多元线性回归与神经网络模型在森林地上生物量遥感估测中的应用

编号 zgly0001570409

文献类型 期刊论文

文献题名 多元线性回归与神经网络模型在森林地上生物量遥感估测中的应用

作者 徐辉  潘萍  宁金魁  臧颢  欧阳勋志  向云西  吴自荣  国瑞  桂亚可  杨武 

作者单位 江西农业大学  江西省林业厅利用外资项目办公室 

母体文献 东北林业大学学报 

年卷期 2018年01期

年份 2018 

分类号 S718.5  S771.8 

关键词 遥感  森林生物量  多元线性回归  神经网络 

文摘内容 利用遥感影像构建森林生物量估测模型,能够快速、实时估算区域森林生物量。采用吉水县TM影像以及森林资源调查固定样地数据,构建估算森林地上生物量的多元线性回归模型及BP神经网络模型,并对两种模型进行了比较。结果表明:两种模型对样地生物量的预测值大部分比实测值小,多元线性回归模型预测值与实测值的偏差幅度比BP神经网络模型更大,偏差幅度分别为-110.24~38.09 t·hm-2、-35.12~26.17 t·hm-2;多元线性回归模型与BP神经网络模型的决定系数(R2)分别为0.470和0.869,均方根误差(RMSE)分别为30.52和12.69 t·hm-2,预测精度分别为50.07%和71.65%。因此,运用BP神经网络模型估测森林地上生物量优于多元线性回归模型。