湿地植被地上生物量遥感估算模型研究——以洪河湿地自然保护区为例

摘要：

以洪河湿地自然保护区的TM图像和29个实测样地生物量数据为数据源,采用单变量线性和非线性回归、多元线性逐步回归及人工神经网络(BP网络、RBF网络)技术,构建了研究区内典型湿地植被(草甸和沼泽)的地上生物量干重和湿重的遥感估算模型,并对比得到最优模型.主要结论有:(1)RBF神经网络模型及多元非线性模型是研究区内湿地植被地上生物量遥感估算的最优模型,生物量干重估算值的平均相对误差为2.795%,生物量湿重估算值的平均相对误差为3.399%.(2)比较2004年8月、2006年8月和2008年8月研究区内草甸和沼泽总生物量可得,总生物量干重呈上升趋势,而总生物量湿重呈下降趋势.(3)研究区内生物量极高值和极低值分布较少,且主要集中于混合像元分布的地方,如岛状林、灌丛的周边地区或是沼泽内含水较多的地区.

关键词：湿地、生物量、遥感、回归模型、神经网络

所属期刊栏目：30

分类号：S7(林业)

资助基金：国家863资助项目2007AA12Z176

在线出版日期：2011-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：278-290