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[期刊] 林业科学
[作者]
王强 胡海清
选取东北林业大学帽儿山实验林场为研究区域,以少量野外定位调查数据及与其对应的遥感和GIS信息为基础,利用岭回归和人工神经网络分析方法,对森林可燃物负荷量估测模型及其影响因子进行系统研究。结果表明:对于TM3、TM(4×3)/7、TM4/3、海拔等10个影响可燃物负荷量估测的主要因子,利用岭回归方法可以克服变量间由于存在复共线性关系对求解待定参数所造成的不利影响。建立以像元为单位的岭回归和岭回归与神经网络组合估测模型,模型平均绝对百分比误差分别为17.6%和11.7%,2种方法可用于实现特定林场尺度森林可燃物负荷量的定量估测,其中组合模型效果较好。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
涂云燕 彭道黎
在前人研究中还没有把基于BP与RBF神经网络的森林蓄积量预测模型的应用效果进行评价。拟在实际应用中对两种方法进行综合分析与评价,找到一种预测精度更高、适用性更强的方法。采用相关分析法选定郁闭度、阴坡、阳坡、TM1、TM2、TM3、TM5、TM7、NDVI、TM(4-3)、TM4/3为输入变量,以密云县森林蓄积量为输出变量,建立蓄积量估测的RBF与BP神经网络模型。并从神经网络的训练步长、训练时间、预测精度、模型适用性对二者进行了综合分析,RBF神经网络无论是在训练步长、训练时间、预测精度、模型适用性上都优于BP神经网络模型。
[期刊] 林业科学
[作者]
金森
对采用遥感图像估测森林可燃物载量的方法进行综述。首先将现有方法根据对像元载量的分配方法,分成直接分配法和间接分配法2种。直接分配法分成聚类分析法和判别分析法;间接分配法分为简单植被特征法、林分模型法和综合因子约束法3种。然后对各方法的优缺点进行评价,指出现有方法整体准确率不高的不足,并分析产生误差的3个来源:1)从遥感图像判读中间特征所产生的误差;2)从中间特征到可燃物载量之间的误差;3)使用可燃物模型所产生的误差。据此提出改进现有方法、提高估测准确率的3个思路:1)使用新图像,如更高分辨率遥感图像、雷达图像或混合图像;2)选择更合适的中间特征以及它们与可燃物载量的关系模型;3)使用连续变量来...
关键词：
遥感 森林 可燃物 载量
[期刊] 林业科学
[作者]
琚存勇 蔡体久
介绍主成分变换和经规则化调整法进行泛化改进的BP神经网络在森林蓄积量建模估测中的应用,比较普通BP神经网络与泛化改进的BP神经网络对蓄积量预报的差异,分析直接用中心标准化的观测值建立仿真模型和进行主成分变换后再建立模型的效率问题。结果表明:泛化改进的BP神经网络比普通BP神经网络具有更高的预报精度,利用主成分得分作为仿真模型的变量比直接用观测值作变量具有更快的速度,并保证了预报精度。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
于海晨 王薇 杜建华 刘赵东 陈敏斯 王博 刘晓东
【目的】研究北京地区典型针叶林地表可燃物负荷量及其影响因素,构建可燃物负荷量模型,为可燃物的科学管理提供依据。【方法】结合林分因子(胸径、树高、郁闭度、冠幅、第1活枝高)和地形因子(海拔、坡度),在北京市7个区选择具有代表性的油松林和侧柏林,每种林型各设置42块样地,调查和测定了2种针叶林的可燃物负荷量(上层枯叶、下层枯叶、灌木、草本、1 h时滞枯枝、10 h时滞枯枝),采用冗余分析(RDA)研究地表可燃物负荷量与林分因子和地形因子的关系,利用多元线性回归建立总可燃物负荷量模型。【结果】(1)油松林总可燃物平均负荷量为14.31 t/hm2,侧柏林总可燃物平均负荷量为9.78 t/hm2,下层枯叶负荷量占2种针叶林地表总可燃物负荷量的比重最大。(2)RDA分析表明,油松林上层枯叶、灌木可燃物负荷量与胸径呈正相关,下层枯叶负荷量与郁闭度、坡度呈正相关。侧柏林上层枯叶、下层枯叶负荷量与树高、冠幅呈正相关,与海拔呈负相关。灌木可燃物负荷量与树高、郁闭度呈正相关,与海拔呈负相关。2种针叶林总可燃物、1 h时滞枯枝、10 h时滞枯枝负荷量均与胸径呈正相关,草本可燃物负荷量与海拔呈正相关。(3)模型表明,胸径、树高、冠幅能较好推算出油松林总可燃物负荷量,第1活枝高、冠幅、坡度能较好的推算出侧柏林总可燃物负荷量。【结论】油松林有发展成较大森林火灾的可能性,根据地表可燃物负荷量,应当着重对林下枯落物可燃物进行管理,及时清理林下可燃物,降低潜在森林火灾风险。不同林型可燃物负荷量与林分因子以及地形因子之间的关系不同,在进行可燃物管理时,应因地制宜,选择合理适宜的措施。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
黄宇玲 吴达胜 方陆明
【目的】森林蓄积量是反映森林资源总规模和水平的基本林分调查因子之一，也是衡量森林资源丰富程度和森林生态环境优劣的重要依据。为探索更优的森林蓄积量建模和估测方法，以期为林业科学中森林蓄积量的估测研究提供新的方法与思路。【方法】以浙江省龙泉市为研究区，以单位蓄积量（m~3/mu）为研究对象，集成森林资源二类调查数据、高分二号遥感影像数据、数字高程模型（DEM）数据。通过逐步回归特征选择方法选取与蓄积量相关的自变量因子，在不区分树种的情况下，利用极端梯度提升（eXtreme gradient boosting,XGboost）方法、决策树梯度提升（Light generalized boosted regression models,LGBM）方法和梯度提升（Gradient boosting）方法分别建立蓄积量估测模型。然后，基于区分针叶林、阔叶林、针阔混交林的情况下，用XGboost方法再次建立蓄积量估测模型，并与未区分树种情况下的估测结果进行对比。采用十折交叉验证法对模型性能指标进行检验。【结果】在不区分树种的情况下，XGboost呈现了最佳的效果，优于LGBM方法和Gradient boosting方法，其建模精度为89.65%，估测精度为83.19%。在区分树种结构下，XGboost方法的建模精度（89.31%）与不区分树种情况下没有明显区别，但估测精度（84.5%）有一定提升，其中针叶林的效果最好。【结论】逐步回归特征选择方法结合XGboost方法能够取得最好的森林蓄积量估测效果，区分树种能够在一定程度上提高模型的泛化能力。XGboost方法在实践中使用方便，提供了在短时间内估测森林蓄积量的可能性，从而为森林蓄积量的估测提供了新的方法。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
宋亚斌 邢元军 江腾宇 林辉
【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋惠凤 何有世 张兵
本文研究了用逐步回归、岭回归和偏最小二乘回归方法消除变量间的多重共线性,最后得到三个回归模型。单一预测方法的结果时好时坏,需要通过组合预测来提高预测精度。本文将神经网络技术与回归模型相结合,将预测值作为输入,实际用电量值作为输出,确定神经网络的拓扑结构,最后用训练好的BP神经网络预测江苏省全社会用电量。结果显示,组合预测的精度明显高于单个模型。
关键词：
多重共线性 BP神经网络 组合预测模型
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
刘琼阁 彭道黎 涂云燕
森林蓄积量受遥感因子与地形因子的影响,但这些因子间存在多重相关性,会影响模型稳定性与精度。针对森林蓄积量遥感估测自变量间存在多重共线性问题,采用异于传统最小二乘的偏最小二乘方法建立密云县森林蓄积量遥感估测模型。先对可能影响蓄积量的因子进行分析,选取既存在相关性又对模型显著性有影响的因子为森林蓄积量估测的自变量。用预留的样本对模型进行检验,预测值与实测值相比精度达到90.1%。将通过检验的模型对整个密云县进行反演,得到密云县估测森林蓄积量为2 447 695.203 m3。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
曹姗姗 孙伟 刘鹏举 唐小明
【目的】应用以遗传算法优化的BP（GABP）神经网络构建灌木生物量估测模型，以有效避免回归分析建模中自变量及模型形式选择的复杂问题。【方法】以灌木林地的荆条为试验对象，应用遗传算法优化BP神经网络的结构、初始权值和阈值，通过BP神经网络训练构建荆条最优地上生物量估测模型，并与传统的应用回归分析方法构建的模型进行对比分析。【结果】仿真结果表明，GABP神经网络模型和回归分析模型的模拟精度分别为77.65%和71.79%，估测精度分别为81.46%和75.64%，GABP神经网络模型的精度略高于回归分析模型。【结论】应用GABP神经网络构建灌木生物量模型是可行的，能够实现灌木生物量的快速估测。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
周涧青 刘晓东 郭怀文
【目的】研究林分地表可燃物负荷量及其影响因素,为森林可燃物管理和潜在火行为分析提供科学依据。【方法】根据立地因子(海拔、坡度、坡位)、林分特征(林龄、郁闭度、密度、平均树高、平均胸径)和地被物层结构(凋落物厚度、腐殖质厚度),在大兴安岭南部地区选择具有代表性的兴安落叶松林(Larix gmelinii)和白桦林(Betula platyphylla),各设置6块样地,调查样地内的总可燃物负荷量及易燃可燃物负荷量,对不同种类可燃物负荷量及其影响因子进行相关性分析。【结果】兴安落叶松林分下的平均总可燃物负荷量为15.80t/hm2,其中58.46%为易燃可燃物,总可燃物负荷量与林分平均胸径、凋落物...
关键词：
地表可燃物 可燃物负荷量 大兴安岭
[期刊] 林业科学研究
[作者]
张秀芳 何东进 李颖 严思晓 游巍斌
[目的]分析马尾松林不同演替阶段负荷量的变化特征,确定影响地表可燃物负荷量的关键因子。[方法]以武夷山国家公园中不同龄级马尾松纯林为研究对象,采用空间替代时间方法,分析马尾松林演替发展中不同类型地表可燃物的负荷量特征及其与地形、林分、气象等影响因子的关系。[结果]显示:(1)随着马尾松林的演替,地表活可燃物负荷量呈递减趋势,地表死可燃物和地表总可燃物负荷量则呈递增趋势;且总可燃物负荷量主要是由于1 h时滞细小可燃物的负荷量构成。(2)演替初期形成的马尾松幼龄林和后期的成熟林差异最为明显,至演替后期活地表可燃物下降了47.21%;死地表可燃物增加了113%。(3)RDA排序结果表明地形因子中的海拔、坡位,林分因子中的平均枝下高、平均胸径、郁闭度及气象因子中的空气温度与地表可燃物负荷量关系密切。(4)线性回归分析发现影响不同类型地表可燃物的环境因子不尽相同;平均胸径对灌木负荷量影响最大;坡位对草本、1 h时滞负荷量影响最大;平均枝下高对10 h时滞和总可燃物负荷量影响最大。[结论]不同演替阶段的马尾松林地表可燃物的负荷量不同,不同类型地表可燃物的影响因子不同。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张超 彭道黎 涂云燕 党永峰 智长贵
为进一步提高遥感模型预测森林蓄积量的精度和稳定性,分析了遥感特征因子、地形特征因子、郁闭度与森林蓄积量之间的相关关系。在此基础上,利用偏最小二乘回归方法构建了森林蓄积量遥感预测模型,生成了三峡库区森林蓄积量空间等级分布图,并与地面实测值进行比较。结果表明:该模型的最佳主成分数为3,且郁闭度、海拔、坡度、TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM7、NDVI、RVI、TM7/TM3、TM4×TM3/TM2、亮度和湿度为预测森林蓄积量的入选变量;森林蓄积量预测的调整决定系数为0.524,相对误差为7.33%,均方根误差为1.763m3;利用该模型计算出三峡库区森林总蓄积量约为1.12亿m3,总体...
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
王玲杰
针对非点源污染数据资料稀缺,机理模型难以建立,而统计模型所需资料相对比较易于获得,计算简便直观,并且在水环境规划管理中对非点源的年负荷量预测、估算的指导意义要大于对某一时点、某一断面的负荷量的模拟预测的情况,尝试将综合了多元回归、主成分分析、典型相关分析的偏最小二乘回归法用于建立流域非点源污染年负荷量的模拟估算模型,同时运用水文分析法以淮河淮南段为例进行计算并对两种方法进行对比,分析各自优缺点及其适用范围。应用表明,水文分析法适用于一年以上的非点源污染负荷量估算而对单次或短期的估算误差较大。偏最小二乘回归法解决了多元回归时变量具有多重相关性的问题,能够在样本数量少的情况下建模,提高相关分析的精...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
吴娇娇 欧光龙 舒清态
以普洱市思茅松天然林为研究对象,以Landsat8 TM影像和DEM(30 m)数据为信息源,结合2006年森林资源二类调查小班数据和2012至2013年样地实测数据,在ENVI下提取14个自变量备选因子(11个遥感因子、3个地形因子),在MATLAB平台下利用BP神经网络模型建立研究区思茅松天然林生物量估测模型。结果表明,利用优选训练算法Ploak-Ribiere,隐含层节点数为9时效果最佳,得到决定系数R2=0.85,均方误差RMSE=14 t/hm2,预估精度P=74.75%。以像元为单位,分块提取
关键词：
思茅松 生物量 BP神经网络
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