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摘要
草原是蒙古高原最主要的植被类型，不仅是蒙古高原生态环境的重要组成部分，而且也是蒙古高原畜牧业发展的重要资源基础。产草量作为草地生产力的评价指标之一，对实现草畜平衡具有指导意义，然而由于长期依赖于人工调查，大范围、高空间分辨率和时间连续的产草量估算产品匮乏。本文以蒙古国为研究区，利用Landsat8遥感影像、MODIS遥感数据及气象数据，结合野外调查的产草量实测样方数据，通过深度神经网络获取实测产草量与植被指数NDVI、地表温度、降水量之间的关系，构建了适宜本区域特点的蒙古国产草量估算模型。建立深度神经网络产草量估算模型，反演获得蒙古国2017-2021年产草量时空分布图。精度验证实验表明，基于深度学习的模型精度较高，RMSE为12.14 g/m2，估算精度为81%，可为蒙古国产草量估算提供方法和数据参考。
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单位江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心; 资源与环境信息系统国家重点实验室; 中国矿业大学（北京）; 中国科学院地理科学与资源研究所
