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人工神经网络在森林资源动态监测中的应用
人工神经网络在森林资源动态监测中的应用
出版社：中国水利水电出版社
¥ 26.00
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- 简介 |
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本书以浙江省重点林业县级市（龙泉市）为研究区域，以森林资源蓄积量为主要监测指标，通过整合遥感影像、数字高程模型、森林资源二类调查数据、固定样地调查数据等多源数据，建立了包含土层厚度、A层厚度、海拔、坡度、坡向、地表曲率、太阳辐射指数、地形湿度指数、树龄、郁闭度、归一化植被指数、TM影像中的6个波段（B1、B2、B3、B4、B5、B7）等17个指标在内的自变量因子集。通过多项式拟合，结合经验数据求取各自变量因子的隶属度，按优势树种（分别为杉木、马尾松、硬阔类、黄山松）建立了基于Levenberg-Marquardt优化算法改进的BP神经网络模型。在此基础上，对研究区域各森林资源小班或细班的平均单位蓄积量进行仿真、反演和预测，总体精度均超过90%，高于森林资源二类调查的蓄积量总体抽样精度标准。同时，还利用所建模型，以研究区域2007年度数据为样本数据，估测了平均胸径、平均树高等森林调查因子，总体估测精度也达到90%以上。
本书结合了现代森林资源管理要求和信息技术特点，充分体现了先进技术在传统行业领域应用中所产生的效果，可供森林资源管理工作者、信息技术应用人员、信息系统研究与开发人员参考使用。
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