【摘 要】
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【目的】以多源遥感数据为基础,在郁闭度较高的天然次生林中采用非参数模型及随机森林偏差校正模型估测森林地上生物量(Aboveground biomass, AGB),为大尺度估测森林生物量提供了依据。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场142块森林资源连续清查固定样地复测数据、机载激光雷达(Airborne laser scanning, ALS)和多光谱Landsat8 OLI影像为数据源,提取4
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31870530),中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572019CP15)。
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【目的】以多源遥感数据为基础,在郁闭度较高的天然次生林中采用非参数模型及随机森林偏差校正模型估测森林地上生物量(Aboveground biomass, AGB),为大尺度估测森林生物量提供了依据。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场142块森林资源连续清查固定样地复测数据、机载激光雷达(Airborne laser scanning, ALS)和多光谱Landsat8 OLI影像为数据源,提取46个特征变量(其中ALS:24个;OLI:22个特征变量)后进行特征变量筛选,利用多元逐步回归(Mult
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[目的]以常规木基结构板材作夹板的夹板剪力墙在侧向力作用下易出现板边撕裂和钉子拔出破坏,严重制约其抗侧力性能.采用竹胶板作为中心夹板、以自攻螺钉代替常规钉连接件,可
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川西高原多样的地形地貌孕育了川西地区丰富而独特的动植物类型.现有的调查表明,川西地区有7400多种野生高等植物,其中马先蒿就有200多种,它们默默开满夏季的高原,当你赞叹花
滑坡灾害威胁着人类生命财产安全。因此,准确地评价滑坡危险性对于灾害分析至关重要。目前常见的机器学习方法不能提取更深层次的数据特征,难以获得高质量的滑坡危险性评价图。因此,论文提出一种面向滑坡危险性评价的深度一维卷积神经网络方法,以期利用卷积神经网络强大的表征学习能力获得更高精度的评价结果。以滑坡灾害多发的四川省芦山县为例,选择2016年346个历史滑坡数据用于模型的训练和验证。为了验证模型的有效性和精度,实验将支持向量机模型、信息量模型与一维卷积神经网络模型进行对比分析,并将其应用于芦山县全区滑坡危险性评
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