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基于机器学习算法的甘肃省草原地上生物量

2024-02-15分类号:S812

【作者】李霞   刘兴明   孙斌   姜佳昌   俞慧云   吴丹丹   杜笑村   王红霞   贾晶晶   杨红梅
【部门】甘肃省草原技术推广总站  
【摘要】为评估甘肃省草原地上生物量的变化情况,本研究采用甘肃省2005-2018年草原地上生物量实测数据以及植被指数和气象等参数,构建多种基于机器学习算法的甘肃省草原生物量反演模型,并对其预测精度进行对比和评价。结果表明:1)随机森林模型更适宜于甘肃省草原地上生物量遥感反演。基于筛选后的17个变量的Rborist随机森林模型的反演精度最高,R~2为0.758。2)甘肃省草原地上生物量均值介于828.21~1 118.71 kg·hm~(-2),近20年来呈逐年增加趋势,年均增加幅度为8.13 kg·hm~(-2) (P <0.05)。3)甘肃省47.41%的草原呈恢复趋势,26%的草原保持稳定,而26.59%的草原呈不同程度的恶化趋势。
【关键词】机器学习  前向特征选择算法  随机森林  植被指数  生物量反演  空间分布  年际变化
【基金】林草科技创新与国家合作项目(lckjcx202303)
【所属期刊栏目】草业科学
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