森林生物量遥感估算模型可移植性研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·森林生物量估算方法的研究进展 | 第9-11页 |
| ·森林生物量传统方法的研究综述 | 第9页 |
| ·森林生物量遥感估算方法研究综述 | 第9-11页 |
| ·估算模型可移植性的研究综述 | 第11页 |
| ·研究内容和技术路线 | 第11-14页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·研究步骤及方法 | 第12-13页 |
| ·技术路线 | 第13-14页 |
| 2 数据与方法 | 第14-18页 |
| ·研究区概况 | 第14页 |
| ·样地调查数据与处理 | 第14-15页 |
| ·遥感数据及预处理 | 第15-17页 |
| ·几何校正 | 第16页 |
| ·大气校正 | 第16-17页 |
| ·地形校正 | 第17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 3 模型的构建与评价 | 第18-38页 |
| ·自变量的选择 | 第18-19页 |
| ·模型简介 | 第19-21页 |
| ·多元线性回归 | 第19-20页 |
| ·偏最小二乘回归 | 第20页 |
| ·随机森林回归模型 | 第20页 |
| ·Erf-BP神经网络 | 第20-21页 |
| ·缙云模型的建立 | 第21-24页 |
| ·多元线性回归模型 | 第21页 |
| ·偏最小二乘回归 | 第21-22页 |
| ·随机森林回归模型 | 第22-23页 |
| ·Erf-BP神经网络模型 | 第23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| ·江山县模型的建立 | 第24-29页 |
| ·多元线性回归模型 | 第24-25页 |
| ·偏最小二乘回归模型 | 第25-26页 |
| ·随机森林回归模型 | 第26-27页 |
| ·Erf-BP神经网络模型 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| ·东阳市模型的建立 | 第29-32页 |
| ·多元线性回归模型 | 第29页 |
| ·偏最小二乘回归模型 | 第29-30页 |
| ·随机森林回归模型 | 第30-31页 |
| ·Erf-BP神经网络模型的建立 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32页 |
| ·天台县模型的建立 | 第32-36页 |
| ·多元线性回归模型 | 第32-33页 |
| ·偏最小二乘回归 | 第33-34页 |
| ·随机森林回归 | 第34-35页 |
| ·Erf-BP神经网络 | 第35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| ·模型精度分析 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 4 模型移植性分析 | 第38-47页 |
| ·不同地区移植性评价 | 第38-45页 |
| ·缙云县 | 第38-40页 |
| ·江山市 | 第40-41页 |
| ·东阳市 | 第41-43页 |
| ·天台县 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45页 |
| ·模型移植性影响因素的分析 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 5 结论及讨论 | 第47-49页 |
| ·结论 | 第47页 |
| ·本文特色 | 第47页 |
| ·讨论 | 第47-49页 |
| ·数据选取 | 第47-48页 |
| ·变量筛选 | 第48页 |
| ·建模方法 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 个人简介 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附件1 自变量与生物量相关系数 | 第55-59页 |
| 附件2 随机森林估算森林生物量的分布图 | 第59-60页 |
