科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
基于昆明市2016年森林资源规划设计调查数据与Landsat 8 OLI遥感影像对昆明市12种优势树种分别构建多元线性回归模型、BP神经网络模型和随机森林模型，并选择最优模型对昆明市12种森林类型进行地上生物量反演。结果表明：3种模型中，随机森林模型有着最好的估测效果，且其中杉木林的模型拟合精度最高R2adj为0.683,RMSE为12.68 t/hm2；线性逐步回归模型的拟合精度最低；当AGB小于50 t/hm2和大于100 t/hm2时，3个模型均分别出现不同程度的低值高估和高值低估，但随机森林模型的平均残差值的绝对值较低，在不同生物量段的估测误差相对较低；利用随机森林模型反演研究区森林AGB，反演精度为85.31%，该模型可以较好地反演昆明市森林地上生物量。
- 出版日期2023
- 单位西南林业大学
