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利用机器学习技术进行森林地上碳储量的遥感估算及其时空变化探讨

目录

利用机器学习技术进行森林地上碳储量的遥感估算及其时空变化探讨（1）

文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.2.1森林碳储量估算方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2.2遥感技术在碳储量估算中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.2.3机器学习算法研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.4技术路线与研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

森林地上碳储量遥感估算理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.1森林生态系统碳循环过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.2地上生物量与碳储量关系模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.3遥感数据获取与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.3.1遥感数据源选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.3.2遥感数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.4机器学习算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.4.1监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.4.2非监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.4.3深度学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

基于机器学习的森林地上碳储量估算模型构建．．．．．．．．．．．．．．．34

3.1数据准备与特征选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

3.1.1样本数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.1.2影响因子选取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.1.3特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.2基于支持向量机的估算模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.3基于随机森林的估算模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.4基于神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.5模型性能评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

森林地上碳储量时空变化分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

4.1碳储量时空分布特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

4.2影响碳储量时空变化的主要因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

4.3碳储量变化趋势预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

研究结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

5.1模型估算精度验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

5.2不同模型估算结果对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

5.3碳储量时空变化规律分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

5.4研究结果应用探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．