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| 3种模型在GF-2影像的生物量估测中的比较 | |
| 引用本文： | 徐梦伶,林辉,孙华,严恩萍,周普良.3种模型在GF-2影像的生物量估测中的比较[J].中南林业科技大学学报,2018(1). |
| 作者姓名： | 徐梦伶 林辉 孙华 严恩萍 周普良 |
| 作者单位： | 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室; |
| 摘 要： | 为了研究高分二号(GF-2)影像生物量估测的模型效果,以攸县黄丰桥林场为研究区,在研究区内采用随机抽样的方法,结合国家森林资源连续清查样地,获取了共47个样地的生物量数据。对GF-2影像进行预处理,结合相关研究,提取8个单波段信息、24个多波段组合信息、4个植被指数以及海拔、坡度、坡向等39个因子作为建模的自变量,采用主成分分析、偏最小二乘和BP神经网络3种方法建立生物量估测模型。结果表明:主成分回归模型的实测值和预测值的决定系数R~2为0.44,模型的估测精度为65.83%;偏最小二乘回归模型的R~2为0.50,模型的估测精度为67.66%;BP神经网络模型的R~2为0.79,模型的估测精度为78.62%。比较可知,BP神经网络模型效果最好。 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |