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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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广西区2008年退耕还林工程阶段验收结果表明：2001-2003年度的退耕还林地的面积保存率较高;部分小班存界线在位移,图、表、库面积不一致;设计林种、树种与核实林种、树种不符,复耕现象比较普遍,成林率低、林木长势差、效益低,档案管理不规范等问题。针对阶段验收存在的问题,提出加强工程管理、强化技术,培训和技术指导、规范工程档案管理、加大政策宣传等措施,以进一步巩固和完善退耕还林成果。 相似文献
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