BP神经网络反演森林生物量模型研究

编号 zgly0000816554

文献类型 期刊论文

文献题名 BP神经网络反演森林生物量模型研究

学科分类 220.2510;森林测计学

作者 李丹丹  冯仲科  汪笑安  张凝  张巍巍 

作者单位 北京林业大学 

母体文献 林业调查规划 

年卷期 2013(1)

页码 5-8

年份 2013 

分类号 S718.556 TP393 

关键词 森林生物量  模型  BP神经网络  反演 

文摘内容 基于LandsatTM影像和DEM数据, 尝试利用BP神经网络建立旺业甸林场森林生物量非线性遥感模型系统, 通过实验筛选, 最终利用增强型的BP网络进行训练仿真。模型仿真结果表明, 增强型的BP神经网络具有自学习和自适应功能强、收敛速度快的特点, 能够最大限度地利用先验样本。仿真检验结果的相对系数达0.8022, 平均相对误差为15.7%, 表明该模型预测的生物量与实际生物量一致性较好, 能够达到较好的反演效果。