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基于随机森林算法的草原地上生物量遥感估算方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
草原是我国面积最大的陆地生态系统,生物量是反映生态系统质量和功能的关键指标,准确地掌握草原生物量对草原资源合理利用、生态修复、畜牧业高质量发展都具有重要的意义和作用。本研究以内蒙古锡林郭勒盟为研究区,利用高分一号遥感卫星影像,结合216个野外样本数据,采用随机森林算法（Random Forest,RF）对草原地上生物量（Aboveground Biomass,AGB）遥感估算进行了适用性分析与应用。在运用随机森林算法的过程中,进行了K-折交叉验证、多元共线性诊断、偏效应等一系列分析,完成了随机森林模型的构建,同时,将建模结果与其它模型进行了对比,最终实现了锡林郭勒盟草原AGB的反演估算。结果表明：① 随机森林算法能够较好地规避生物量建模中自变量多元共线性的问题;② 随机森林模型在草原AGB估算中较其它模型具有更好的适用性,模型精度达85%,RMSE为202.13 kg/hm2;③ 应用构建的随机森林算法估算了研究区2017年草原AGB,从结果来看,其空间分布上呈现为自东向西逐渐递减的趋势;从草地类型上看,山地草甸类AGB单产最高,温性草原类总产量最高。研究结果将对草原生态系统监测评估和草原宏观管理具有一定的参考价值。 相似文献
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基于面向对象与深度学习的榆树疏林识别方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
榆树疏林是浑善达克沙地中一种特殊的植被类型,它对于维持区域生态系统稳定具有重要意义,在防风固沙、涵养水源、调节气候等方面发挥着重要的作用。本文利用无人机影像与GF-2影像,对高分辨率数据源中榆树疏林的两种自动识别方法进行了研究。在面向对象方法中,首先通过计算影像对象的局部方差变化率得到了最佳分割尺度;其次采用随机森林算法对初选特征的重要性进行排序,并删除无关特征;最后分别对支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、深度神经网络（DNN）3种分类器进行参数寻优与榆树疏林提取。此外,在ENVI5.5中基于TensorFlow框架,利用U-Net构建深度学习模型对榆树疏林进行了提取,并与面向对象方法进行对比。结果显示：① 通过面向对象方法过程的优化,最终的识别精度较以往研究有所提升,GF-2影像中SVM总体精度为90.14%,RF总体精度为 90.57%,DNN总体精度为91.14%;无人机影像中SVM总体精度为97.70%, RF与DNN总体精度为97.42%。② 深度学习方法中,GF-2影像的总体精度为91.00%,无人机影像的总体精度达到了98.43%。研究结果说明在榆树疏林提取中,无人机影像具有更高的空间分辨率,更丰富的纹理、形状等信息,能达到比GF-2影像更高的精度。面向对象方法对于2种影像都有较高的适用性;深度学习的方法在本文中更适用于无人机影像,它可以有效地减少无人机影像中的错分现象。 相似文献
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陆上风电场的建设和运行干扰局地植物群落的演替,对局地生态和气候的影响受到广泛关注。研究陆上风电场与局地生态、气候之间的关系,准确评估陆上风电场对局地影响,是促进绿色能源可持续发展的基础。本文对现有的现场数据监测、遥感数据反演和数值模型模拟研究方法进行归纳总结,发现陆上风电场对局地植被指数、近地表温度、风速、土壤湿度等产生了明显影响。陆上风电场降低了局地土壤含水量、增加了近地表空气温度、明显改变局地风速,并导致风电场内部局地植被指数降低、植物生长收到抑制,鸟类和蝙蝠等生物死亡率出现上升等现象,但对于风电场外部植物群落,尤其是顺风方向则呈现积极促进作用。总体而言,研究成果存在区域差异性,研究结论不具有普适性。陆上风电场对局地气候的影响,气候对局地生态的影响和陆上风电场对局地生态产生的直接影响三者之间的作用机理仍没有清晰准确的解释,还需要进一步提升观测数据的精度、准度和连续性,结合土地利用类型、局地微气候指标、植物物种等指标构建具有针对性的模型体系,并在此基础上,为宏观把握陆上风电场对气候生态影响提供支撑。 相似文献
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