【摘 要】
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森林物候是研究气候与环境变化之间关联的重要参量。本研究将光学相机作为近地遥感卫星设备获取森林图像，计算出绝对绿度指数（GEI）数据，通过双逻辑斯蒂模型和归一化处理方法，拟合GEI数据物候季节变化曲线；引入LSTM和GRU深度学习模型对物候数据进行训练和测试分析，并验证深度学习模型合理性和性能评估，最后预测GEI数据未来60天变化趋势。结果表明：在森林物候训练和预测方面，GRU与LSTM模型经直方图
【基金项目】
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The Fundamental Research Funds for the Central Universities （2021ZY74）；
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森林物候是研究气候与环境变化之间关联的重要参量。本研究将光学相机作为近地遥感卫星设备获取森林图像，计算出绝对绿度指数（GEI）数据，通过双逻辑斯蒂模型和归一化处理方法，拟合GEI数据物候季节变化曲线；引入LSTM和GRU深度学习模型对物候数据进行训练和测试分析，并验证深度学习模型合理性和性能评估，最后预测GEI数据未来60天变化趋势。结果表明：在森林物候训练和预测方面，GRU与LSTM模型经直方图和自相关图验证，显示预测数据分布与真实数据趋势吻合，LSTM与GRU模型呈现的结果数据具有可行性且模型具有平稳性；LSTM模型与GRU模型的MSE、RMSE、MAE和MAPE差值分别为0.0014、0.013、0.008和5.26%,GRU模型的性能优于LSTM;LSTM与GRU模型对GEI数据未来60天预测，均表现出与上半年GEI数据变化趋势相符合的走势图；通过GRU和LSTM对GEI数据进行深度学习模型预测，实现LSTM和GRU深度学习模型在森林物候预测中的响应，同时验证了GRU性能优于LSTM模型，从而进一步揭示未来森林物候的生长和气候变化，为森林物候预测的应用提供理论依据。
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