基于RS和GIS的径向基神经网络模型对森林蓄积量的估测

编号 zgly0000637624

文献类型 期刊论文

文献题名 基于RS和GIS的径向基神经网络模型对森林蓄积量的估测

学科分类 220.1070;森林植物学

作者 张宇  谷建才  曹立颜  陈平  杜剑 

作者单位 河北农业大学林学院 

母体文献 浙江林业科技 

年卷期 2009,29(5)

页码 51-54

年份 2009 

分类号 S758.5 

关键词 蓄积量估测  径向基神经网络  GRNN  RS  GIS  塞罕坝机械林场 

文摘内容 以塞罕坝机械林场的华北落叶松林为研究对象,利用SPOT5影像,基于RS和GIS确定蓄积量主要影响因子,即海拔、坡向、郁闭度、SP1、SP3、SPl/2、SP1-2/1＋2、SP2＊3/1,选取径向基神经网络模型中的广义回归神经网络模型对其蓄积量进行估测。结果表明：对林分蓄积量估测的最高精度为98.70%,最低精度为68.56%,预估检验的所有样地的平均精度为87.24%。利用径向基GRNN模型建立森林蓄积量估测模型对蓄积量进行估测时,效率高,计算方法比较简洁,易于操作。