基于TM的陕北黄龙山森林生物量模型

• 作者: 李鹏 杨延征 翟晓江 郝红科 麻坤
• 来源期刊: 西北林学院学报
• 关键词: 生物量 遥感 植被指数 逐步回归 神经网络模型
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 森林生物学
• 页码范围: 41-45
• 页数: 5页
• 分类号: S757
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-7461.2014.01.08

摘要

研究了黄龙山林区基于小班对象的森林生物量遥感估测模型的构建和合理性判断.建立森林生物量所需的各种数据包括2011年TM影像和黄龙山林区2008年森林调查数据.分别采用SPSS软件中线性回归的逐步回归法和基于MATLAB的B-P神经网络构建了黄龙山森林生物量遥感模型;采用逐步回归法,建立了多元回归模型,其相关系数较低(0.554),拟合精度为73.08％,均方根误差为14.98;B-P神经网络建立的模型拟合精度达到87.49％,均方根误差10.71,小班生物量实测值和估测值相关系数为0.738.利用2011年黄龙山林区TM影像图,结合B-P神经网络模型获得了黄龙山林区生物量分布图.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鹏	西北农林科技大学林学院	57	991	17.0	30.0
2	杨延征	西北农林科技大学林学院	11	162	6.0	11.0
3	郝红科	西北农林科技大学林学院	17	180	7.0	13.0
4	麻坤	西北农林科技大学林学院	3	44	3.0	3.0
5	翟晓江	西北农林科技大学林学院	2	34	2.0	2.0