基于遥感、地理信息系统和人工神经网络的呼中林区森林蓄积量估测

被引:48
作者
刘志华
常禹
陈宏伟
机构
[1] 中国科学院沈阳应用生态研究所
关键词
遥感; 地理信息系统; 人工神经网络; 森林蓄积量;
D O I
10.13287/j.1001-9332.2008.0361
中图分类号
S758 [森林计测学(测树学)];
学科分类号
090704 ;
摘要
利用遥感图像光谱信息良好的综合性和现势性以及地理信息系统(GIS)强大的空间分析功能,结合人工神经网络(ANN)可优化求解非线性复杂系统的功能,对呼中林区森林蓄积量进行了估测.结果表明:中红外波段与森林蓄积量间存在明显的负相关关系,说明中红外波段对估测森林蓄积量具有一定潜力;可见光波段和光谱变换第一主成分与森林蓄积量间也存在负相关关系;地形因子中海拔对研究区森林蓄积量的影响最大,坡度和坡向对蓄积量的影响较小.基于最佳的ANN网络参数、适当的GIS提取信息和遥感波段,呼中林区森林蓄积量的预测值和实测值的相关系数达0.973,经主成分变换后,数据量被有效降低,而预测精度只有少量下降(R2=0.934).
引用
收藏
页码:1891 / 1896
页数:6
相关论文
共 20 条
[1]   基于人工神经网络预测广东省森林火灾的发生 [J].
杨景标 ;
马晓茜 .
林业科学, 2005, (04) :127-132
[2]   森林生态系统的固碳功能和碳储量研究进展 [J].
杨洪晓 ;
吴波 ;
张金屯 ;
林德荣 ;
常顺利 .
北京师范大学学报(自然科学版), 2005, (02) :172-177
[3]   基于BP神经网络的森林植被遥感分类研究 [J].
刘旭升 ;
张晓丽 .
林业资源管理, 2005, (01) :51-54
[4]   基于Landsat ETM数据的落叶松林生物量估算模式 [J].
邢素丽 ;
张广录 ;
刘慧涛 ;
王道波 .
福建林学院学报, 2004, (02) :153-156
[5]   基于主成分分析的神经网络评价模型研究 [J].
孟明 ;
牛东晓 ;
孟宁 .
华北电力大学学报, 2004, (02) :53-56
[6]   遥感技术在资源环境中应用的现状及趋势 [J].
陆灯盛 ;
游先祥 ;
不详 .
北京林业大学学报 , 2003, (S1) :83-88
[7]   人工神经网络在遥感图像森林植被分类中的应用 [J].
王任华 ;
霍宏涛 ;
游先祥 .
北京林业大学学报, 2003, (04) :1-5
[8]   基于遥感信息估测森林的生物量 [J].
国庆喜 ;
张锋 .
东北林业大学学报, 2003, (02) :13-16
[9]   利用TM数据提取粤西地区的森林生物量 [J].
郭志华 ;
彭少麟 ;
王伯荪 .
生态学报, 2002, (11) :1832-1839+2022
[10]   RS和GIS在植被生态学中的应用及其前景 [J].
彭少麟 ;
郭志华 ;
王伯荪 .
生态学杂志, 1999, (05) :52-64