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摘要:
森林地表土壤含水率是森林生态系统中的重要参数,使用微波遥感技术快速准确地估算区域尺度上的森林地表土壤含水率,对于森林生态系统研究具有重要的现实意义.本文利用TDR-300土壤含水率速测仪测得黑龙江大兴安岭地区塔河林业局盘古林场内120块样地的森林地表土壤含水率作为因变量,利用C波段全极化SAR数据的极化分解参数作为自变量,构造多元线性回归统计模型和BP神经网络模型,定量估测森林地表土壤含水率,通过模型反演获得区域尺度上森林地表土壤含水率的空间分布.结果表明:多元线性回归统计模型的精度为86.0%,均方差根误差(RMSE)为3.0%;BP神经网络模型的精度为89.4%,RMSE为2.7%.说明利用BP神经网络模型定量估测森林地表土壤含水率优于多元线性回归模型,将全极化SAR数据通过BP神经网络模型进行仿真,最终得到研究区域的森林地表土壤含水率空间分布图.
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文献信息
篇名 基于微波遥感技术探测森林地表土壤含水率
来源期刊 应用生态学报 学科
关键词 森林地表土壤含水率 TDR-300 微波遥感 全极化SAR BP神经网络模型 多元线性回归模型
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 785-793
页数 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.13287/j.1001-9332.201603.038
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李明泽 东北林业大学林学院 61 743 17.0 23.0
2 范文义 东北林业大学林学院 191 3189 30.0 46.0
3 邸雪颖 东北林业大学林学院 83 1035 18.0 27.0
4 高元科 东北林业大学林学院 4 39 3.0 4.0
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节点文献
森林地表土壤含水率
TDR-300
微波遥感
全极化SAR
BP神经网络模型
多元线性回归模型
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用生态学报
月刊
1001-9332
21-1253/Q
大16开
辽宁省沈阳市文化路72号
8-98
1990
chi
出版文献量(篇)
9946
总下载数(次)
16
总被引数(次)
343565
论文1v1指导