基于PSO-LSSVM的森林地上生物量估测模型

发布时间：2017-12-02 18:13

  本文关键词：基于PSO-LSSVM的森林地上生物量估测模型

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【摘要】：为提高森林地上生物量估测精度,从建模因子和建模方法出发,提出了一种综合考虑影像纹理特征、地形特征、光谱特征的粒子群优化最小二乘支持向量机生物量估测方法。以松山自然保护区为研究区域,以资源三号遥感卫星数据为数据源,配合194块调查样地实测数据、森林资源二类调查数据、数字高程模型数据,通过分析46个特征变量与森林地上生物量间的Pearson相关性,进行特征变量优化提取,建立PSO-LSSVM模型并在Matlab 2014a上编程实现。以决定系数R2和均方根误差RMSE为指标,对比分析了PSO-LSSVM和多元线性回归地上生物量模型精度。研究结果表明:PSO-LSSVM模型在针叶林、阔叶林、灌木林3种类型中预测决定系数分别为0.867、0.853、0.842,比多元线性回归模型分别提高了23.15%、19.13%、14.40%。PSO-LSSVM地上生物量模型具有良好的自学能力和自适应能力,它取代了传统的遍历优化方法,在全局优化及收敛速度方面具有较大优势,预测精度较高。
【作者单位】： 北京林业大学精准林业北京市重点实验室;平顶山学院旅游与规划学院;中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41371001) 北京市科技专项项目(Z15110000161596) 北京林业大学青年教师科学研究中长期项目(2015ZCQ-LX-01) 平顶山学院青年科研基金项目(PDSU-QNJJ-2013007)
【分类号】：TP79;TP18
【正文快照】： 引言森林生物量估测研究是陆地生态系统碳循环和碳动态变化分析的基础,是揭示全球变暖机理和制定可持续发展战略的重要依据。地面调查是估算地上生物量的主要方法,通过测算树木的树高、胸径、冠长率、圆满度、投影比等测树因子,根据异速生长方程计算生物量。然而,地面调查方法

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本文编号：1245819