BP神经网络反演森林生物量模型研究

基于LandsatTM影像和DEM数据,尝试利用BP神经网络建立旺业甸林场森林生物量非线性遥感模型系统,通过实验筛选,最终利用增强型的BP网络进行训练仿真。模型仿真结果表明,增强型的BP神经网络具有自学习和自适应功能强、收敛速度快的特点,能够最大限度地利用先验样本。仿真检验结果的相对系数达0．8022,平均相对误差为15．7％,表明该模型预测的生物量与实际生物量一致性较好,能够达到较好的反演效果。     

基于BP神经网络的油茶产量预测模型构建

【目的】改良传统农业生产预测方法,实现油茶产量的快速高效预测,为油茶实际生产提供参考。【方法】收集油茶栽种较为集中的湖南、江西、浙江、广西的油茶籽年度总产量、实有油茶林面积、气象等数据,选择17个气象指标作为油茶产量的影响因素,使用MATLAB软件,通过主成分分析提取出主成分,再将主成分作为BP神经网络的输入集,在传统神经网络模型基础上构建主成分分析与BP神经网络组合模型,对4个地区油茶籽单位面积年产量进行预测。BP神经网络的训练集和测试集选用1990—2018年的数据,采用2019年的数据对模型预测效果进行验证,最后应用模型对2025年油茶籽单位面积产量进行预测。【结果】对主成分有重要贡献的气象因子有日照时长、6—11月气温、3—5月降水量、平均最低气温、露点温度、平均风速、最大持续风速以及海平面气压。改进后模型迭代耗时更少,拟合度较高,对4个地区油茶产量的预测结果的平均相对误差均低于3%。应用模型预测得到2025年湖南、江西、浙江、广西的单位面积油茶干籽产量分别为0.831、0.583、0.449、0.512 t/hm²。【结论】与传统预测模型相比,改进后的主...     

基于BP神经网络的泉州湾红树株高预测模型

在分析测量数据的基础上,提取红树的平均基径、基径数、平均胸径、胸径数等特征参数,建立了预测红树株高的人工神经网络模型。采用Levenberg-Marquardt优化算法改进了BP神经网络算法;采用训练好的BP神经网络模型对距堤坝25,50,75 m 3个采样点的株高进行预测,预测值和实测值的均方根误差分别为0.000 6,0.002 2,0.004 1,相关系数分别为0.99,0.95,0.94。结果表明利用BP神经网络对红树株高进行预测是可行的。     

基于BP神经网络的马尾松树高曲线模型

基于福建省南平市2013年森林资源清查实测的121对马尾松平均木数据,应用BP神经网络建模技术建立树高预测模型。经反复训练和优选,得到最优模型结构为1∶5∶1,决定系数为0.855,均方误差为2.603 2。结合传统5个树高曲线方程,利用38对平均木检验数据分别对模型进行验证。结果表明:BP神经网络模型拟合和预测效果都优于传统方程,可以作为有效的树高预测技术。     

3种沙漠植物地上部分形结构与生物量的自相似性

应用自相似原理,分别研究极干旱地区塔克拉玛干腹地和吐鲁番盆地地下水浇灌区柽柳、梭梭和沙拐枣植株的地上分形结构与各自地上部生物量的关系.通过分析3种植物的枝长、冠幅和体积与地上部生物量之间的统计自相似性,发现在统计拟合精度上自相似模型不如BP神经网络模型,但分析植株生长的地域性差异时,缺少像分形维数这样的定量化描述.     

天堂山林场森林地上生物量及碳储量的遥感估算模型构建

基于广东省清远市天堂山林场的二类调查小班数据和 landsat8 遥感影像和多元逐步回归的方法,建立森林地上生物量模型,进而构建森林地上碳储量模型,对天堂山林场森林碳储量及其分布进行了估算,并讨论了预测结果及其精确性。结果表明：阔叶林、针叶林和混交林生物量模型的拟合优度分别为 0.77、0.67、0.69。基于碳储量估算模型计算生成的天堂山林场碳储量分布图与采用二类森林调查数据得到的碳储量分布图空间分布一致。验证了基于 landsat8 遥感影像的碳储量模型能为森林碳储量提供快速准确的估测。     

基于BP神经网络理论的物流金融风险评价模型

介绍物流企业在物流金融服务过程中可能遇到的内外部各类风险,分析风险产生的主要因素,并构建一套完善的物流金融风险评价指标体系。通过应用BP神经网络理论建立物流金融风险评价模型,利用BP神经网络的结构形式及训练原理,调查数据为样本,对该网络进行充分训练与检验,从而得到可对物流金融风险做出准确评价的BP神经网络评价模型,为物流企业发展提供借鉴。     

晋北4种灌木地上生物量预测模型的构建

采用收获法对晋北地区4种常见灌木(黄刺玫、酸枣、荆条和柠条)进行随机采样,分析其生物量及分配格局,同时利用简单指标对其生物量构建预测模型。研究结果表明:1)灌木地上总生物量间差异较大,从大到小依次为荆条黄刺玫柠条酸枣;黄刺玫和荆条地上不同部位生物量表现为叶老龄枝新生枝,而柠条和酸枣则表现为老龄枝叶新生枝;2)不同灌木枝叶比差异很大,柠条枝叶比是黄刺玫的2.79倍,而荆条和黄刺玫的枝叶比近似于1;3)依据不同灌木及同种灌木不同器官选择冠幅直径乘以高CH、冠幅直径C、冠幅体积V为自变量构建的4种灌木生物量模型均以幂函数模型最优,可用于推算灌木生物量。     

达拉特旗柠条锦鸡儿地上生物量预测模型的构建方法

以达拉特旗柠条锦鸡儿(Caragana korshinskii)人工灌木林为研究对象,采用样地调查法和模型拟合法进行综合研究,实测其地上生物量,依据冠幅直径(D)、株高(H)、植冠面积(C)、植冠体积(V)等易测因子作为自变量,以实测地上生物量(W)为因变量构建回归分析模型,通过分析决定系数(R²)、估计值标准误(SEE)筛选出研究区柠条锦鸡儿较优地上生物量预测模型并进行精度检验。结果表明：以植冠体积作为自变量拟合柠条锦鸡儿地上生物量效果最佳,经验证,模型的总相对误差(RS)为-5.921%和平均相对误差(RMA)为15.853%,拟合精度基本满足生产实践需求,最优模型为幂函数模型W=1.281V^0.645。研究结果可为该地区柠条锦鸡儿人工灌木林的生物量估算和开发利用提供科学依据。     

毛乌素沙地沙柳生长研究

在毛乌素沙地对沙柳天然林分的资源现状、生长情况、分布特点、林分结构、年龄结构;人工林的生长情况,植株的含水率和生物量及其在各构件中的分配;沙柳的萌生能力和抗沙压能力;沙柳人工林内、外土壤含水率和养分的差别及防风固沙能力等进行了研究。     

北京市延庆县落叶乔木层地上部分生物量的研究

对北京市延庆县四海镇西沟里村集体林分5种落叶乔木(白桦,楸树,山杨,柞树,落叶松)进行野外调查的结果表明,该林分单木各分量生物量的最优模型均为CAR模型,各最优模型的变量主要为胸径(D)和树高(H)因子,D2H能够很好地反映树干的干重,胸径和树高能够很好地反映树枝、树叶的变化;该地区落叶乔木层生物量总量为70 912.103 63 t。     

北京地区栓皮栎地上部分生物量的研究

以北京地区栓皮栎人工林为研究对象,应用典型样地调查法和相对生长法对乔木生物量展开研究,结果显示：各器官中生物量大小顺序为树干〉枝条〉叶片,其中树干约占65%,树冠约占35%。通过回归分析探讨了各变量的相关性,并对其各器官的生物量与胸径和树高进行模型拟合。其中树干和树冠的生物量与胸径、树高的拟合方程分别是：W=0.018（D2H）1.09、W=0.9（D）2.128。     

闽南麻竹人工林地上部分现存生物量的研究

对闽南地区麻竹人工林地上部分生物量模型及现存生物量结构进行了研究。结果表明:以模型m=a·(D²H)^b对麻竹地上部分总生物量和秆生物量进行估计较为可靠,而对枝、叶生物量的估计需引进枝下高因子h及模型m=a·D^b·(H-h)^C或m=a·D^b·[(H-h)/h]^C.闽南地区麻竹人工林地上部分平均现存生物量为39.518t·hm^-2,按年龄分配为:3年生生物量最高,占59.17%,其次为2年生、4年生、5年生;按器官分配为:秆生物量最高,占62.81%,其次为枝、叶。地上部分总生物量与秆生物量随竹秆高度增加而递减,枝、叶生物量自6～8m区分段分别向秆基及秆梢递减。     

预测植物瞬态液流的BP神经网络模型

对于植物体内水分传输机制正确的数学解释是多年来植物生理学、生态学、森林水文学等领域亟待解决的重大问题.Van den Honert(1948)最先提出了一个简单的用欧姆定律(Ohm's law)进行植物水分传输机制的模拟模型,建立起水流和电流的相似性,为分析土壤-植物-大气连续统一体(soilplant-atmosphere continuum,简称SPAC)提供了一个简明思路和有力工具.     

基于蓄积的森林生物量估算方法的对比分析

正森林生物量是指一个森林群落在一定时间内积累的有机质总量,是森林生态系统重要的特征数据,因此世界各国越来越重视对森林生物量的监测与研究[1-3],建立的生物量模型众多[4-6]。大尺度森林生物量监测,是以省、流域、国家乃至全球为对象,在估算方法一致的前提下,对多个时间点的森林生物     

基于照相技术的枸杞地上生物量模型研究

以内蒙古托克托县枸杞灌木作为研究对象,利用照相技术和图像处理软件获取各植株侧面宽度D、植株高度H、侧面照相面积S等参数,建立起基于这些参数或参数组合的枸杞地上生物量拟合方程。经过检验,以植株侧面照相面积S为自变量的幂函数回归模型可用来估算枸杞地上生物量。侧面照相面积S与植株的生长状况密切相关,通过照相技术和图像处理软件获取S等参数相对简便、准确,在实际操作中能提高工作效率。     

闽南麻竹人工林地上部分现存生物量的研究

对闽南地区麻竹人工林地上部分生物量模型及现存生物量结构进行了研究。结果表明:以模型m=a·(D2H)b对麻竹地上部分总生物量和秆生物量进行估计较为可靠,而对枝、叶生物量的估计需引进枝下高因子h及模型m=a·Db·(H-h)C或m=a·Db·[(H-h)/h]C.闽南地区麻竹人工林地上部分平均现存生物量为39.518t·hm-2,按年龄分配为:3年生生物量最高,占59.17%,其次为2年生、4年生、5年生;按器官分配为:秆生物量最高,占62.81%,其次为枝、叶。地上部分总生物量与秆生物量随竹秆高度增加而递减,枝、叶生物量自6～8m区分段分别向秆基及秆梢递减。     

基于BP神经网络的CT图像重建方法研究

提出了将三层BP神经网络算法应用于不完全投影数据的图像重建。采用新的方法确定隐含层至输出层的权值,利用误差反向传播自动调节输入层和隐含层之间的权值,使重建图像投影不断逼近原始图像投影,并采用改进的Sigmoid函数和在线调整学习速率,显著加快了网络收敛速度,提高了重建图像质量。     

森林生物量的估算方法及其研究进展

总结分析生物量模型(包括相对生长关系和生物量-蓄积量模型)和生物量估算参数这2类常用的生物量估算方法,提出今后我国在森林生物量估算领域的研究重点:1)整合经验相对生长方程;2)系统研究生物量估算参数的规律性及其不确定性;3)构建以传统估算方法和3S技术相结合的生物量估算系统.     

基于BP神经网络的森林碳汇量估测方法研究

文介绍了BP神经网络理论,以森林面积、森林覆盖率、森林蓄积量、受害森林面积、基本完成投资额、病虫害面积等6个影响森林碳汇量为主要因素,构建了基于BP神经网络的森林碳汇量估测模型;并应用我国第六次森林资源清查数据对BP神经网络模型进行训练和仿真。其分析和仿真结果显示:利用BP神经网络模型来模拟和仿真森林碳汇量精度较高,误差较小,具有有较高可靠性,从而为森林资源管理模拟仿真提供一种新方法。