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北方森林乔木层碳储量的估计及空间分析
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作者 刘磊 贾炜玮 +4 位作者 张小勇 何金有 吴思敏 卢士欣 梁月鹏 《森林工程》 北大核心 2024年第4期137-149,共13页
利用遥感的方式对森林乔木层碳储量(Aboveground Biomass Carbon Stocks,ABGCS)以及乔木层碳储量的光饱和值进行精准估测,以期替代传统大面积调查的繁琐工序,为碳储量的估测提供参考和依据,提高森林可持续经营管理的效率。以2017年黑龙... 利用遥感的方式对森林乔木层碳储量(Aboveground Biomass Carbon Stocks,ABGCS)以及乔木层碳储量的光饱和值进行精准估测,以期替代传统大面积调查的繁琐工序,为碳储量的估测提供参考和依据,提高森林可持续经营管理的效率。以2017年黑龙江省伊春市嘉荫县森林乔木层碳储量(ABGCS)作为研究对象,利用Landsat8 OLI遥感影像以及森林资源二类调查数据,构建参数模型多元逐步回归模型(Stepwise Multiple-Regression,SMR),非参数模型BP神经网络模型(BP neural network,BP-NN)、随机森林模型(Random Forest,RF)、支持向量回归模型(Support Vector Machine,SVR)对嘉荫县地区ABGCS进行估测和反演其空间分布情况。研究结果表明,非参数模型的估测精度明显高于参数模型,其中3种非参数模型(BP-NN、RF、SVR)相较于参数模型(SMR),拟合精度分别提高了25.0%、12.2%、7.3%;综合比较4种模型十折交叉验证的评价指标,分析得出模型性能优劣为BP-NN>RF>SVR>SMR,其中BP-NN模型拟合出最大的决定系数(R2为0.785)和最小的均方根误差(RMSE为3.572 t/hm2)、均方误差(MSE为12.757 t/hm2)、平均绝对误差(MAE为2.687 t/hm2);从碳储量残差分段检验结果来看,4种模型均存在碳储量不同程度上高值低估和低值高估的情况,BP-NN模型在各碳储量分段的平均残差(ME)和相对平均残差(MRE)值均为最小,其泛化能力较强;利用立方项模型确定ABGCS的光饱和值为63.056 t/hm2,与BP-NN所预测的ABGCS光饱和值接近(64.232 t/hm2)。因此,BP-NN模型在估测嘉荫县ABGCS具有较为理想的效果,为森林碳储量动态监测及研究提供重要依据。 展开更多
关键词 遥感 森林乔木层碳储量 光饱和值 bp神经网络模型 立方项模型
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