基于岭回归和人工神经网络估测森林可燃物负荷量

摘要：

选取东北林业大学帽儿山实验林场为研究区域,以少量野外定位调查数据及与其对应的遥感和GIS信息为基础,利用岭回归和人工神经网络分析方法,对森林可燃物负荷量估测模型及其影响因子进行系统研究.结果表明:对于TM3、TM(4 ×3)/7、TM4/3、海拔等10个影响可燃物负荷量估测的主要因子,利用岭回归方法可以克服变量间由于存在复共线性关系对求解待定参数所造成的不利影响.建立以像元为单位的岭回归和岭回归与神经网络组合估测模型,模型平均绝对百分比误差分别为17.6％和11.7％,2种方法可用于实现特定林场尺度森林可燃物负荷量的定量估测,其中组合模型效果较好.

关键词：可燃物负荷量、遥感、岭回归分析、GIS、人工神经网络

所属期刊栏目：48

分类号：S762.1(森林保护学)

资助基金：“十二五”国家科技计划农村领域项目;林业公益性行业科研专项;林业公益性行业科研专项;黑龙江省科技计划

在线出版日期：2012-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：108-114