BP神经网络在洞庭湖湿地生态系统健康评价中的应用

介绍BP神经网络评价原理、方法,并以洞庭湖湿地生态系统健康评价为例,对评价指标体系构建、湿地生态系统健康度设定、BP学习训练、BP神经网络的可行性检验进行了论述.评价结果,2001~2003年洞庭湖湿地生态系统的健康度分别为0.64、0.62和0.58,健康程度从亚健康向较不健康转变,认为必须及时采取合理的保护及湿地资源开发利用措施以逆转恶化趋势.     

基于ANN的洞庭湖区生态承载力预警研究

生态承载力预警是判定生态系统可持续承载的重要依据。利用状态空间法和人工神经网络模型对洞庭湖区生态承载力进行预警分析,结果表明:(1)景气预警上,洞庭湖区2001~2010生态承载力整体上处于中警状态,反映出湖区生态、资源、环境与社会经济发展的协调性较差,生态系统可持续性较弱。洞庭湖区17个区域单元生态承载力出现了重警、中警和轻警三种状态,2001年、2005年和2010年3个年份的区域差异及变化相当明显。(2)景兆预警上,2015年洞庭湖区生态承载力接近轻警状态,可持续承载能力由弱可持续向可持续转变;相比2010年,17个区域单元的重警和中警比重分别下降了33.3%和18.2%,轻警比重上升了100%,体现了洞庭湖区国民经济和社会发展"十二五"规划纲要和环境保护"十二五"发展规划合理,生态环境保护和修复计划有效,生态调控措施得力。(3)利用BP神经网络模型可以科学地预测预报生态承载力未来发展趋势,判定区域经济、社会和生态的可持续性;模型的应用可靠可行,预警结果可以为区域生态系统的可持续发展提供科学依据。     

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。     

东洞庭湖湿地景观格局演变及稳定性研究

东洞庭湖是国际上重要的湿地生态系统,在人类活动干扰强烈的背景下,研究湿地对人类活动干扰的响应具有重大意义.在遥感和GIS技术支持下,利用2015—2020年遥感影像获取6期东洞庭湖湿地景观覆盖类型数据,应用景观转移矩阵、景观格局和景观稳定性模型等方法定量分析洞庭湖"专项整治行动"前后东洞庭湖湿地的景观动态特征和稳定性....     

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。     

洞庭湖湿地生态系统健康演变的研究

基于Landsat遥感影像数据,以洞庭湖湿地为研究区,利用决策树分类模型提取洞庭湖湿地的景观类型。以压力-状态-响应模型为基础,结合洞庭湖湿地的特点,综合压力、状态、响应3个方面来选取评价指标,建立洞庭湖湿地生态系统健康评价模型,利用GIS技术评价分析洞庭湖湿地在1987至2013年间6个不同时期的生态系统健康演变情况。结果表明:洞庭湖湿地生态系统健康在2003年以前处于下降趋势,此后湿地健康状况逐步回升;而外界压力对湿地健康状态的影响存在一定的时滞性。     

湖南省森林生态安全预警研究

以湖南省森林生态系统作为研究对象,综合考虑区域特点及发展现状,结合生态安全评价、生态安全预警等理论,借助PSR模型建立了预警体系,分析结果得出:经济、社会、科技教育水平、环境和资源是影响湖南省森林生态系统的主要因素。利用模糊指数评价法,通过最大隶属度原则得到湖南省森林生态安全水平逐年提升的结论并提出了相应的治理措施。     

燃烧概率模型在林火管理中的应用

火是多数森林生态系统中一个重要的干扰因素,影响景观结构和生态系统的稳定。利用燃烧概率（BP）模型可以模拟景观尺度上的火发生和蔓延过程,描述一个区域空间上的火发生概率和潜在的火行为特征。该模型已经成为林火管理的重要工具,也可为林火管理的规划和政策制定提供必要的信息。作为森林管理和林火扑救的一个科学工具,BP模型在林火扑救资源配置、管理策略制定、火灾风险评估等方面得到广泛应用。文中综述了BP模型在风险分析、可燃物管理、气候变化影响评估等方面的研究进展。基于BP模型模拟技术解决林火管理中的问题,可为开展有针对性的林火管理措施提供参考依据,通过林火管理降低景观尺度上的火灾风险,提高林火管理效益。     

基于粒子群算法和BP神经网络的多因素林火等级预测模型

针对现有小尺度林火预测模型预测结果有效性、可扩展性等方面的不足,通过考虑多种火险因素,构建BP神经网络预测模型以提高预测精度,在此基础上借助粒子群算法加快BP神经网络收敛速度,进而提出一种混成的多因素森林火险等级预测模型particle swarm optimization based back-propagation neural network (PSO-BP)。所构建的预测模型,能够同时考虑气候因素(日最高气温、日平均气温、24 h降水量、连旱天数、日照时数、日平均相对湿度、日平均风速)、地形地貌因素(海拔、坡度、坡向、土壤含水量)、可燃物因素(植被类型、可燃物含水率、地被物载量)、人为因素(人口密度、距人类活动区域的距离) 16个变量。基于南京林业大学下蜀林场森林防火实验站传感器网络所采集的实际数据及现场测量数据,通过一组试验验证提出模型的有效性。结果表明:基于训练数据集及检验样本所构建的模型能够开展有效的火险等级预测;模型的计算复杂度较单独使用BP神经网络模型明显下降。     

用泛化改进的BP神经网络估测森林蓄积量

介绍主成分变换和经规则化调整法进行泛化改进的BP神经网络在森林蓄积量建模估测中的应用,比较普通BP神经网络与泛化改进的BP神经网络对蓄积量预报的差异,分析直接用中心标准化的观测值建立仿真模型和进行主成分变换后再建立模型的效率问题.结果表明:泛化改进的BP神经网络比普通BP神经网络具有更高的预报精度,利用主成分得分作为仿真模型的变量比直接用观测值作变量具有更快的速度,并保证了预报精度.