森林の構造的複雑性は、モデルの一般化性能に重要な影響を与える要因の一つです。研究では、異なる森林の特性や構造がモデルの性能に影響を与えることが示されています。例えば、研究では、混合または広葉樹の森林から得られたデータを使用してモデルをトレーニングする場合、そのモデルはその特定のドメインにおいてより優れた性能を発揮する可能性があります。一方、異なるドメイン、例えば熱帯林のような密集した森林からのデータを使用する場合、モデルの性能に影響が出る可能性があります。
このような影響は、モデルが学習した特徴やパターンが異なる環境や構造に適応する能力に関連しています。森林の構造が異なれば、木々の配置、密度、高さなどの特性も異なるため、モデルはそれらの違いを適切に捉える必要があります。したがって、森林の構造的複雑性が高いほど、モデルの一般化能力に影響を与える可能性が高くなります。