典型文献
云南怒江流域森林地上生物量光学遥感估测及饱和点分析
文献摘要：
以云南省怒江流域为研究对象,基于2016年森林资源二类调查数据和同时期的Landsat 8 OLI遥感数据,提取小班遥感变量的均值统计值,选择蓄积量-生物量转换模型计算研究区9类优势树种或树种组的小班单位面积森林地上生物量,采用半变异函数的球状模型计算9类优势树种或树种组的光学遥感估测的光饱和值,应用逐步回归模型估测和BP神经网络模型对不同优势树种或树种组的森林地上森林生物量进行估测.结果表明:不同优势树种或树种组森林的森林地上生物量光学遥感估测的光饱和值分别为桦木林139 t/hm2、桤木林181 t/hm2、桉树林70t/hm2、云南松林182t/hm2、云冷杉林197 t/hm2、乔木经济林161 t/hm2、其他针叶林182 t/hm2、其他阔叶林147 t/hm2、常绿栎类林141 t/hm2;BP神经网络模型的拟合精度以及检验指标均明显优于多元逐步线性回归模型,其中各树种或树种组的BP神经网络模型的R2比多元逐步线性回归模型的R2高出0.1～0.2;逐步回归模型中其他阔叶林的R2最高,达到0.744;BP神经网络模型中其他阔叶林的R2最高,达0.815,且乔木经济林、常绿栎类林和桤木林的R2均在0.6以上;分段残差分析表明2个模型均存在低值高估和高值低估的情况,尤其在生物量小于150 t/hm2时,BP神经网络模型的估测精度较逐步线性回归有明显提高.
文献关键词：
森林地上生物量;光饱和点;BP神经网络;逐步线性回归;怒江流域
中图分类号：
作者姓名：
李猛;陆彦羽;卢腾飞;胥辉;欧光龙
作者机构：
西南林业大学林学院,西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室,云南昆明650233
文献出处：
引用格式：
[1]李猛;陆彦羽;卢腾飞;胥辉;欧光龙-.云南怒江流域森林地上生物量光学遥感估测及饱和点分析)[J].西南林业大学学报,2022(05):116-127
A类：
光学遥感估测,182t,栎类林
B类：
云南怒江,怒江流域,森林地上生物量,森林资源二类调查,Landsat,OLI,遥感数据,小班,遥感变量,蓄积量,转换模型,优势树种,单位面积,半变异函数,球状,饱和值,逐步回归模型,森林生物量,桦木,木林,hm2,桤木,桉树林,70t,云南松林,云冷杉林,乔木,经济林,针叶林,阔叶林,常绿栎,拟合精度,检验指标,多元逐步线性回归,线性回归模型,残差分析,低值,高估,低估,光饱和点
AB值：
0.23442
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