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基于Landsat 8的深圳市森林碳储量遥感反演研究
被引量：
21
1
作者
邹琪
孙华
+3 位作者
王广兴
林辉
谭一凡
马中刚
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2017年第4期164-171,共8页
以2014年Landsat 8遥感影像为数据源,研究了深圳市森林碳储量遥感反演模型的构建及其空间分布情况,对城市生态系统碳循环研究具有重要意义。采用分层随机抽样的方式布设168个样地,结合外业样地数据,从遥感影像中提取31个植被指数作为自...
以2014年Landsat 8遥感影像为数据源,研究了深圳市森林碳储量遥感反演模型的构建及其空间分布情况,对城市生态系统碳循环研究具有重要意义。采用分层随机抽样的方式布设168个样地,结合外业样地数据,从遥感影像中提取31个植被指数作为自变量,分别构建了多元线性回归模型、Logistic回归模型和Radical Basis Function(RBF)径向基函数神经网络模型,进而估算该地区的森林碳储量并比较分析。结果表明,RBF神经网络模型的估算精度最高,决定系数最大且均方根误差最小,分别为0.829t·hm^(-2)和9.131t·hm^(-2);Logistic回归模型估算精度次之,决定系数和均方根误差分别为0.523t·hm^(-2)和11.821t·hm^(-2);多元线性回归模型估算精度最低,决定系数最小,均方根误差最大,分别为0.438t·hm^(-2)和12.870t·hm^(-2)。可见,RBF神经网络模型能更好地模拟森林碳储量与各个因子之间的关系。研究区森林碳储量的空间分布特点表现为东南沿海部分碳储量大,中西部城市经济开发区碳储量小,与实际森林分布基本一致。
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关键词
碳储量
多元线性回归模型
logistic
回归模型
rbf
径向基函数神经网络
遥感影像
深圳市
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职称材料
题名
基于Landsat 8的深圳市森林碳储量遥感反演研究
被引量：
21
1
作者
邹琪
孙华
王广兴
林辉
谭一凡
马中刚
机构
中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心
林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室
Department of Geography
深圳市仙湖植物园
出处
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2017年第4期164-171,共8页
基金
中国博士后科学基金项目(2014M562147)
湖南省百人计划特聘教授资助项目(0990)
深圳市仙湖植物园课题:"深圳市绿地碳汇计量与方法研究"(8858)
文摘
以2014年Landsat 8遥感影像为数据源,研究了深圳市森林碳储量遥感反演模型的构建及其空间分布情况,对城市生态系统碳循环研究具有重要意义。采用分层随机抽样的方式布设168个样地,结合外业样地数据,从遥感影像中提取31个植被指数作为自变量,分别构建了多元线性回归模型、Logistic回归模型和Radical Basis Function(RBF)径向基函数神经网络模型,进而估算该地区的森林碳储量并比较分析。结果表明,RBF神经网络模型的估算精度最高,决定系数最大且均方根误差最小,分别为0.829t·hm^(-2)和9.131t·hm^(-2);Logistic回归模型估算精度次之,决定系数和均方根误差分别为0.523t·hm^(-2)和11.821t·hm^(-2);多元线性回归模型估算精度最低,决定系数最小,均方根误差最大,分别为0.438t·hm^(-2)和12.870t·hm^(-2)。可见,RBF神经网络模型能更好地模拟森林碳储量与各个因子之间的关系。研究区森林碳储量的空间分布特点表现为东南沿海部分碳储量大,中西部城市经济开发区碳储量小,与实际森林分布基本一致。
关键词
碳储量
多元线性回归模型
logistic
回归模型
rbf
径向基函数神经网络
遥感影像
深圳市
Keywords
carbon storage
multivariate stepwise regression
logistic model~ radical basis function （rbf）neutral network
remote sensing image
Shenzhen
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于Landsat 8的深圳市森林碳储量遥感反演研究
邹琪
孙华
王广兴
林辉
谭一凡
马中刚
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2017
21
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