【摘 要】
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植被盖度作为刻画陆地表面植被数量的一个重要参数，与土地荒漠化的发生及其程度密切相关。因此植被盖度估测是荒漠化监测与评价的一个重要环节。本文以鄂尔多斯地区毛乌素沙地
【机 构】
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东北林业大学林学院,黑龙江省哈尔滨市,150040
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植被盖度作为刻画陆地表面植被数量的一个重要参数，与土地荒漠化的发生及其程度密切相关。因此植被盖度估测是荒漠化监测与评价的一个重要环节。本文以鄂尔多斯地区毛乌素沙地地面调查样地为例，根据自变量与因变量的相关系数大小选择建模变量，用广义回归神经网络方法和偏最小二乘回归方法估测植被盖度。研究发现不同地貌类型的遥感因子与植被盖度的相关程度并不相同，对样地按地貌分类后再分别建模型估测植被盖度能够提高模型预报精度。自变量与因变量相关性较差时，广义回归神经网络模型预报精度高于偏最小二乘回归的线性模型；样本数较小时，偏最小二乘回归模型预报精度则略高于神经网络模型。
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