编号
zgly0000980367
文献类型
期刊论文
文献题名
基于RapidEye的人工林生物量遥感反演模型性能对比
学科分类
220.2530;林业遥感
作者单位
南京林业大学林学院
南方林业协同创新中心南京林业大学
南京大学国际地球系统科学研究所
母体文献
西北林学院学报
年卷期
2015(6)
页码
196-202
年份
2015
关键词
生物量
RapidEye
BP神经网
支持向量机
随机森林
文摘内容
利用2012年RapidEye高空间分辨率遥感影像并结合野外样方数据,采用多种建模技术进行生物量的反演和制图。先依据RapidEye光谱数据发展出包括NDVI、RVI等多种植被指数、光谱特征图像及纹理特征,再通过相关分析筛选建模所需因变量,采用支持向量机、BP神经网络和随机森林算法建立森林生物量估测模型并进行精度验证。结果表明,基于支持向量机的建模R2为0.687,验证R2为0.641,平均相对误差为0.306;基于BP神经网的建模R2为0.552,验证R2为0.358,平均相对误差为0.525;基于随机森林的建模R2为0.850,验证R2为0.324,平均相对误差为0.468。