基于BP神经网络的森林生态功能指数评价——以甘肃森林资源清查数据为例

编号 lyqk006560

中文标题 基于BP神经网络的森林生态功能指数评价——以甘肃森林资源清查数据为例

作者 奚存娃  巩金萍  巩垠熙 

作者单位 1. 甘肃林业职业技术学院,甘肃 天水 741020;
2. 国家测绘地理信息局第一航测遥感院,西安 710054

期刊名称 林业科技通讯 

年份 2018 

卷号 0

期号 1

栏目名称 森林经营与经理 

中文摘要 为了解森林生态功能指数在森林生态功能评价中的效果，以甘肃省森林资源清查固定样地为对象，按3种不同等级对森林生态功能指数（FEFI）进行处理，用BP神经网络进行分析。结果表明：森林生态功能等级细化有利于提高评价的客观性和可靠性；参与FEFI评价的8个因子的重要性排序是蓄积量、平均树高、郁闭度、植被总覆盖、树种结构、枯枝落叶、森林群落和自然度；用定性因子的代码进行评价时，存在很大的不稳定性；BP神经网络分析法优于现行技术规定的评价方法，且具有较高的实用性和客观性。

关键词 BP神经网络  森林  指数  评价  FEFI  甘肃省 

英文标题 Evaluation of Forest Ecological Function Index Based on BP Neural Network: Taking the Data of Forest Resources Inventory in Gansu as an Example

英文摘要 To understand the effect of forest ecological function index (FEFI)in evaluating forest ecological function, the fixed sample plot for forest resource inventory of Gansu province was taken as the subject in this study. The FEFI was processed at three levels and analyzed with BP neural network.The results show:detailing forest functional level was helpful to improving the objectivity and reliability of the evaluation; the importance of the eight factors involved in FEFI of the evaluation from high to low was stand volume, mean tree height, crown density, total vegetation coverage, species structure, litter, forest community and naturalness. There were a lot of instabilities as evaluated with the code of qualitative factors.So the BP neural network analysis method is better than that the evaluation methods in the existing technical regulations and it has a high practicability and objectivity.

英文关键词 BP neural network;forest;index;evaluation;Gansu province

起始页码 7

截止页码 12

作者简介 奚存娃,主要从事森林调查规划设计及生态监测的教学研究;巩金萍,主要从事森林调查规划设计及生态监测的教学研究。

通讯作者介绍 巩垠熙(1986-),高级工程师,主要从事地理信息系统及3S技术集成方面的研究。

分类号 S718.55⁺7

DOI 10.13456/j.cnki.lykt.2018.01.002

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