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基于遥感、地理信息系统和人工神经网络的呼中林区森林蓄积量估测
  • ISSN号:1001-9332
  • 期刊名称:应用生态学报
  • 时间:0
  • 页码:733-739
  • 语言:中文
  • 分类:S718[农业科学—林学]
  • 作者机构:[1]中国科学院沈阳应用生态研究所,沈阳110016, [2]中国科学院研究生院,北京100049
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(30670363).
  • 相关项目:森林景观可持续管理中的空间干扰和管理过程调控
中文摘要:

利用遥感图像光谱信息良好的综合性和现势性以及地理信息系统(GIS)强大的空间分析功能,结合人工神经网络(ANN)可优化求解非线性复杂系统的功能,对呼中林区森林蓄积量进行了估测.结果表明:中红外波段与森林蓄积量间存在明显的负相关关系,说明中红外波段对估测森林蓄积量具有一定潜力;可见光波段和光谱变换第一主成分与森林蓄积量间也存在负相关关系;地形因子中海拔对研究区森林蓄积量的影响最大,坡度和坡向对蓄积量的影响较小.基于最佳的ANN网络参数、适当的GIS提取信息和遥感波段,呼中林区森林蓄积量的预测值和实测值的相关系数达0.973,经主成分变换后,数据量被有效降低,而预测精度只有少量下降(R2=0.934).

英文摘要:

Based on remote sensing (RS) which has integrated and realistic characteristics, geographic information system (GIS) which has powerful spatial analysis ability, and artificial neutral network (ANN) which can optimize nonlinear complex systems, the forest volume in Huzhong forest area was estimated. The results showed that there was an obvious negative correlation between the forest volume and infrared band, indicating that infrared band had definite potential in estimating forest volume. The forest volume also negatively correlated with visible band and PCl. Among the topographic factors, altitude exerted more influence than aspect and slope on the estimation of forest volume. The correlation coefficient of predicted value and actual value reached to 0. 973, when the optimal ANN parameter, suitable GIS information, and RS bands were adopted. After principal component transformation, the amount of observation data was effectively reduced, while the predicted precision only had a small decline (R2 = 0. 934).

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期刊信息
  • 《应用生态学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国生态学学会 中国科学院沈阳应用生态研究所
  • 主编:沈善敏
  • 地址:沈阳市文化路72号
  • 邮编:110016
  • 邮箱:
  • 电话:024-83970393
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9332
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1253/Q
  • 邮发代号:8-98
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学院优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国生物医学检索系统,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:98742