BP神经网络反演森林生物量模型研究

• 作者: 冯仲科 张凝 张巍巍 李丹丹 汪笑安
• 来源期刊: 林业调查规划
• 学科: 农学
• 关键词: 森林生物量 模型 BP神经网络 反演
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 森林经理
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: S718.556|TP393
• 字数: 3187字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3168.2013.01.002

摘要

基于Landsat TM影像和DEM数据,尝试利用BP神经网络建立旺业甸林场森林生物量非线性遥感模型系统,通过实验筛选,最终利用增强型的BP网络进行训练仿真.模型仿真结果表明,增强型的BP神经网络具有自学习和自适应功能强、收敛速度快的特点,能够最大限度地利用先验样本.仿真检验结果的相对系数达0.802 2,平均相对误差为15.7％,表明该模型预测的生物量与实际生物量一致性较好,能够达到较好的反演效果.