基于BP神经网络模型思茅松天然林生物量遥感估测

摘要：

以普洱市思茅松天然林为研究对象,以Landsat8 TM影像和DEM (30 m)数据为信息源,结合2006年森林资源二类调查小班数据和2012至2013年样地实测数据,在ENVI下提取14个自变量备选因子(11个遥感因子、3个地形因子),在MATLAB平台下利用BP神经网络模型建立研究区思茅松天然林生物量估测模型.结果表明,利用优选训练算法Ploak-Ribiere,隐含层节点数为9时效果最佳,得到决定系数R2=0.85,均方误差RMSE=14 t/hm2,预估精度P=74.75％.以像元为单位,分块提取思茅松对应的自变量,利用估测模型得到普洱市思茅松天然林总生物量为62 185 871.9 t,单位面积生物量为51.06 t/hm2.

关键词：思茅松、生物量、BP神经网络

所属期刊栏目：37

分类号：S758.2;S791.245(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金：林业公益性行业科研专项;国家自然科学基金

在线出版日期：2017-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：30-35