基于神经网络的玛纳斯河流域植被地上生物量反演

基于神经网络的玛纳斯河流域植被地上生物量反演

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

  • 1 材料与方法
  •   1.1 研究区概况
  •   1.2 遥感数据来源
  •   1.3 不同植被样地地上生物量数据来源
  •     1.3.1 森林生态系统地上生物量地面观测
  •     1.3.2 草地生态系统地上生物量地面观测
  •     1.3.3 农田生态系统地上生物量地面观测
  •   1.4 数据处理
  •     1.4.1 遥感数据及处理
  •     1.4.2 极限学习机
  •     1.4.3 基于神经网络的生物量反演模型
  • 2 结果与分析
  •   2.1 基于神经网络模型的生物量反演结果
  •   2.2 玛纳斯河流域不同土地利用类型的生物量分布特征
  • 3 结论与展望
  • 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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