基于大数据的碳源汇估算方法研究

来源 :山东师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：bjiyguang

【摘要】

：

传统碳源汇估算生态过程模型虽然具有严密的植物生理生态学机制,但过程复杂,关键参数依赖经验设置,从而给区域和全球碳循环模拟带来很大的不确定性。为了提高植被总初级生产力(GPP)的估算精度,本文使用机器学习算法,建立了数据驱动的GPP估算模型。利用GEE平台下的EVI、NDVI、降水、温度等遥感数据,以及站点的通量塔实测GPP数据,采用随机森林回归模型等机器学习算法建立遥感数据与实测数据之间的联系,使

【作者】

：

张坤

【出处】

：

山东师范大学

【发表日期】

：

2019年09期

【关键词】

：

机器学习随机森林回归碳循环 GPP估算遥感大数据 GEE平台

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