【摘 要】
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采用2002—2017年间的地面监测数据和每年3月份的遥感数据,建立参数模型和BP人工神经网络模型,并进行动态分析;采用2002年不同月度、季度数据以及不同年度数据,分析遥感数据时相和估算尺度对反演精度的影响.结果表明:生物量密度、碳储量密度与遥感指标间的线性关系较弱,Pearson相关系数均小于0.60,不同时期生物量密度、碳储量密度存在显著性差异.相较于参数模型,采用BP人工神经网络生物量密度拟合决定系数平均提高了0.0705,碳密度拟合决定系数平均提高了0.0762.辅助GPS精准定位进行时序数据校
【机 构】
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西南林业大学,昆明650224;国家林业和草原局昆明勘察设计院,昆明650216;西南林业大学,昆明650224
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采用2002—2017年间的地面监测数据和每年3月份的遥感数据,建立参数模型和BP人工神经网络模型,并进行动态分析;采用2002年不同月度、季度数据以及不同年度数据,分析遥感数据时相和估算尺度对反演精度的影响.结果表明:生物量密度、碳储量密度与遥感指标间的线性关系较弱,Pearson相关系数均小于0.60,不同时期生物量密度、碳储量密度存在显著性差异.相较于参数模型,采用BP人工神经网络生物量密度拟合决定系数平均提高了0.0705,碳密度拟合决定系数平均提高了0.0762.辅助GPS精准定位进行时序数据校准,2002—2017年期间四川省森林植被生物量密度、碳密度呈不断增大的趋势,两者动态变化规律具有一致性.遥感数据反演生物量密度和碳密度均存在明显的高估和低估区间,季度数据和年度数据均没有月度数据的估计效果好,不同估算尺度对遥感反演的相对误差具有显著性的影响.
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