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基于梯度提升回归树的三江源地区植被指数的预测方法研究
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作者 张国晶 颜青松 +3 位作者 秦文强 张兹予 李希来 黄建强 《草地学报》 北大核心 2025年第5期1655-1668,共14页
为了揭示三江源地区2000—2023年植被时空变化格局及影响因素,并预测气候变化条件下三江源地区植被可能的变化趋势,本研究基于三江源达日、玛多、玉树、曲麻莱四个地区2000—2023年归一化植被指数(Normalized difference vegetation ind... 为了揭示三江源地区2000—2023年植被时空变化格局及影响因素,并预测气候变化条件下三江源地区植被可能的变化趋势,本研究基于三江源达日、玛多、玉树、曲麻莱四个地区2000—2023年归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)数据,以及温度、降水、风速和气压等气候数据进行分析。研究采用了梯度提升回归树、自适应增强回归、随机森林以及神经网络等机器学习算法建立NDVI预测模型。在此基础上,对所有模型参数进行了精细调优和验证,以提升模型性能和可靠性。最终,筛选出了模拟精度最优模型,进行多情景下植被变化模拟。研究结果表明,温度对NDVI的气象特征值占比最高,达0.6486。梯度提升回归模型在所有研究区综合表现优于其他模型,平均均方误差(Mean squared error,MSE)在0.00045~0.00104之间,拟合系数(Coefficient of determination,R^(2))均超过0.90,显示出强大的拟合能力。梯度提升回归树在预测三江源地区NDVI方面具有较高的准确性和稳定性,并对NDVI数据具有良好拟合效果,为三江源地区NDVI预测提供了科学方法。研究结果有助于预警气候变化条件下植被退化的潜能,为气候变化背景下该区域植被生态保护提供科学依据。 展开更多
关键词 NDVI 机器学习 梯度提升回归树 三江源地区
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