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文檔簡(jiǎn)介
1、以高峰林場(chǎng)桉樹林為研究對(duì)象,利用Landsat TM影像、數(shù)字高程模型,結(jié)合2009年森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù),探討桉樹人工林生物量遙感估測(cè)方法。從研究區(qū)的桉樹小班中隨機(jī)抽取346個(gè)小班作為樣地小班,提取各遙感數(shù)據(jù)和地形數(shù)據(jù)與桉樹生物量進(jìn)行相關(guān)性分析。采用隨機(jī)抽樣的方法,從樣地小班中選取242個(gè)樣地用于回歸模型構(gòu)建和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練樣本;71個(gè)樣地用于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模擬樣本;剩余的33個(gè)樣地進(jìn)行模型的精度檢驗(yàn)和誤差分析。<
2、br> 研究結(jié)果顯示:①?gòu)倪b感圖像和數(shù)字高程模型中派生的19個(gè)變量因子中,與桉樹林生物量顯著相關(guān)的有10個(gè),相關(guān)系數(shù)大小排序?yàn)椋篜VI>GVI>TM4>DVI>NDVI>TM3>MSAVI>TM7>SAVI>RVI,其中在0.01水平上顯著相關(guān)的有8個(gè)因子;在0.05水平上顯著相關(guān)的有SAVI、RVI,最高相關(guān)系數(shù)僅為0.577。②利用桉樹樣地生物量與通過(guò)相關(guān)分析篩選得到的10個(gè)變量建立一元線性回歸、一元非線性回歸和多元線性回歸模
3、型。通過(guò)比較,獲得桉樹林生物量最優(yōu)回歸模型為Y=246.808+16.899TM3-13.729TM4+1.7671M7+29.735RVI+488.234NDVI+13.617GVI+184.261SAVI-514.677MSAVI,R為0.571,在0.05水平上顯著。③利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立桉樹林生物量非線性預(yù)測(cè)模型與樣地生物量的相對(duì)誤差為10.1%,估算精度達(dá)到89.9%;而桉樹生物量最優(yōu)回歸模型的估算精度僅為84.7%,說(shuō)明
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