลงจุดภายนอกอยู่ในก่อนหน้านี้
สำรวจบันทึกประเมินไม่ได้ สุดท้าย ฟื้นฟู
ยังสามารถใช้การแปลงวงกลมผืนที่ตรวจสอบการ
คนสี่เหลี่ยมได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มันก็มีที่น่าสนใจเพื่อศึกษาประสิทธิภาพของการฟื้นฟู
วิธีการ ในวงกลมมากที่สุดแปลงตัวอย่างเป้าหมายพลังงาน
ที่อาจจะพบได้โดยใช้จำนวนน้อยเมื่อเทียบกับการทำซ้ำ
เช่น 50? จำนวนเริ่มต้นของต้นไม้ (z) สำหรับแบบจำลองที่
เกิน 10,000 ซ้ำอีกชุดนำอย่างชัดเจนไปสู่สถานการณ์ที่
เกณฑ์การใช้พลังงานที่อาจจะพบได้เร็วขึ้น แต่นี้เท่านั้นที่
ได้รับผลกระทบเป็นจำนวนน้อยเมื่อเทียบกับของไทปัน
โปรแกรมที่ประสบความสำเร็จของการฟื้นฟูช่วยให้เราสามารถใช้
ศักยภาพของต้นไม้ทุกต้นในแปลงตรวจสอบวงกลมสำหรับการประเมิน
มาตรการของการแข่งขันและโครงสร้าง จนถึงขณะนี้ส่วนใหญ่
ทั้งลบสุ่มตัวอย่างหรือวิธีการสะท้อนได้ถูกนำมาใช้
เป็นส่วนหนึ่งของต้นไม้บางหลังในพื้นที่สีเทาของรูป 2 ได้รับการพิจารณา
เป็นครั้งที่สองในการวิเคราะห์ (เดอะซิมส์และคณะ. 2009)
การบูรณะจะกลายเป็นวิธีการที่ดีที่สุดสำหรับขอบอคติ
บรรเทาและเป็นที่เหมาะสำหรับการแปลงรูปใด ซึ่งแตกต่างจากการแปล
และการสะท้อนวิธีการที่ไม่ได้ผลใน periodicities นอกจากนี้
การสร้างความสามารถในการได้อย่างถูกต้องคะเนโครงสร้างมหภาค
จากภายในพล็อตดังกล่าวเป็นส่วนผสมของต้นไม้ชนิดที่แตกต่างกัน
เกินขอบเขตพล็อต (Pommerening และ Stoyan, 2008)
นอกจากนี้ขั้นตอนวิธีการฟื้นฟูสามารถใช้ในการประสาน
การวัดก่อนหน้านี้ด้วย ข้อมูลใหม่สำหรับการแปลงที่รัศมี
ได้รับการเพิ่มขึ้นม ในกรณีนี้พล็อตขนาดสามารถ
เป็นปึกแผ่นโดยการสร้างข้อมูลสำหรับพื้นที่ที่พล็อตที่ด้านนอกในหน้าที่
การสำรวจไม่มีการวัดที่ถูกบันทึกไว้ สุดท้ายฟื้นฟู
นอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการแปลงแปลงตรวจสอบวงกลม
ที่เป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มันยังน่าสนใจที่จะศึกษาประสิทธิภาพของการฟื้นฟู
วิธี ในแปลงตัวอย่างที่กลมที่สุด
เป้าหมายพลังงานอาจจะพบได้โดยใช้จำนวนน้อยเปรียบเทียบของการทำซ้ำคือ 50 , 
เริ่มต้นจำนวนของต้นไม้ ( Z ) เพื่อจำลองที่
เกิน 10000 รอบอีกครั้งตั้งชัดเจน นำไปสู่สถานการณ์ที่
ธรณีประตูพลังงานอาจจะพบได้เร็วขึ้น อย่างไรก็ตาม
นี้เท่านั้นผลกระทบจำนวนน้อยเปรียบเทียบของการสร้างใหม่ .
โปรแกรมที่ประสบความสำเร็จของการช่วยให้เราสามารถใช้ศักยภาพของต้นไม้ทั้งหมดใน

ติดตามวงกลมแปลงประมาณมาตรการของการแข่งขันและโครงสร้าง จนถึงตอนนี้เด่น
ให้ลบ ) หรือสะท้อนวิธีการได้รับใช้ .
เป็นส่วนหนึ่งของหลังต้นไม้ในพื้นที่สีเทาของรูปที่ 2 ถือว่า
สองครั้งในการวิเคราะห์ ( Sims et al . , 2009 ) .
การฟื้นฟูกลับกลายเป็นวิธีที่ดีที่สุดสำหรับขอบย้วย
บรรเทาและเหมาะสำหรับแปลงของรูปร่างใด ๆ ซึ่งแตกต่างจากการแปล
และการสะท้อนวิธีไม่ได้ผลใน periodicities . นอกจากนี้
ฟื้นฟูได้ถูกต้องโครงสร้างมหภาค
การประมาณจากภายในแปลง เช่น ส่วนผสมของพรรณไม้แตกต่างกัน
เกินขอบเขต ( pommerening พล็อต และ stoyan , 2008 ) .
นอกจากนี้ การฟื้นฟูอัลกอริทึมที่สามารถใช้เพื่อสอดคล้องกับข้อมูลก่อนหน้านี้
วัดใหม่แปลงที่รัศมี
ได้เพิ่มขึ้นย้อนหลัง . ในกรณีเหล่านี้ แปลงขนาดสามารถ
เป็นปึกแผ่นโดยการสร้างข้อมูลสำหรับนอกพล็อตพื้นที่ที่ในการสำรวจก่อนหน้านี้
ไม่วัดที่ถูกบันทึกไว้ . ในที่สุดการฟื้นฟู
ยังสามารถใช้ในการแปลงแปลงสี่เหลี่ยม วงกลมติดตาม

. .