3种模型在GF-2影像的生物量估测中的比较

编号 zgly0001574019

文献类型 期刊论文

文献题名 3种模型在GF-2影像的生物量估测中的比较

作者 徐梦伶  林辉  孙华  严恩萍  周普良 

作者单位 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室 

母体文献 中南林业科技大学学报 

年卷期 2018年01期

年份 2018 

分类号 S718.5 

关键词 GF-2  主成分回归模型  偏最小二乘回归模型  BP神经网络 

文摘内容 为了研究高分二号(GF-2)影像生物量估测的模型效果,以攸县黄丰桥林场为研究区,在研究区内采用随机抽样的方法,结合国家森林资源连续清查样地,获取了共47个样地的生物量数据。对GF-2影像进行预处理,结合相关研究,提取8个单波段信息、24个多波段组合信息、4个植被指数以及海拔、坡度、坡向等39个因子作为建模的自变量,采用主成分分析、偏最小二乘和BP神经网络3种方法建立生物量估测模型。结果表明:主成分回归模型的实测值和预测值的决定系数R~2为0.44,模型的估测精度为65.83%;偏最小二乘回归模型的R~2为0.50,模型的估测精度为67.66%;BP神经网络模型的R~2为0.79,模型的估测精度为78.62%。比较可知,BP神经网络模型效果最好。