【摘 要】
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运用BP神经网络技术建立区分立地质量等级森林蓄积量遥感估测模型并探讨其适用性。以2009年黑龙江省伊春市凉水自然保护区森林资源二类调查数据为基础数据划分森林的立地质量
【机 构】
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山东科技大学测绘科学与工程学院,国家海洋信息中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41706194);山东省自然科学基金项目(ZR2016DB23)
论文部分内容阅读
运用BP神经网络技术建立区分立地质量等级森林蓄积量遥感估测模型并探讨其适用性。以2009年黑龙江省伊春市凉水自然保护区森林资源二类调查数据为基础数据划分森林的立地质量等级,以森林蓄积量为研究对象,基于该地区LANDSAT-TM影像以及DEM数据提取遥感因子,采用BP神经网络方法构建区分立地质量的森林蓄积量遥感估测模型,并引入回归分析方法和不区分立地质量的模型予以比较。结果表明,基于不同立地质量等级的模型明显好于不区分立地质量等级的估测模型,且BP神经网络模型较回归分析模型可以更好地预测森林的蓄积量。经过对
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