结构方程模型(SEM)揭示激光雷达丛林遗址探测特征(如植被穿透深度/数字表面模型(DSM)精度/地形起伏度解析能力)与丛林植被覆盖密度指数(β=0.53±0.03)、机载激光脉冲密度(β=0.46±0.02)、遗址微地形特征保存完整性(β=0.39±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.94，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 216027 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同研究团队(遥感考古实验室/地形测绘中心/考古发掘队)对激光雷达遗址解释模型(高程主导论/植被干扰排除论/微地形特征提取论)选择的差异响应(遥感考古实验室倾向高程主导论概率=0.58±0.03，地形测绘中心倾向植被干扰排除论概率=0.60±0.02) 🆔 ID: 216028 ✅ 可用
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面板固定效应模型控制个体时间固定效应后，激光雷达点云密度(每平方米增加100点)对丛林遗址轮廓识别准确性(0-100分)的因果效应(β=0.44±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 216029 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球丛林遗址激光雷达探测数据，估计区域地形复杂性差异性(τ=0.17±0.02，丛林植被覆盖密度指数解释力比机载激光脉冲密度高1.5±0.2倍) 🆔 ID: 216030 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估高密度激光雷达扫描技术引入前后丛林遗址微地形特征提取准确性变化(误差率降低率ATT=0.32±0.03，遗址边界识别率ATT=0.25±0.03) 🆔 ID: 216031 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析激光雷达丛林遗址研究地理分布特征，相邻区域遥感考古合作网络密度每提高1个标准差，本地跨遗址微地形关联分析创新扩散速度提升0.23±0.02(空间滞后系数ρ=0.34±0.02) 🆔 ID: 216032 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期激光雷达探测实践对丛林遗址理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.35?*，丛林植被覆盖密度指数调节效应β=0.28±0.03) 🆔 ID: 216033 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响激光雷达丛林遗址应用的十五个关键因素(累计贡献度81.3±1.0%，SHAP值范围0.11-0.55) 🆔 ID: 216034 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在丛林植被覆盖密度指数阈值处(≥0.72)估计算法激光雷达探测证据强度的局部平均处理效应(LATE=0.33±0.02，处理组密度变化p=0.038) 🆔 ID: 216035 ✅ 可用
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结构方程模型揭示激光雷达技术特征(如脉冲重复频率/多回波探测能力/地形滤波算法精度)与丛林遗址探测解释偏差(β=0.48±0.03)、微地形特征误判(β=0.41±0.02)、植被干扰残留误差(β=0.35±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.54±0.03) 🆔 ID: 216036 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示激光雷达分析方法复杂度在不同丛林类型分位点的异质性(热带雨林β=0.23±0.03，季雨林β=0.35±0.02) 🆔 ID: 216037 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当关键遗址微地形数据保存率低于31%时，激光雷达探测理论断裂预测上升至54.7%±4.1%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 216038 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计激光雷达扫描频次与丛林遗址特征识别固化概率的边际效应(在高扫描频次区间ME=0.25±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 216039 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析激光雷达丛林遗址研究空间分布的空间依赖性，地区间学术交流频率每增加10%，激光雷达探测证据标准化程度提升0.19±0.02(空间误差系数λ=0.27±0.02) 🆔 ID: 216040 ✅ 可用
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多组结构方程模型比较不同学术传统(西方/东方/本土)对激光雷达丛林遗址应用的认知差异，西方研究者更倾向技术分析(β=0.45±0.03)显著高于东方研究者(β=0.26±0.02) 🆔 ID: 216041 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别激光雷达丛林遗址理论构建的关键数据阈值，当数字表面模型(DSM)精度超过0.35米时，遗址理论机制显著改善(β=0.27±0.03) 🆔 ID: 216042 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别激光雷达丛林遗址研究三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.24，解释方差增加16.8%) 🆔 ID: 216043 ✅ 可用
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倾向得分匹配(PSM)在logit模型预测概率下(卡尺=0.008)计算高密度激光雷达扫描技术对丛林遗址轮廓识别准确性(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.24±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 216044 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示激光雷达丛林遗址应用后学术讨论热度(如论文/会议)的动态提升(讨论热度提升倍数ATT=2.4±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 216045 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的遗址地形预测，整合遥感考古与地形学数据后预测丛林遗址微地形特征的准确率(AUC=0.88±0.02，F1-score=0.80±0.02) 🆔 ID: 216046 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示激光雷达对丛林遗址理论的长期非线性影响，当数字表面模型(DSM)精度超过0.38米时，遗址理论创新概率显著增加(β=0.26±0.03) 🆔 ID: 216047 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示激光雷达对不同研究团队(遥感考古实验室/地形测绘中心/考古发掘队)分析效能差异化(遥感考古实验室对高程主导论响应更强，β=0.35±0.03) 🆔 ID: 216048 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析激光雷达丛林遗址地理集群效应，相邻区域共享探测传统每增加10个百分点，本地跨遗址微地形关联融合度提升0.17±0.02(空间滞后系数ρ=0.24±0.02) 🆔 ID: 216049 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对激光雷达丛林遗址理论的长期累积效应(50代后效应HR=1.39，95%CI:1.21-1.60，考虑文化特征动态变化) 🆔 ID: 216050 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别激光雷达对极端植被干扰偏见(如完全依赖植被过滤算法)的异质性影响(在高植被干扰性分位效应最强，β=0.23±0.02) 🆔 ID: 216051 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示激光雷达丛林遗址方法论的地域差异(τ=0.04±0.01，范围0.02-0.06) 🆔 ID: 216052 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对激光雷达丛林遗址的长期影响(β=0.24±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 216053 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高密度激光雷达扫描技术对丛林遗址轮廓识别准确性(0-100分)的正向影响(β=0.26±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 216054 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态激光雷达探测优化模拟，显示实时调整扫描参数可使关键遗址微地形特征识别率提升至83.1%±3.1%(累积奖励R=2.88±0.24) 🆔 ID: 216055 ✅ 可用
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面板数据固定效应模型结合工具变量法，控制内生性问题后，数字表面模型(DSM)精度(0-100分)对丛林遗址轮廓识别准确性(0-100分)的促进效应(β=0.22±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 216056 ✅ 可用
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