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多元线性回归与神经网络模型在森林地上生物量遥感估测中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
利用遥感影像构建森林生物量估测模型,能够快速、实时估算区域森林生物量。采用吉水县TM影像以及森林资源调查固定样地数据,构建估算森林地上生物量的多元线性回归模型及BP神经网络模型,并对两种模型进行了比较。结果表明:两种模型对样地生物量的预测值大部分比实测值小,多元线性回归模型预测值与实测值的偏差幅度比BP神经网络模型更大,偏差幅度分别为-110.24~38.09 t·hm-2、-35.12~26.17 t·hm-2;多元线性回归模型与BP神经网络模型的决定系数(R2)分别为0.470和0.869,均方根误差(RMSE)分别为30.52和12.69 t·hm-2,预测精度分别为50.07%和71.65%。因此,运用BP神经网络模型估测森林地上生物量优于多元线性回归模型。 相似文献
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基于机载激光雷达的森林地上碳储量估测 总被引：1，自引：0，他引：1
以内蒙古大兴安岭生态站为研究对象,以2012、2013年的66块样地数据和2012年同步获取的机载Li DAR遥感数据为数据源,分别采用多元线性回归和随机森林回归算法,通过对比不同算法间的估测精度差异,选择更适于研究区的估测方法,实现研究区森林地上碳储量的遥感估测。结果表明:随机森林回归算法的估测精度最优,模型训练精度(R2为0.861,RMSE为11.133 t/hm2,rRMSE为0.279)和预测精度(RMSE为17.956 t/hm2,rRMSE为0.342,估测精度范围40.898%~95.129%,平均估测精度76.385%)均优于多元线性回归的模型训练结果 (R2为0.676,RMSE为11.846 t/ha,rRMSE为0.351)和模型预测结果(RMSE为22.703 t/hm2,rRMSE为0.636,估测精度范围45.824%~94.752%,平均估测精度69.859%)。机载Li DAR数据的高度变量和密度变量与森林地上碳储量均具有显著相关性,高度变量相关性更为显著。随机森林回归算法对区域森林地上碳储量的估测结果趋于真实分布情况,效果比较理想。 相似文献
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以65块云南省普洱地区思茅松人工林圆形样地数据和sentinel-2多光谱影像数据为研究对象,利用林分平均高与林分密度(每公顷株数、林分疏密度、植被覆盖度、叶面积指数)估测思茅松人工林林分地上生物量。分析思茅松人工林林分地上生物量与林分密度指标的相关性;采用参数模型(不变参数模型和可变参数模型)和非参数模型(包括支持向量机、随机森林和BP神经网络)探索平均高和林分密度等变量估测林分思茅松人工林地上生物量。结果表明:思茅松人工林林分地上生物量与每公顷株树、林分疏密度、植被覆盖度、叶面积指数呈显著正相关(r>0.5);在构建思茅松人工林地上生物量的所有模型中,每公顷株数-林分平均高构建的可变参数模型(R2=0.966 0,RMSE=10.05 t·hm^-2)效果最优,林分平均高-林分疏密度构建的RF模型(R2=0.901 7,RMSE=19.37 t·hm^-2)次之,林分平均高-植被覆盖度构建的RF模型(R2=0.748 4,RMSE=33.36 t·hm^-2)最差;林分密度-平均高的地上生物量模型与实测地上生物量的相关性较高(R2=0.966 0),反演误差值较低(RMSE=10.05 t·hm^-2);叶面积指数比植被覆盖度对林分地上生物量变动有更好的解释能力,每公顷株数对林分地上生物量变动的解释能力好于林分疏密度。 相似文献
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罗为检 《东北林业大学学报》2022,(1):40-45
为了探究Landsat8 OLI影像和支持向量机算法在林分蓄积量估测中的潜力,以湖南省株洲市为研究区,以Landsat8 OLI卫星影像为遥感数据源,并结合同时期的湖南省森林资源二类调查数据,提取单波段特征、植被指数和纹理特征等遥感因子作为候选变量;利用最大信息系数对遥感变量进行筛选,并构建基于多项式核的PK-SVR模型、基于径向基核的RK-SVR模型、基于拉普拉斯核的LK-SVR模型和基于Sigmoid核的SK-SVR模型;以决定系数、相对均方根误差作为预测模型的评价指标,并与传统的线性回归模型进行对比,同时对研究区的森林蓄积量进行反演,得到株洲市森林蓄积量空间分布图。结果表明：支持向量机（SVR）模型的预测结果明显优于多元线性回归模型,RK-SVR模型的预测效果最好,其决定系数为0.61、均方根误差为69.26 m3/hm-2、相对均方根误差为31.2%。 相似文献
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稀疏型机载激光雷达（LiDAR）数据,由于点云密度低,难以对单木尺度的森林参数进行估测,在森林资源监测领域的潜在应用价值没有得到充分发挥。以江苏省南京市紫金山国家森林公园为研究区,以2007年机载激光雷达Optech ALTM LiDAR数据、2007年森林资源规划设计调查数据为主要信息源,在机载LiDAR数据预处理、特征参数提取的基础上,采用多元线性回归、随机森林、支持向量机3种方法,估测小班林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量并进行对比分析,同时对森林参数进行空间制图。结果表明:1） 高度百分位数和累计高度百分位数是影响小班平均胸径、平均树高和平均蓄积量的主要特征参数;2）3个遥感估测模型精度对比分析表明,平均胸径、平均树高、单位蓄积量3个参数的估测精度,均是随机森林算法最高,支持向量机次之,多元线性回归最低;3）平均树高、平均胸径、单位蓄积量的空间分布规律一致,人为干扰严重的公园边缘地区和土层瘠薄、立地条件差的山脊较低,山南及山北中部最高。稀疏型机载激光雷达（ALS）数据在林分尺度的森林参数估计中具有较高的精度,可以用于森林资源规划设计调查小班的测树因子估测。本研究应用稀疏型机载激光雷达数据估测风景林森林参数,为稀疏型LiDAR数据在森林资源规划设计调查中的推广应用提供参考。 相似文献
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目前对植物叶片花青素含量的测定主要是湿化学法和高效液相色谱法(high performance liquid chromatography,HPLC),为简化测定方法,降低成本和提高精度,提出一种利用数码相机获取照片提取的颜色参数构建模型无损估测植物叶片花青素含量的方法。试验测定166份紫叶李叶片的花青素含量及其RGB特征值,对15种颜色参数进行皮尔逊相关分析,构建逐步多元线性回归（stepwise multiple linear regression,SMLR）、一元线性回归（single linear regression,SLR）和BP神经网络（BP neural network,BPNN）估算模型;同时对模型进行验证和比较。结果表明,1）BP神经网络模型建模集的R2、RMSE和MAE分别为0.883、0.412、0.323,验证集的R2、RMSE和MAE分别为0.796、0.462和0.353,相关系数均达到极显著水平;一元线性回归模型中,参数G-B与花青素含量的线性相关性最强,相关系数为-0.820,达到极显著水平;逐步多元线性回归模型的相关系数均达极显著水平,其中建模集的R2、RMSE和MAE分别为0.724、0.630、0.459,验证集的R2、RMSE和MAE分别为0.643、0.616和0.509。2）颜色参数与花青素含量之间具有明显的相关性,利用数码相机获取的颜色特征值估测紫叶李叶片花青素含量具有可行性;3）3种模型中,BP神经网络模型的估测效果最好,能有效地估测紫叶李叶片花青素含量,其次为逐步多元线性回归,一元线性回归模型的预测效果相对较差。 相似文献
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【目的】无人机多光谱遥感影像较可见光影像具有更丰富的光谱信息,在森林蓄积量估测中具有较大潜力。以无人机载多光谱遥感影像为主要数据源,探索森林蓄积量的遥感估测模型,以克服传统地面调查工作量大、耗时长、成本高等弊端。【方法】以滇中地区典型天然云南松Pinus yunnanensis纯林为研究对象,利用无人机多光谱影像提取单波段反射率、各类植被指数、纹理特征等,计算各特征变量的标准地均值;筛选与云南松林蓄积量相关性显著的特征变量,采用多元线性、随机森林、支持向量机建立云南松林蓄积量估测模型,以决定系数(R2)、平均绝对误差(EMA)、均方根误差(E(RMS()、平均相对误差(EMR)评价模型精度。【结果】(1) 3种模型中,随机森林的精度最高(R2=0.89,EMA=4.69m3·hm-2, ERMS=5.45m3·hm-2, EMR 相似文献
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为探究Landsat8 OLI反演蓄积量的潜力,研究不同特征选择方法对蓄积量反演精度及不同蓄积量反演模型对反演精度的影响。以湖南省怀化市排牙山国有林场作为研究区,森林资源二类调查数据作为样地地面实测数据,选用Landsat8 OLI作为遥感数据源,将传统的Pearson相关系数法及主成分分析法2种方法结合,得到一种顾及变量相关性的主成分分析法（PCA-P）对遥感变量进行降维。使用3种变量选择方法构建了随机森林（RF）、K最近邻（KNN）、支持向量机（SVR）、多元线性回归（MLR）模型进行森林蓄积量的估测,使用决定系数（R2）、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE)对蓄积量估测模型进行精度评价。结果表明：通过Pearson相关系数结合方差膨胀因子得到IB2、IND25、IMSR3个遥感变量,其与蓄积量相关性分别为0.716、0.623、0.597。使用主成分分析法得到前3个主成分,累计贡献率为93.42%。通过PCA-P得到前2个主成分,累计... 相似文献
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以中龄林为例,分别建立了基于多元线性回归和BP神经网络的批量评估模型,选取测试样本对这2种模型的有效性进行检验．结果表明,所建立的2种模型对于中龄林评估都适用,但BP神经网络模型较多元线性回归模型的适用范围更广,预测精度更高． 相似文献
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林分蓄积是衡量小班林分生产力的重要指标。选择华北落叶松人工林小班数据,对以年龄、公顷株数和立地指数为自变量,小班公顷蓄积为因变量的BP (back propagation)神经网络模型和多元回归模型进行研究。研究结果表明:①BP神经网络参数最优组合:三层网络结构包括输入层3个神经元,隐含层10个神经元和1个神经元,输出层1个神经元,R语言算法选用含有动量的自适应梯度下降法,MATLAB软件算法选择Levevberg-Marquardt法;②多元回归模型中,生长理论方程为基础修正函数"Logistic+幂函数"组合的修正模型V=SI~(0.977 2)N~(0.510 3)0.500 1/[1+44.226 1exp(-0.146 6t)]表现最优,其决定系数R~2为0.721 8;③BP模型预测精度最高,其次是多元回归模型和材积表法。基于以上研究,为了提高BP模型的实用性,通过JAVA和R语言编程方式,将构建BP神经网络小班蓄积预估模型存储到收获预估模型的模型库中,在人工林收获预估中实现BP模型的调用,实现从经典的数学模型形式向智能化软件方向发展,提高BP模型在实际生产中的可操作性,为森林经营作业提供决策支持。 相似文献
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基于机器学习的落叶松毛虫发生面积预测模型 总被引：2，自引：0，他引：2
落叶松毛虫为我国主要害虫之一,其发生严重影响了我国林木生长和森林资源的安全。因此,及时准确地对落叶松毛虫虫害发生趋势进行预测、预报十分必要。虫害的发生受到多种因素的影响,存在复杂的非线性关系,传统的预测方法大多为基于线性的预测,导致其预测效果不够理想。本研究选取当年3月中旬的总蒸发量、上年7月上旬的平均最低气温、当年3月下旬的极端最低气温以及上年11月上旬的平均风速作为自变量,虫害发生面积作为因变量,利用多层前馈神经网络(MLFN)、广义回归神经网络(GRNN)以及支持向量机(SVM)3种机器学习算法对落叶松毛虫发生面积进行预测,并将3种方法的预测结果与传统多元线性回归预测方法相比较。结果表明,机器学习的预测效果均在很大程度上优于多元线性回归预测,并且在3种机器学习算法中,SVM模型的预测效果最好,在30%容忍度下其预测精度可以达到100%,并且该模型还有较低的RMSE值(0.077)和较短的训练时间(1 s)。这表明,机器学习可以应用于生产实际并有效预测虫害发生面积,尤其是SVM模型可以作为一种很好的虫害发生预测手段。 相似文献
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机器学习算法在森林生长收获预估中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
雷相东 《北京林业大学学报》2019,41(12):23-36
森林生长收获预估是森林经理学的一个重要方向,采用模型技术进行森林生长收获估计是森林经营决策的重要前提。传统的统计模型如线性及非线性回归模型、混合效应模型、分位数回归、度量误差模型等统计方法已被广泛应用于研究林木生长,但这些统计方法在应用时常常需满足一定的统计假设前提,诸如数据独立、正态分布和等方差等。由于森林生长数据的连续观测和层次性,上述假设通常难以满足。近年来随着人工智能技术的发展,机器学习算法为森林生长收获预估提供了一种新的手段,它具有对输入数据的分布形式没有假设前提、能够揭示数据中的隐含结构、预测结果好等优点,但在森林生长收获预估中的应用仍十分有限。文章对分类和回归树、多元自适应样条、bagging回归、增强回归树、随机森林、人工神经网络、支持向量机、K最近邻等方法在森林生长收获预估中的应用、软件及调参等进行了综述,讨论了机器学习方法的优势和挑战,认为机器学习方法在森林生长收获预估方面有很大的潜力,必将得到广泛应用,并和传统统计模型相结合成为生长收获模型发展的一种趋势。 相似文献
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抚育间伐对秦岭南坡锐齿栎天然次生林生长的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
以秦岭南坡锐齿栎天然次生林为研究对象,探讨间伐对锐齿栎林分生长的影响,以期为秦岭南坡锐齿栎林科学经营提供理论依据。于2012年春季在陕西省宁东林业局沙沟林场,按不同抚育间伐蓄积强度0%（CK）、5%、10%、15%、20%和25%设置锐齿栎次生林试验样地12块,并于2018年10月对所有试验样地进行每木检尺并按径阶打生长锥获取木芯,以分析不同抚育间伐强度下锐齿栎林分胸高断面积和蓄积量变化规律。结果表明:1）间伐能提高锐齿栎林分胸高断面积和蓄积量的生长,间伐强度5%样地的林分胸高断面积和蓄积量年平均增长量（1.31 m2·hm-2和8.84 m3·hm-2）、总增长量（9.14 m2·hm-2和61.88 m3·hm-2）、年平均增长率（6.80%和7.89%）和总增长率（58.40%和70.16%）最高,且均与CK呈显著差异（P<0.05)。2）间伐强度5%和10%样地林分蓄积量分别在间伐后第4年和第7年达到未间伐样地的林分蓄积量。3）间伐强度5%~20%锐齿栎林分胸高断面积和蓄积量的连年生长量、平均生长量均>CK,其中5%样地林分胸高断面积和蓄积连年生长量在间伐后增长最快。因此,抚育间伐有利于锐齿栎林分胸高断面积和蓄积量的生长,其中5%间伐强度最为有利,该强度下林分蓄积量可以在较短年限达到并超过未间伐样地的蓄积量。 相似文献
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以石台县为研究地,结合Rapideye高分遥感影像和不同森林类型样地林木地上生物量调查数据,采用Pearson双变量相关分析方法筛选模型变量,分别用多元线性回归和随机森林算法建立不同森林类型的遥感地上生物量估测模型,并进行模型估测精度对比分析。结果表明,叶绿素红边模型(CRM)与叶绿素绿波模型(CGM)2个指数与针叶林、阔叶林生物量在0.01水平上的相关性极显著,且在其多元线性回归模型和随机森林模型中两者均被挑选为建模变量。另外,与生物量相关性较强的纹理特征主要集中的红光波段和红边波段,且仅MEAN、VAR、SM3个滤波对生物量估测贡献较大,可作为建模变量。阔叶林、针叶林和针阔混交林3种森林类型的地上生物量模型估测精度均表现为随机森林模型优于多元线性回归模型。随机森林模型生物估测绝对均方误差在12.8760~36.5363之间,相对均方误差在20.20%~45.95%之间;多元线性回归生物量估测绝对均方误差在22.0425~46.4494之间,相对均方误差在34.58%~58.42%之间。 相似文献