【摘 要】
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以2014年Landsat8遥感影像为数据源，研究了深圳市森林碳储量遥感反演模型的构建及其空间分布情况，对城市生态系统碳循环研究具有重要意义。采用分层随机抽样的方式布设168个样
【机 构】
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中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心,林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室,DepartmentofGeography,深圳市仙湖植物园
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以2014年Landsat8遥感影像为数据源，研究了深圳市森林碳储量遥感反演模型的构建及其空间分布情况，对城市生态系统碳循环研究具有重要意义。采用分层随机抽样的方式布设168个样地，结合外业样地数据，从遥感影像中提取31个植被指数作为自变量，分别构建了多元线性回归模型、Logistic回归模型和Radical Basis Function（RBF）径向基函数神经网络模型，进而估算该地区的森林碳储量并比较分析。结果表明，RBF神经网络模型的估算精度最高，决定系数最大且均方根误差最小，分别为0．829t
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