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湖南省沅陵县乔木林地上生物量遥感估测方法研究
被引量:
2
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作者
熊珂
李胜飞
邢元军
《中南林业调查规划》
2024年第1期44-50,共7页
为了构建合适的乔木林地上生物量估测模型,以湖南省怀化市沅陵县为研究区域,选取Landsat8 OLI卫星遥感影像数据,结合地面样地数据、DEM数据和土地利用数据,在提取遥感特征和皮尔逊相关性分析的基础上,分别构建了多元线性逐步回归模型、B...
为了构建合适的乔木林地上生物量估测模型,以湖南省怀化市沅陵县为研究区域,选取Landsat8 OLI卫星遥感影像数据,结合地面样地数据、DEM数据和土地利用数据,在提取遥感特征和皮尔逊相关性分析的基础上,分别构建了多元线性逐步回归模型、BP神经网络模型和随机森林模型,对沅陵县乔木林地上生物量进行估测,并评价了不同估测模型之间的精度差异。结果表明,基于随机森林模型(R2=0.569)的估测精度远优于BP神经网络模型(R2=0.255)和多元线性逐步回归模型(R2=0.149)。
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关键词
乔木林地上生物量
BP神经网络
随机森林
Landsat8
OLI
沅陵县
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职称材料
题名
湖南省沅陵县乔木林地上生物量遥感估测方法研究
被引量:
2
1
作者
熊珂
李胜飞
邢元军
机构
湖南省林业资源调查监测评价中心
国家林业和草原局中南调查规划院
出处
《中南林业调查规划》
2024年第1期44-50,共7页
文摘
为了构建合适的乔木林地上生物量估测模型,以湖南省怀化市沅陵县为研究区域,选取Landsat8 OLI卫星遥感影像数据,结合地面样地数据、DEM数据和土地利用数据,在提取遥感特征和皮尔逊相关性分析的基础上,分别构建了多元线性逐步回归模型、BP神经网络模型和随机森林模型,对沅陵县乔木林地上生物量进行估测,并评价了不同估测模型之间的精度差异。结果表明,基于随机森林模型(R2=0.569)的估测精度远优于BP神经网络模型(R2=0.255)和多元线性逐步回归模型(R2=0.149)。
关键词
乔木林地上生物量
BP神经网络
随机森林
Landsat8
OLI
沅陵县
Keywords
aboveground organisms in arbor forest
BP neural network
random forest
Landsat8 OLI
Yuanling County
分类号
S771.8 [农业科学—森林工程]
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被引量
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1
湖南省沅陵县乔木林地上生物量遥感估测方法研究
熊珂
李胜飞
邢元军
《中南林业调查规划》
2024
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