神经网络模型森林生物量遥感估测方法的研究

• 作者: 王淑君 管东生
• 来源期刊: 生态环境
• 学科: 地球科学
• 关键词: landsat TM数据 森林生物量 人工神经网络 BP网络 RBF网络
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 108-111
• 页数: 4页
• 分类号: X771.8
• 字数: 3509字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-5906.2007.01.020

摘要

森林生物量的估测是全球变化研究的基础,而遥感宏观、综合、动态、快速的特点决定了基于遥感的生物量模型为森林生物量估测的发展方向,目前的遥感生物量估测方法大多基于回归分析,需要预先假设、事后检验,仅为经验性的统计模型.神经网络的分布并行处理、非线性映射、自适应学习和容错等特性,使其具有独特的信息处理和计算能力,在机制尚不清楚的高维非线性系统体现出强大优势,可以用于遥感生物量估测.文章在野外调查的基础上,尝试应用BP网络和RBF网络技术,建立广州TM遥感影像数据与森林样方生物量实测数据之间的神经网络模型,通过训练和仿真,与生物量实测数据进行比较.结果表明,在独立样地估测中,人工神经网络估测的相对误差均小于15.18%,获得了满意的效果.而RBF网络与BP网络相比,在识别精度上、稳定性、速度上,均优于BP网络,其最大相对误差不超过10.12%,平均相对误差为4.76%.可见应用神经网络方法的"黑箱"操作虽然难以归纳出指导性规律,但可以获得很高的精度.尤其RBF网络,在训练完成后,可以应用该模型进行大区域生物量估算,对于森林的规划及管理具有深远意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	管东生	中山大学环境科学与工程学院	72	2369	27.0	48.0
2	王淑君	中山大学环境科学与工程学院	3	151	2.0	3.0