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[期刊] 林业科学
[作者]
王立海 赵正勇
在对标准BP神经网络试验分析的基础上,通过输入矢量归一化处理、主成分分析、增加验证集、改进训练学习算法、扩大隐层和输出层规模等措施,对BP神经网络自动分类系统进行改进;利用改进后的BP系统对吉林省汪清林业局的典型针阔混交林TM遥感图像进行辩识、分类试验研究。结果表明:改进后的BP网络分类系统自动分类精度提高了19·14%,比传统无监督自动分类精度提高8·55%,达到了区分森林类型的分类要求。研究还显示了该改进系统应用于针阔混交林TM遥感图像自动分类识别的精度随网络规模增大而提高。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
刘鑫 王海燕 雷相东 解雅麟
[目的]以吉林省汪清林业局金沟岭林场12块天然云冷杉针阔混交林样地为对象,基于12 953对实测树高-胸径数据,结合林分优势高分树种(组)建立基于BP神经网络的标准树高模型。[方法]在确定隐层节点数后经过反复训练得到各树种(组)的适宜模型结构,使用相同的建模数据(8块样地)求解两个传统的树高方程,再利用未参与建模的4块样地分别验证模型。[结果]表明:落叶松、云杉的适宜模型结构(输入层节点数:隐藏层节点数:输出层节点数)为2:5:1;红松、中阔(白桦、大青杨、榆树和杂木)的适宜模型结构为2:4:1;冷杉的适
[期刊] 林业科学
[作者]
田静 邢艳秋 姚松涛 曾旭婧 焦义涛
【目的】针对森林资源遥感监测效果往往受森林类型识别分类方法的影响,提出一种基于元胞自动机的遥感影像森林类型分类方法,以提高Landsat-TM遥感影像的分类精度,为森林资源遥感监测提供技术支持。【方法】以小兴安岭带岭林业经营管理局为研究区,基于2010年Landsat5-TM影像数据和2012年森林资源二类调查数据,采用窗口法获取TM第5波段各待分类别的像元均值作为聚类中心,以元胞自动机的Moore模型为框架,以元胞为基本单位,以像元均值为对象,利用最小距离法求取进化规则(判断准则是中心元胞周围的8个元胞
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
沈剑波 王应宽 雷相东 雷渊才 汪求来 叶金盛
【目的】针阔混交异龄林的地位指数计算一直是立地质量评价中的难点,国内外对针阔混交异龄林的地位指数模型的研究较少,为建立更精确的针阔混交异龄林地位指数模型,把神经网络模型引入针阔混交异龄林的立地质量评价。【方法】以广东省针阔混交异龄林为研究对象,建立基于神经网络方法的林分优势高模型以及针阔混交林地位指数模型,除年龄因子外,加入了海拔、坡度、坡向、坡位、土壤厚度、腐殖层厚度等立地因子,另外考虑针叶树种与阔叶树种的断面积比重对针阔混交异龄林样地地位指数的影响,并建立针阔混交异龄林的地位指数的计算模型。【结果】针阔混交林的地位指数的最大值为21.4 m,最小值为6.1 m,平均值为13.7 m,中位数为13.6 m,标准差为3.2 m,地位指数的最大值与最小值的差值为15.3 m。【结论】从结果中可以反映出,广东省地貌复杂且破碎,山多平地少,立地状况差异较大;另外由于广东省林地树种及树种比例具有复杂多样性的特征,导致基准年龄的差异较大。故地位指数的变异较大。本研究在计算针阔混交林的地位指数时,加入了海拔、坡度、坡向、坡位、土壤厚度、腐殖层厚度等立地因子,提高了针阔混交林地位指数的预估精度。研究结果为针阔混交异龄林地位指数的计算提供了精度更高的方法。
[期刊] 调研世界
[作者]
余新华 王宏
针对传统分类方法易受到"同物异谱"和"异物同谱"的影响,农作物遥感分类准确性较低的问题,本文以四川盆地内的川中丘陵和川西成都平原为主要研究区域,选用Landsat-8OLI遥感数据,构建了基于BP神经网络的土地覆盖分类模型,应用于研究区的主要作物油菜籽识别研究。以两幅Landsat-8 OLI遥感数据的14个波段作为输入,不断调节分类参数,最终确定了最优分类网络结构。结果显示,BP神经网络法油菜籽的分类总体精度为81.28%,较最大似然法提高了25.12个百分点,Kappa系数也有所提高。基于BP神经网络的遥感分类模型可高效精确地识别油菜籽。
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
施拥军 徐小军 杜华强 周国模 金伟 周宇峰
竹林信息提取对利用遥感技术估算竹林碳储量至关重要,高精度地提取竹林信息将有利于降低碳储量估算误差。借助Matlab神经网络模块,采用BP神经网络(back propagation neural network)对ETM+(enhanced themativ mapper plus)遥感影像提取竹林信息,得到了较高的精度,生产精度和用户精度分别为84.04%和98.75%;同时比较了Levenberg-Marquardt BP算法函数(Trainlm)、自适应学习率BP的梯度递减函数(Traingda)和梯度下降动量BP算法函数(Traingdm)等3种训练函数在分类中的差异。分析表明,Trai...
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
寇纪烈 田晓瑞
作者在杉木－火力楠混交林、马尾松－木荷混交林及对照纯林内进行标准地调查。并分析各标准地的可燃物载量与分布情况，从而得出防火林带和针阔混交林的防火机理①针阔混交林的林冠层和林下植彼层中易燃可燃物的生物量和有效潜能均小于对照针叶纯林，总易燃可燃物的量也低于针叶林，②与对照的针叶林相比，针阔混交林内日均温度低、日均湿度增加、风速减小。地表凋落物的燃烧速率小，不利于火灾的发生与蔓延。③具有丰富下木的林分抗火能力强，针阔混交林和阔叶林的抵御火灾的能力大于针叶林，④针叶树种的落叶在混交林中的分解速率快，落叶的分解速率与此期间的积温成正相关关系
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王任华 霍宏涛 游先祥
应用人工神经网络模型对陆地卫星TM多光谱图像进行了森林植被分类的研究 ,共选取了 8种主要植被类型 ,重点是研究在不同背景条件下存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松等针叶林树种的分类方法 .所采用的网络模型为 3层误差后向传播神经网络模型 ,鉴于贺兰山自然植被垂直带谱明显 ,利用误差后向传播网络模型的并行分布式结构 ,研究中引入高程数据作为一个独立波段与 3个多光谱波段一起直接进行分类 ,取得了很好效果 .该方法与常规的最大似然法相比 ,存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松的分类精度平均提高了 2 7 5个百分点 .对存在同物异谱现象的阔叶林的分类精度也有一定程度的提高 .
[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
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
张宏建 王冰 周健 余勇 柯帅 皇甫款
高效、全面、连续和准确地监测河流及湖库的有机污染能够为水质评价和水体污染防治提供可靠的依据。该文以淮河信阳段干流及其支流潢河、浉河、白露河等水域为研究对象，针对化学需氧量（COD）和氨氮（NH_(3)-N）浓度两个重要的水质指标，基于Landsat8数据和实测水质数据进行相关性分析，构建反演模型得到COD和NH_(3)-N的空间分布情况。结果表明：1）NH_(3)-N浓度与Landsat8影像的蓝波段（Band2）数据相关系数最高，达到0.745；2）COD与Landsat8影像单波段的相关性不太高，但是利用红波段（Band4）与短波红外波段（Band6）进行波段组合（Band4/Band6）后，其相关系数可达0.852；3）基于BP神经网络模型反演的COD和NH_(3)-N浓度与实测数据吻合度较高，相对误差分别为14.35%和29.30%。研究结果证明，利用遥感影像能够对河流、湖库的主要污染指标COD和NH_(3)-N进行监测且BP神经网络模型的监测精度较高。
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
刘安兴 郭仁鉴 杨水海 严水华 商克荣 卢梅富 刘金土
系统分析了浙江省建德市新安江林场针阔混交林的主要森林类型及其发生、发展和演替规律。根据当前防护林经营中存在的问题，按照可持续经营的原则，提出了马尾松阔叶树混交林的择伐经营模型。现实森林类型在如何实现择伐经营，发挥防护林的综合效益方面，文章论证了防护林经营技术上所涉及的森林作业和森林经理方法。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
程雯 武晓昱 叶尔江·拜克吐尔汉 王娟 赵秀海 张春雨
【目的】基于非线性回归和广义模型构建不同分位数回归和混合效应的树高预测方程，并对比分析非线性模型、不同分位点（τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9）模型、广义模型及非线性混合效应模型的拟合效果和预测精度，为研究林分生长和收获提供理论依据。【方法】本研究以吉林蛟河地区针阔混交林的主要树种（红松、色木槭、紫椴和水曲柳）为研究对象，基于21.12 hm~2样地数据，首先在11个广泛使用的树高方程基础模型中选定基础模型；其次探究林分变量对树高的影响并构建含林分变量的广义模型；最后在基础模型和广义模型的基础上，构建分位数模型，同时考虑样方效应对树高的影响，构建混合效应模型。【结果】（1）各树种均以Richards模型拟合精度更高，且具有生物学意义，选定为基础模型；考虑林分变量与树高的相关性以及模型收敛性，加入优势木高建立的广义模型能显著提高拟合效果。（2）各树种均为中位数τ=0.5时模型拟合效果最佳，且与非线性回归预测精度相近，红松、色木槭、紫椴和水曲柳最高R~2值分别为0.811、0.809、0.724和0.617，广义中位数回归预测能力得到进一步提高，R~2值分别为0.891、0.874、0.858和0.627。（3）混合效应模型相对其他模型能显著提高预测精度，其中基础混合模型略优于广义混合模型，4个树种R~2值达到0.937、0.919、0.906和0.643，表明包含样方效应的混合模型能得到更准确更稳定的预测结果。【结论】与传统方法建立的基础模型和广义模型以及两者的中位数回归模型相较，基于非线性混合效应构建的树高-胸径模型预测精度更高，其中基于基础混合效应构建的吉林蛟河地区混交林树高-胸径模型更具优越性和稳定性。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
巩垠熙 高原 仇琪 谢飞 冯仲科 樊江川
传统立地质量评价体系主要使用地面调查数据,而多光谱遥感影像为大范围研究森林生产力和立地状况提供了便捷的途径。为了改进传统的立地质量评价体系,以内蒙古旺业甸林场为研究对象,基于研究区域的遥感影像结合地表小班调查数据,采用BP人工神经网络模型,以落叶松为例,建立了遥感因子结合立地因子与地位指数关系的神经网络模型,进行立地质量评价研究。建立了BP人工神经网络地位指数预测模型,模型的预测精度达到90.97%,与使用传统小班调查数据建立的神经网络模型的预测结果进行比较,精度提高了5.44%。结果表明多光谱遥感影像十分适用于森林立地质量评价,充分证实了本研究方法的有效性和优越性。
关键词：
遥感影像 神经网络 立地质量 植被指数
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
邓宏兼 李卫忠 曹铸 王庆 王广儒
物种多样性是描述群落组成结构的重要指标,其空间格局及成因是物种多样性研究的基础和重要内容。利用陕西省黄龙山林区油松Pinus tabulaeformis针阔混交林1 hm2样地数据,对物种多样性随尺度的变化趋势,不同尺度下各功能层物种多样性特征,乔木层结构与林下植被物种多样性的关系进行了研究,得到以下结论:1丰富度指数、Simpson指数及Shannon-Wiener指数均随尺度增大先快速增大后趋于平缓,丰富度指数空间变异呈现为不规则变化,Simpson指数及Shannon-Wiener指数空间变异则随尺度增大先减小后趋于稳定,Pielou均匀度指数随尺度增大先急剧减小后趋于稳定,其空间变异则...
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
张冬燕 王冬至 李晓 高雨珊 李天宇 陈静
【目的】基于包含哑变量的非线性分位数回归方法,构建华北落叶松Larix principis-rupprechtii与白桦Betula platyphylla针阔混交林树高与胸径关系的预测模型,对研究混交林中树种结构及立地生产力预测具有重要意义。【方法】以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松与白桦针阔混交林为研究对象,利用83块标准地调查数据,基于哑变量分别采用最小二乘法和非线性分位数回归方法,构建不同树种树高与胸径关系模型。【结果】基于包含哑变量的非线性分位数回归预测模型精度高于最小二乘法,其中利用最小二乘法拟合不同树种模型,其确定系数、平均差及平均绝对误差分别为0.787～0.814、1.581～1.877、2.447～2.654;而利用非线性分位数回归不同树种不同分位点模型,其确定系数、平均差及平均绝对误差分别为0.839～0.921、0.213～1.469、0.561～2.322,经过残差分析确定,当分位点τ=0.7时,不同树种树高与胸径关系预测模型精度较高。【结论】与最小二乘法相比,基于非线性分位数构建的包含哑变量不同树种树高与胸径关系的预测模型精度更高。图3表3参33
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