【摘 要】
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以福建省武夷山国家级自然保护区为研究对象,以2003年24块固定样地数据、同年Landsat TM遥感数据为主要信息源,分别采用多元线性回归、K最邻近分类算法、人工神经网络、土地
【机 构】
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南京林业大学林学院,环境保护部南京环境科学研究所
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以福建省武夷山国家级自然保护区为研究对象,以2003年24块固定样地数据、同年Landsat TM遥感数据为主要信息源,分别采用多元线性回归、K最邻近分类算法、人工神经网络、土地覆盖分类4种方法,对研究区域2003年的碳储量进行遥感估测。在此基础上,对森林碳密度进行地理加权回归及空间格局分析。研究表明：在4个模型中,人工神经网络的相关系数最高,标准误差、平均相对误差最低,预测精度最高;研究区不同功能分区碳密度差别不大,森林平均碳密度为52.40 t/hm^2,碳储量为278.542 3万t;森林碳密度与所
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