利用遥感图像估测林下可燃物负荷量的研究-生态学专业论文.docxVIP

摘要本论文刹用帽儿山地区2002年TM图像和209块森林样地数据构建岭估计方程和神 摘要 本论文刹用帽儿山地区2002年TM图像和209块森林样地数据构建岭估计方程和神 经网络模型，用以研究估测该地区森林可燃物负荷量的最佳方法。为克服各变量问存庄 近似线性(亦称复共线性)关系对求解待定参数造成的不利影响，文中研究了利用岭估计 方法进行自变量优选的方法，对包括植被指数、GIS和遥感信息在内的20个自变量进行 岭迹分析自变量优选，其中包括归一化差值植被指数NDVI、比值植被指数RVI、样地信 息和卫星图片狄度值的比值项；并对估测样本观测阵做主成分分析，结果表明在第一一主 成分中反映叶绿素的红光吸收的0．630—0．69 TM3、对植物水分敏感的2．090—2．35 um TM7贡献率较大；第二主成分中反映植物水分的1．550一1．75um TM5和0．775—0．90urn 的TM4贡献率较大。 利用筛选出的自变量构建岭估计方程，并通过了岭估计方1程的相关检验；在 MATLAB6．5环境下构建基于SCG法和动量法的前向神经网络模型，在对所设置实验样地 可燃物估测中人工神经网络模型估测的平均精度为89．5％。 研究了直接估测可燃物负荷量和利用生物量、林分平均胸径等林分因子为中间因子 的间接估测方法，对比了几种可燃物估测模型的精度，并选择较理想的方法建立模型对 帽儿山地区森林可燃物进行估测。在TM图像上森林分布区内按样地坐标提取灰度值， 估测得到该地区森林可燃物负荷量分布，求得该地区可燃物负荷量平均值为9．76 t／hm2 并将估测结果进行Kriging插值，并绘制帽儿山地区森林可燃物负荷量分布图。 关键词TM图像 可燃物负荷量回归模型神经网络 =：：．=：=：：：：：==：：：：：：垂兰垫些查兰些耋璧兰：：：：：：：：：!：：=：=：：：：。==Abstract =：：．=：=：：：：：==：：：：：：垂兰垫些查兰些耋璧兰：：：：：：：：：!：：=：=：：：：。== Abstract This article used the Mao’er mountain 2002 TM images and data collected in 209 forest sample spots to built Ridge estimation equation and neural network model，in order tO find out the best way for researching and estimatirlg fuel load iu such area．To avoid the negative effects the working out of pending parameters caused by the near linear correlation between each variables(multi-collinearity)，we researched ways for better choosing variables using ridge estimate，we 20 variables including vegetation index，GIS and remote sensing information to make ridge trace analysis in order to better choose variables．Comprising normalized difference vegetation index(NDVI)，ratio vegetation index(RVI)，ratio of grayscale value between sample spot and satellite image；also make pr／nciple component analysis sample estimating array The outcome show that the contribution of the TM3 which indicates red light in O．630～O．69 um TM3．and 2．090~2。35urn TM7 which iS sensitive tO the plant moisture greater than others’in the first principle component；in the second principle component， 1．550-1．75urn TM5 which indicates the plant moisture and O．775-0．90urn TM4 p