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森林火灾的发生与植被冠层可燃物含水率的大小有着密切联系。利用高精度、大尺度、高效率的遥感影像反演获取植被冠层可燃物含水率对于有效防治森林火灾具有重要意义。油松由于其自身理化性质成为引发森林火灾的主要树种之一，以张家口崇礼区的油松为研究对象，基于Sentinel-2B遥感影像和油松含水率实测数据，建立了多个油松冠层可燃物含水率反演模型：一元线性回归模型、一元非线性回归模型和多元非线性回归模型，并利用决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)进行模型精度评价。结果表明，非线性模型总体上要优于线性模型；通过多个自变量因子建立的多元非线性模型能够更好地反映油松冠层可燃物含水率情况，模型反演精度更高，可以为植被冠层可燃物含水率反演模型方法选择提供一定的理论依据。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2019,(11)
准确估算森林碳密度是研究森林生态系统的核心。基于Matlab工作平台,以森林资源连续清查(湖南省第七次复查)及同期Landsat 8影像为本底,建立非线性回归模型、RF随机森林模型和RBF径向基神经网络模型进行森林碳密度反演。结果表明:RBF神经网络精度最高,决定系数为0.96,均方根误差为1.33 t·hm-2,很好的拟合了样地实测碳密度;RF随机森林优于非线性回归模型,拟合精度、均方根误差分别为0.91、2.50 t·hm-2;非线性回归模型精度最低,决定系数和均方根误差分别为:0.62、3.87 t·hm-2。故应用RBF神经网络对森林碳密度的反演具有很好的效果。 相似文献
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基于BP神经网络的凌云县森林碳储量遥感反演研究 总被引：1，自引：0，他引：1
森林碳储量的正确估算是研究全球碳通量和气候变化的关键。本研究采用2014年森林资源连续清查数据和同时期Landsat 8遥感影像,对凌云县森林碳储量进行遥感反演研究,并分析其空间分布。从遥感影像中提取154个光谱因子和纹理因子,结合逐步回归和方差扩大因子法进行因子筛选,分别构建线性逐步回归、Logistic回归和BP神经网络模型,估算研究区的森林碳储量。结果表明:BP神经网络模型反演森林碳储量精度最高,设置隐含层神经元个数为10时,决定系数最大,均方根误差最小,分别为0.636和16.671 t·hm~(-2);Logistic回归模型估算精度次之,决定系数和均方根误差分别为0.528和17.082 t·hm~(-2);线性逐步回归模型估算精度最低,决定系数最小,均方根误差最大,分别为0.452和17.722 t·hm~(-2)。研究区森林碳储量空间特点表现为山区碳储量大,低海拔人口分布密集地区碳储量小,与实际森林分布一致。 相似文献
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本次试验以湖南省湘潭县为研究区,提取Landsat8 OLI影像数据的56个遥感因子作为候选因子,结合皮尔逊相关系数和主成分分析两种方法对变量进行降维,构建多元线性回归模型(MLR)、误差反向传播神经网络(BP-ANN)、K最近邻模型(KNN)和随机森林模型(RF)进行蓄积量反演,并采用决定系数(R2)、均方根误差(R... 相似文献
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川西亚高山针叶林生物量遥感估算模型研究 总被引：6，自引：1，他引：6
利用野外实测68个样地的森林生物量数据、TM影像的单波段数据、植被指数数据以及地形数据在内的18个自变量建立了川西亚高山针叶林生物量的回归估算模型。研究表明:在建立的一元线性回归、一元非线性回归和多元线性回归生物量模型中,以多元线性回归模型在森林生物量估算中有较好的精度。 相似文献
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作为森林资源信息的采集工具,遥感技术能及时有效的获取准确信息,是了解森林资源现状和获取森林结构参数的理想手段。以三类设计的作业小班为基础,小班中心为质点做25 m×25 m样方,取其公顷蓄积量作为因变量,提取影像各波段像元亮度值(digital number, DN)、植被指数、地形因子作为自变量指标,利用多元线性回归算法和人工神经网络建立了模型估算森林蓄积量。并利用实地调查的蓄积数据反演精度,对其算法的优劣进行了评价。经检验得知：多元线性回归平均绝对误差为35.68,相对均方根误差为39.32%;神经网络平均绝对误差为30.45,相对均方根误差为34.87%。典型地区精度可以达到80%。由评价表明：该模型使用良好,且误差在可接受范围内,利用人工神经网络方法获得的模型更优。 相似文献
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公益林生物量估算方法研究——以浙江省缙云县公益林为例 总被引：1，自引：0，他引：1
《浙江林业科技》2015,(5)
以缙云县公益林为例,利用2010年的117个公益林固定小班监测数据和Landsat5 TM遥感数据,选取遥感变量和地学变量等80个自变量,运用多元线性回归、偏最小二乘回归、随机森林回归和Erf-BP神经网络四种模型,对缙云县公益林生物量进行建模估算,并比较四种方法的优缺点。结果表明:在R2、PRECISION和RMSE方面,随机森林回归优于其他方法,而在VR和BIAS方面,Erf-BP神经网络方法比其他方法更好,但从提高生物量精度和减少均方根误差综合评价,随机森林方法是较好的选择。 相似文献
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【目的】森林蓄积量是衡量森林质量和生长状况的重要指标。利用遥感技术进行森林蓄积量反演相比传统的森林调查能显著提高森林资源调查效率,对快速获取区域范围森林生长状况,进行高效的资源利用和森林经营管理具有重要意义。【方法】以陕西韩城市为研究区,利用森林资源二类调查数据库提取森林蓄积量实测数据,结合Sentinel-2遥感影像进行森林蓄积量反演。通过线性逐步回归法和重要性评价法分别进行变量筛选,构建多元线性回归模型、支持向量机模型、随机森林模型和基于欧式距离、曼哈顿距离和马氏距离构建的kNN模型进行森林蓄积量估测,通过精度评价比较最终选择估测精度最高的模型进行研究区森林蓄积量反演。【结果】1）马氏距离是最适合构建kNN模型的距离度量。基于马氏距离构建的kNN模型在所有模型中实现了最高的估测精度,决定系数R2为0.66,均方根误差RMSE为10.02 m3/hm2,均方根误差相比随机森林模型、支持向量机模型和多元线性回归分别下降了3.9%、7.8%和29.9%;2）非参数模型在森林蓄积量估测中的精度显著优于参数模型。基于马氏距离构建的kNN模型、随机森林模型、支持向量机模型均方根误差相比多元线性... 相似文献
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量化森林碳储量对森林经营者的正确决策至关重要。本文以湖南省桃江县为研究区,根据2013年森林资源一类调查数据和Landsat 8遥感影像,建立多元逐步回归、偏最小二乘回归和径向基函数神经网络模型,开展碳储量的估测方法比较。结果表明:三种方法中,径向基函数神经网络模型估测森林碳储量效果最好,决定系数达到0.645,相对均方根误差为15.582 t·hm~(-2);其次为偏最小二乘回归模型,决定系数和相对均方根误差分别为0.511和17.135 t·hm~(-2);多元逐步回归模型精度最低,决定系数和相对均方根误差分别为0.431和18.105 t·hm~(-2)。径向基函数神经网络模型反演的研究区森林碳储量分布图表明,海拔高的地方碳储量较大,城区碳储量较小,与实际植被分布情况一致。 相似文献
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【目的】为了探究国产高分二号(GF-2)影像在林分蓄积量估测中的潜力,并找到最佳的蓄积量估测模型。【方法】本次实验以内蒙古旺业甸林场为研究区,以高分二号卫星影像为信息源,结合2017年10月份调查的75块样地以及同时期的GF-2影像数据,提取波段特征、植被指数和纹理特征等43个遥感因子作为候选变量,利用Pearson相关系数选择出与蓄积量显著相关的6个变量,采用多元线性回归模型(MLR)、BP-神经网络模型(BP-ANN)、随机森林模型(RF)、支持向量机模型(SVM)和K邻近模型(KNN)进行蓄积量的估测。以决定系数(R^2)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE%)作为5种模型的评价指标,选择出旺业甸林场的最佳蓄积量估测模型,并绘制了研究区的森林蓄积量分布图。【结果】4种机器学习模型的结果明显优于传统的线性模型,其中随机森林(RF)模型和K邻近模型(KNN)均得到了较高的精度,其中RF模型的R^2为0.66,均方根误差为55.2 m^3/hm^2,相对均方根误差为28.1%,KNN模型的R^2为0.64,均方根误差为57.6 m^3/hm^2相对均方根误差为29.3%。【结论】在利用高分二号数据进行旺业甸林场蓄积量估测时,RF和KNN模型在估测针叶林蓄积量时相比于其他模型可以取得更好的结果。 相似文献
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[目的]为预测未来我国马尾松毛虫的潜在变化趋势,以2002-2012年全国范围内马尾松毛虫的地级逐年平均发生率作为预测指标,[方法]运用偏最小二乘回归方法,获得马尾松毛虫平均发生率与相关气象因子的回归方程,并结合地理空间数据与未来气象数据,得到马尾松毛虫平均发生率空间格局模型.[结果]表明:以筛选后的12个气象因子建立的马尾松毛虫平均发生率空间格局模型精度达到86.98%,具有较强的可靠性.据此预测2020s,2050s,2080s的马尾松毛虫平均发生率空间格局,并与2002-2012年的空间格局相比,结果显示:华东及华中地区虫害中度和重度发生面积均明显增加,有扩散的趋势;华东地区的轻度发生面积总体为缩减;而华南部分地区虫害轻度发生面积扩增.[结论]以偏最小二乘回归方法所得的空间格局模型具有实际预测意义,可以预测我国未来马尾松毛虫平均发生率的变化趋势. 相似文献
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森林生态系统运行必须重视对病虫害的防治,要规避病虫害对森林小循环体系的严重侵害和影响,考虑到森林病虫害的季节反复性特点,要合理引入和运用营林技术,明晰森林病虫害的发病机理和规律,采用相应的营林技术和举措,实现对森林病虫害的综合防治,较好地实现森林生态循环系统的正常运行。 相似文献
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杨树是国营新民市机械林场主要造林树种,因大面积营造用材林,树种单一,植被种类少,杨树病虫害发病率较高,文章针对国营新民市林场杨树速生丰产林主要病虫害的防治成功经验,将主要病虫害的防治技术作一总结,以供从事杨树营林工作的技术人员参考。 相似文献
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林火预警是保障超高压输电网安全的重要工作,是森林防火部门和电网公司深度关注的领域。
研究以 2007—2017 年广东省超高压输电网线路途经地区的气象数据和林火监测的数据为基础,通过加权
Logistic 回归分析方法构建了广东省超高压输电线路区域森林火险预警模型,并用 2017 年实际林火发生
数据对该模型进行检验。模型预测准确率达到 92.6%,证明该模型具有良好的预测效果,反映了广东省区
域森林火险等级与相关气象因子的密切关系。 相似文献
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采用角规实地调查黄丰桥林场90个杉木人工纯林样地胸高断面积,利用样地SPOT5遥感信息与地理信息,建立了杉木胸高断面积多元线性回归估测模型。首先对样地采用GIS软件进行缓冲处理,缓冲后每个样地的面积为1hm2^;然后提取样地遥感光谱信息与纹理信息等21个因子和4个GIS因子,采用逐步回归分析法筛选出6个因子作为模型自变量;最后分别采用普通最小二乘法（OLS）和偏最小二乘法（PLS）建立了杉木胸高断面积多元回归模型。研究结果表明：OLS回归模型的预测精度为82．2％,均方根误差（RMSE）为5．12m^3／hm^2;PLS回规模型的预测精度为83．9％,均方根误差（RMSE）为4．2m^2／hm^2,PLS和0LS回归模型在杉木胸高断面积估测中均取得了较好的效果,用中高分辨率遥感影像在估测森林结构参数上是可行的。 相似文献
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通过对32名云南省林业专家及17个典型林业灾害隐患点进行调查,对云南省林业气象灾害隐患点、林业气象服务需求进行分析。结果表明,云南省林业气象灾害类型主要为火灾,其次为病虫害、雪害、干旱、风灾、雹害和雨凇;隐患点主要分布在昆明、楚雄、昭通、文山、迪庆、丽江、怒江和普洱等地区,隐患点海拔差别较大;对云南林业生产影响最大的气象灾害主要为干旱和低温(雨雪)冰冻,其次是大风和冰雹。林业部门对气象服务的需求依次为森林火险气象条件预警预报、森林干旱监测预报、林业病虫害顸报和森林火点监测等,调查对象认为获取林业气象信息最为有效的途径是预警系统,其次是手机短信和电子邮件,最少的是电话和传真;不同的林地抗灾能力也不同,天然林的抗灾能力要高于人工纯林及树种单一或相对集中的林地。 相似文献
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木香花挥发性组分的定量结构-色谱保留关系研究 总被引：1，自引：0，他引：1
采用分子电性距离矢量(MEDV)表征了木香花挥发性成分的分子结构,建立了色谱定量结构-保留关系(QSRR)模型,同时运用多元线性回归/逐步回归对模型进行变量筛选,建立了53种木香花挥发性成分气相色谱保留时间(tR)与MEDV的定量相关10 变量、 6变量模型及线性保留指数(ILR)的10、7、6变量模型.QSRR模型的建模计算值复相关系数(R)分别为0.949、0.906、0.906、0.949和0.943.留一法交互校验复相关系数(RCV)分别为0.867、0.904、0.905、0.901和0.904.结果表明所建模型具有良好估计能力与稳定性. 相似文献