某林地中，用等概重复抽样方式抽取60株林木组成样本，测出各株林木树高度，求得 x =22.145m, s =2.494m，试以95％的可靠性对该林地全部林木的平均高进行估计。

根据中心极限定理，样本均值 x 的抽样分布近似服从正态分布，其标准差为样本标准差 s 除以样本容量的平方根 n，即 s/sqrt(n)。因为样本容量 n=60 大于30，所以可以使用正态分布进行估计。

根据正态分布的性质，样本均值 x 的置信区间为：x ± zα/2 * (s/sqrt(n))，其中 zα/2 是标准正态分布上侧面积为 α/2 的分位点，当 α=0.05 时，zα/2=1.96。

代入数据，得到：22.145 ± 1.96 * (2.494/sqrt(60))，即区间估计为 (21.503, 22.787)。

因此，以95%的可靠性对该林地全部林木的平均高进行估计的区间为 (21.503, 22.787)。

相关问题

GEE中对于已有的植被指数用林地数据按淹没提取代码

以下是在GEE中对于已有的植被指数用林地数据按淹没提取的代码示例：

首先，导入需要的卫星影像和矢量数据，例如：

var image = ee.Image('MODIS/006/MOD13A2/2014_01_01');
var forest = ee.FeatureCollection('users/username/forest_mask');

接着，使用以下代码按照淹没区域对植被指数进行裁剪：

// 计算淹没区域
var water = ee.Image('JRC/GSW1_0/GlobalSurfaceWater').select('occurrence');
var waterMask = water.gt(90).unmask(0).clip(forest);

// 对植被指数进行裁剪
var vi = image.select('NDVI');
var viMasked = vi.updateMask(waterMask);
var viForestMasked = viMasked.clip(forest);

这段代码首先计算了全球表面水体数据集中水体的出现频率，并根据阈值（这里是90）创建淹没区域的遮罩。然后，使用该遮罩将植被指数图像进行裁剪，并使用林地数据集对其进行更精细的裁剪。

目标检测在林业中的应用

目标检测在林业中有很多应用，其中最常见的是以下几个方面：

1.林火监测：目标检测可以识别林地中的火源并跟踪火势的扩散情况，及时发现并报警，有助于减少林火的损失。

2.林地资源调查：通过对航拍图像或卫星图像进行目标检测，可以快速、准确地识别林地中的植被、地形、水资源等资源信息，帮助林业部门实现精准管理。

3.林木病虫害监测：目标检测可以识别林地中的病虫害，帮助林业工作者及时发现并采取相应的防治措施，保护林木健康。

4.林木生长状态监测：通过目标检测技术，可以对林地中的林木进行识别并跟踪，了解林木的生长状态，帮助林业工作者制定相应的管理措施。

总之，目标检测技术在林业中有着广泛的应用，可以帮助林业部门实现精准管理、提高管理效率和保护生态环境。