汪少华
- 作品数：3 被引量：35H指数：1
- 供职机构：浙江农林大学环境科技学院更多>>
- 发文基金：浙江省重大科技专项基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 基于径向基函数的神经网络对森林碳空间分布的模拟
- 2011年
- 利用径向基神经网络,结合森林资源清查的930个样地调查数据和对应的TM影像数据,选取与森林生物量相关性较大的3个植被指数TM4/57、ARVI和KT2作为神经网络的输入变量,对临安市森林碳储量的空间分布进行模拟。结果显示,利用径向基神经网络较好地重建了森林碳储量空间分布和变化,模拟结果与样地实测值间的一致性好,为区域森林碳储量的估测研究提供了方法支持。
- 汪少华张茂震祁祥斌赵平安陈金星朱孟涛
- 关键词：径向基神经网络森林资源清查TM影像
- 基于TM影像、森林资源清查数据和人工神经网络的森林碳空间分布模拟被引量：34
- 2011年
- 森林是陆地生态系统中最大的碳库,在全球碳平衡和减缓全球气候变化方面发挥着不可替代的作用。当前主要利用森林资源清查数据和优势树种材积源-生物量的关系进行碳储量估算,在此基础上有效结合遥感影像数据将会更好的满足相关部门对国家和区域森林碳储量计算的需求。利用临安市2004年森林资源清查的930个样地数据和同年度Landsat TM影像数据,提取6个波段灰度值以及与碳储量相关性相对较大的3个波段组合,结合人工神经网络对研究区森林碳储量及其分布进行有效模拟。结果显示,用误差反向传播算法训练神经网络较好的重建了森林碳密度空间分布和变化,森林碳地上部分模拟结果与样地实测值之间的一致性好,全区域模拟结果森林碳平均值为0.98Mg(10.89Mg/hm2),总体森林碳密度模拟结果低于样地平均值约13%,进一步验证了人工神经网络在对大范围森林碳估算与模拟上具有较好的效果,为区域森林碳储量的估测研究提供有效的方法支持。
- 汪少华张茂震赵平安陈金星
- 关键词：人工神经网络森林资源清查TM影像
- 基于遥感和地面样地信息的区域森林碳储量估计方法研究
- 森林是陆地生态系统中最大的碳库,在全球碳平衡和减缓全球气候变化方面发挥着不可替代的作用。当前主要利用森林资源清查数据和优势树种材积源-生物量的关系进行碳储量估算,在此基础上有效结合遥感影像数据将会更好的满足相关部门对国家...
- 汪少华
- 关键词：TM影像森林资源清查人工神经网络
- 文献传递
