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基于Landsat的香格里拉市高山松地上生物量动态研究
被引量：
1
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作者
罗利彬
张加龙
《林业调查规划》
2023年第6期7-12,共6页
采用不同时期的Landsat5 TM卫星遥感影像数据和1987—2007年5期云南省香格里拉市森林资源连续清查样地调查数据,通过数据筛选,应用随机森林算法(RF)、梯度提升回归树算法(GBRT)等相关性分析模型,估测1987—2007年间云南省香格里拉市高...
采用不同时期的Landsat5 TM卫星遥感影像数据和1987—2007年5期云南省香格里拉市森林资源连续清查样地调查数据,通过数据筛选,应用随机森林算法(RF)、梯度提升回归树算法(GBRT)等相关性分析模型,估测1987—2007年间云南省香格里拉市高山松地上生物量动态变化规律。结果表明,GBRT算法的估测模型效果最好,决定系数R^(2)为0.99,预估精度P为70.07%;RF算法次之,决定系数R^(2)为0.89,预估精度P为66.10%。1987—2007年的20年间,香格里拉高山松地上生物量总量经历了先减又增的过程,1987、1992、1997、2002、2007年地上生物量分别为1023.29、1022.38、1011.73、1018.02、1019.33万t。但截至2007年,高山松地上生物量仍然未恢复到1987年水平。结合20年的林业发展过程,对高山松地上生物量动态变化原因进行简要分析,对后续研究提出了建议。
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关键词
高山松
地上生物量
动态变化
梯度提升回归树算法(GBRT)
香格里拉市
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题名
基于Landsat的香格里拉市高山松地上生物量动态研究
被引量：
1
1
作者
罗利彬
张加龙
机构
迪庆州林草种苗和国有林场管理工作站
西南林业大学
出处
《林业调查规划》
2023年第6期7-12,共6页
文摘
采用不同时期的Landsat5 TM卫星遥感影像数据和1987—2007年5期云南省香格里拉市森林资源连续清查样地调查数据,通过数据筛选,应用随机森林算法(RF)、梯度提升回归树算法(GBRT)等相关性分析模型,估测1987—2007年间云南省香格里拉市高山松地上生物量动态变化规律。结果表明,GBRT算法的估测模型效果最好,决定系数R^(2)为0.99,预估精度P为70.07%;RF算法次之,决定系数R^(2)为0.89,预估精度P为66.10%。1987—2007年的20年间,香格里拉高山松地上生物量总量经历了先减又增的过程,1987、1992、1997、2002、2007年地上生物量分别为1023.29、1022.38、1011.73、1018.02、1019.33万t。但截至2007年,高山松地上生物量仍然未恢复到1987年水平。结合20年的林业发展过程,对高山松地上生物量动态变化原因进行简要分析,对后续研究提出了建议。
关键词
高山松
地上生物量
动态变化
梯度提升回归树算法(GBRT)
香格里拉市
Keywords
Pinus densata
aboveground biomass
dynamic changes
gradient boost regression tree algorithm
Shangri-La City
分类号
S791.259.4 [农业科学—林木遗传育种]
S718.556 [农业科学—林学]
S771.8 [农业科学—森林工程]
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作者
出处
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1
基于Landsat的香格里拉市高山松地上生物量动态研究
罗利彬
张加龙
《林业调查规划》
2023
1
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