人工神经网络结合多光谱遥感数据用于立地质量评价

作者：巩垠熙; 何诚; 闫飞; 冯仲科; 曹孟磊; 高原; 苗婕; 赵金龙

来源：光谱学与光谱分析, 2013, (10): 2815-2822.

• 立地质量
• 多光谱遥感
• 神经网络 Site quality
• Multispectral remote sensing
• Neural Network

多光谱遥感数据蕴含着大量的地表立地信息,而传统立地质量评价体系主要使用了人工地面调查数据。为了建立一套有效的立地质量评价体系,以内蒙古赤峰市旺业甸林场为研究对象,基于研究区域的多光谱遥感数据结合地面小班调查数据,采用一种改进的反向传播人工神经网络(back Propagation artificial neural network,BPANN)模型,以落叶松为例,建立了遥感光谱因子结合立地因子与地位指数关系的神经网络模型,对研究区域的小班进行立地质量评价研究。通过训练数据集的敏感度分析剔除弱相关或不相关的因子,简化了神经网络的规模,提高了网络的训练效率,得到了最优的地位指数预测模型,模型的预测...

• 单位
  国家测绘地理信息局第一航测遥感院; 南京森林警察学院; 北京林业大学