中南林业调查规划
中南林業調查規劃
중남임업조사규화
CENTRAL SOUTH FOREST INVENTORY AND PLANNING
2010年
3期
36-39
,共4页
ANN%森林蓄积%遥感%预测
ANN%森林蓄積%遙感%預測
ANN%삼림축적%요감%예측
利用TM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(CIS)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,对海南省抱龙林场森林蓄积进行遥感估测研究.结果表明:ANN可有效地估测森林蓄积量,研究区森林蓄积量的预测值与实际值的一致性较好,其相关系数达0.914;以遥感特征纹理(Skewness)Band2对蓄积估测的贡献率最大.
利用TM遙感圖像光譜信息良好的綜閤性和現勢性以及地理信息繫統(CIS)彊大的空間分析功能,結閤人工神經網絡(ANN)可優化求解非線性複雜繫統的功能,對海南省抱龍林場森林蓄積進行遙感估測研究.結果錶明:ANN可有效地估測森林蓄積量,研究區森林蓄積量的預測值與實際值的一緻性較好,其相關繫數達0.914;以遙感特徵紋理(Skewness)Band2對蓄積估測的貢獻率最大.
이용TM요감도상광보신식량호적종합성화현세성이급지리신식계통(CIS)강대적공간분석공능,결합인공신경망락(ANN)가우화구해비선성복잡계통적공능,대해남성포룡림장삼림축적진행요감고측연구.결과표명:ANN가유효지고측삼림축적량,연구구삼림축적량적예측치여실제치적일치성교호,기상관계수체0.914;이요감특정문리(Skewness)Band2대축적고측적공헌솔최대.
