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1.
李紫微  马庆勋  吕杰 《测绘通报》2021,(6):28-32,126
近年来,中国东部城市光化学烟雾污染频繁发生,臭氧(O3)作为光化学烟雾的标志性污染物日益成为影响城市或区域大气的首要污染物。为探究京津唐地区近地面臭氧污染特征及时空变化趋势,本文基于前馈(BP)神经网络,结合地面监测站点臭氧浓度数据、卫星遥感臭氧柱总量数据与气象站点气象要素数据的非线性关系建立近地面臭氧浓度反演模型,并对近地面臭氧时空分布进行分析。结果表明:评价模型可靠性的决定系数R2为0.888、RMSE为10.742、MAE为9.596,建立的BP神经网络模型精度较高;2016—2019年京津唐臭氧年平均浓度呈现增加趋势;四季中,京津唐夏季臭氧浓度最大,冬季最小。研究结果为近地面臭氧估算提供了技术参考,同时对环境监测具有重要的现实指导意义。  相似文献   
2.
机器学习算法在森林地上生物量估算中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
森林地上生物量是森林生产力的重要评价指标,对其进行高效监测对维持全球碳平衡和保护生态系统具有重要意义。本文首先基于冠层高度模型数据,通过分水岭分割算法得到单木冠幅边界;然后在单木冠幅范围内提取23个LiDAR变量,结合佩诺布斯科特试验森林的87组实测数据,利用随机森林和支持向量机建立森林地上生物量估算模型;最后对样地模型估算的结果进行了比较,讨论了预测结果及其精度。结果表明:本文选用的随机森林模型和支持向量机模型在估算森林地上生物量的应用中获得了较高的精度;并且,随机森林模型在基于机载雷达数据估测森林地上生物量中的估算精度更高,模型泛化能力更强,制图精度也更好,具有更好的适用性。  相似文献   
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