基于机器学习算法的甘肃省草原地上生物量

为评估甘肃省草原地上生物量的变化情况，本研究采用甘肃省2005-2018年草原地上生物量实测数据以及植被指数和气象等参数，构建多种基于机器学习算法的甘肃省草原生物量反演模型，并对其预测精度进行对比和评价。结果表明：1)随机森林模型更适宜于甘肃省草原地上生物量遥感反演。基于筛选后的17个变量的Rborist随机森林模型的反演精度最高，R²为0.758。2)甘肃省草原地上生物量均值介于828.21～1 118.71 kg·hm^-2，近20年来呈逐年增加趋势，年均增加幅度为8.13 kg·hm^-2 (P <0.05)。3)甘肃省47.41%的草原呈恢复趋势，26%的草原保持稳定，而26.59%的草原呈不同程度的恶化趋势。