本文主要研究内容
作者张媛,王玲,包安明,刘海隆（2019）在《基于神经网络的玛纳斯河流域植被地上生物量反演》一文中研究指出：植被生物量反映了生态系统获取能量的能力,分析其分布特征对了解生态系统结构和功能具有十分重要的意义。传统的反演植被地上生物量的方法往往由于样本的缺少,以及影响因子的不确定性而导致预估精度不高。本文选用ELM对105块实测样本的遥感因子(TM影像灰度值和植被因子等10个因子)进行训练,用余下34块样地进行验证,结果表明:ELM反演植被地上生物量,可以获得较高的精度,模型预测结果与实测结果的曲线拟合决定系数R~2达0. 89。此外,对2010—2015年玛纳斯河流域的植被地上生物量进行反演,认为流域内上游山区生物量大部分较为稳定,中游平原区生物量呈现增加趋势,下游荒漠区生物量则呈现退化趋势。
Abstract
zhi bei sheng wu liang fan ying le sheng tai ji tong huo qu neng liang de neng li ,fen xi ji fen bu te zheng dui le jie sheng tai ji tong jie gou he gong neng ju you shi fen chong yao de yi yi 。chuan tong de fan yan zhi bei de shang sheng wu liang de fang fa wang wang you yu yang ben de que shao ,yi ji ying xiang yin zi de bu que ding xing er dao zhi yu gu jing du bu gao 。ben wen shua yong ELMdui 105kuai shi ce yang ben de yao gan yin zi (TMying xiang hui du zhi he zhi bei yin zi deng 10ge yin zi )jin hang xun lian ,yong yu xia 34kuai yang de jin hang yan zheng ,jie guo biao ming :ELMfan yan zhi bei de shang sheng wu liang ,ke yi huo de jiao gao de jing du ,mo xing yu ce jie guo yu shi ce jie guo de qu xian ni ge jue ding ji shu R~2da 0. 89。ci wai ,dui 2010—2015nian ma na si he liu yu de zhi bei de shang sheng wu liang jin hang fan yan ,ren wei liu yu nei shang you shan ou sheng wu liang da bu fen jiao wei wen ding ,zhong you ping yuan ou sheng wu liang cheng xian zeng jia qu shi ,xia you huang mo ou sheng wu liang ze cheng xian tui hua qu shi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自干旱区研究的张媛,王玲,包安明,刘海隆，发表于刊物干旱区研究2019年04期论文，是一篇关于植被论文,地上生物量论文,神经网络模型论文,土地利用论文,玛纳斯河流域论文,新疆论文,干旱区研究2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自干旱区研究2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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