论文摘要
植被生物量反映了生态系统获取能量的能力,分析其分布特征对了解生态系统结构和功能具有十分重要的意义。传统的反演植被地上生物量的方法往往由于样本的缺少,以及影响因子的不确定性而导致预估精度不高。本文选用ELM对105块实测样本的遥感因子(TM影像灰度值和植被因子等10个因子)进行训练,用余下34块样地进行验证,结果表明:ELM反演植被地上生物量,可以获得较高的精度,模型预测结果与实测结果的曲线拟合决定系数R~2达0. 89。此外,对2010—2015年玛纳斯河流域的植被地上生物量进行反演,认为流域内上游山区生物量大部分较为稳定,中游平原区生物量呈现增加趋势,下游荒漠区生物量则呈现退化趋势。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张媛,王玲,包安明,刘海隆
关键词: 植被,地上生物量,神经网络模型,土地利用,玛纳斯河流域,新疆
来源: 干旱区研究 2019年04期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 生物学,自动化技术
单位: 石河子大学水利建筑工程学院,西华大学土木建筑与环境学院,中国科学院新疆生态与地理研究所
基金: 国家重点研发计划(2017YFB0504203),国家自然科学基金(51569027),兵团空间信息创新团队(2016AB021),新疆科技厅天山创新团队项目(Y744261)
分类号: TP183;Q948
DOI: 10.13866/j.azr.2019.04.09
页码: 863-869
总页数: 7
文件大小: 3575K
下载量: 346
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