-
题名基于KNN算法的森林地上生物量遥感估测
- 1
-
-
作者
熊珂
邢元军
和晓风
唐林
鲁宏旺
-
机构
湖南省林业资源调查监测评价中心
国家林业和草原局中南调查规划设计院
长沙市长长林业技术咨询有限责任公司
-
出处
《林草资源研究》
北大核心
2024年第3期106-112,共7页
-
文摘
为探索K近邻算法(KNN)的优化方式并使用Sentinel-2实现大尺度的森林地上生物量(AGB)估测,以湖南省湘潭市及长沙市的宁乡市和望城区为研究区,以栎类和杉木为研究对象,使用Sentinel-2为遥感数据源并结合地面调查数据,提出一种基于最优K值的KNN优化算法(OK-KNN),实现森林AGB的遥感估测与空间制图。将OK-KNN模型与传统的KNN模型,距离加权KNN(DW-KNN)模型以及多元线性回归(MLR)模型进行对比,用决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(rRMSE)验证模型精度。结果表明:3种KNN模型比MLR模型具有更好的森林AGB预测性能,且在3种KNN模型中,OK-KNN模型估测结果最优,相比于传统KNN和DW-KNN模型,杉木样本的R^(2)分别提高了17.02%和13.04%,RMSE分别降低了17.21%和7.03%;栎类样本的R^(2)分别提高了20.93%和13.04%,RMSE分别降低了15.17%和9.24%。利用OK-KNN模型可以实现不同样本的最优K值自适应选择,从而有效提高森林AGB的估测精度。
-
关键词
森林AGB
kNN模型
最优k值
Sentinel-2
遥感制图
-
Keywords
forest AGB
kNN model
the optimal k value
Sentinel-2
remote sensing mapping
-
分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S771.8
[农业科学—森林工程]
-
-
题名基于不同类型煤吸附甲烷的吸附势重要参数探讨
被引量：17
- 2
-
-
作者
郇璇
张小兵
韦欢文
-
机构
河南省瓦斯地质与瓦斯治理重点实验室-省部共建国家重点实验室培育基地
河南理工大学安全科学与工程学院
河南理工大学瓦斯地质研究所
南宁学院
-
出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期1859-1864,共6页
-
基金
国家科技重大专项资助项目(2011ZX05040-005)
国家自然科学基金资助项目(41102094)
河南省高校科技创新团队支持计划资助项目(14IRTSTHN002)
-
文摘
目前广泛使用的以饱和蒸汽压(P0)和吸附相密度(ρa)为重要参数的吸附势理论,在用于煤-甲烷吸附体系研究时,因求取虚拟饱和蒸汽压时参数k值选取随意,导致吸附行为描述精度不高。借助低中变质程度构造煤和共生非构造煤样品,通过开展煤对甲烷等温吸附实验,进行P0和ρa标定,获得相应的吸附特征曲线,并在较宽温域内对不同类型煤等温吸附曲线进行预测。研究发现,基于k值的P0计算对吸附特征曲线影响较大,不同煤样的最优k值分别为kP1N=3.2,kP1D=3.4,kP8N=3.1,kP8D=3.0。利用313 K下吸附数据预测了不同煤在243,283,303,323 K的等温吸附曲线,认为选用Amankwah公式并利用最优k值计算P0时所获得结果与实测值吻合最好。
-
关键词
吸附势
虚拟饱和蒸汽压
吸附特征曲线
最优k值
-
Keywords
adsorption potential
hypothetical saturation-vapor pressure
adsorption characteristic curve
the optimal k value
-
分类号
TD712
[矿业工程—矿井通风与安全]
O647.3
[理学—物理化学]
-
