為構(gòu)建一種對不同草地類型與時期的天然草場高精度產(chǎn)草量估測模型,快速獲取環(huán)青海湖區(qū)域月際產(chǎn)草量數(shù)據(jù)、減少數(shù)據(jù)處理和反復建模過程中的工作量,本試驗基于高分衛(wèi)星影像數(shù)據(jù),以草地類型、植被指數(shù)及實測草場產(chǎn)草量為訓練樣本,構(gòu)建了環(huán)青海湖地區(qū)天然牧草產(chǎn)草量神經(jīng)網(wǎng)絡預估模型。結(jié)果顯示:以2-6-1為構(gòu)架的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型,目標誤差、學習次數(shù)設定為0.003,800時,產(chǎn)草量模型預測值與實測值呈高度相關(guān)(R²=0.743,RMSE=58.531 g·m^-2),達到實際估產(chǎn)需求,證明本文人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型對環(huán)青海湖區(qū)域天然牧草產(chǎn)草量估測的可行性與適用性。 

【文章來源】：草地學報. 2020,28(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【圖文】：

環(huán)青海湖區(qū)域樣地分布圖

挑取無云影、積水及積雪覆蓋的圖像,共獲取遙感影像97景。本研究利用ENVI5.3中,Apply Gain和Offset工具,進行輻射定標;利用FLAASH Atmospheric Correction工具,進行大氣校正;利用內(nèi)置的DEM,通過Geometric Correction/Orthorectification/RPC Orthorectification工具,重采樣選擇三次卷積法(Cubic Covolution),進行正射校正[22];利用Geometric Correction/Registration/Image Registration Workflow,結(jié)合14處野外實驗中的特殊點,作為控制點進行圖像配準;利用Gram-Schmidt(GS)法進行圖像融合[23],在Gram-Schmidt Pan Sharpening工具中,重采樣仍為Cubic Covolution,Method for Low Resolution Pan挑選Create By Sensor Type,Resampling挑選Nearesi Neighbor,均方根誤差低于1個像元;利用Basic/Subset/Data via ROIs,進行圖像的鑲嵌與剪裁。經(jīng)預處理,環(huán)青海湖區(qū)域8月份中下旬高分影像預處理成果如圖2。天然草地信息提取選擇支持向量機分類法(Support Vector Machine Classification,SVM)[24],利用ENVI5.3中Classification工具,對照環(huán)湖區(qū)域草地類型圖,參考Google Earth 1 m分辨率影像,利用屏幕交互式訓練區(qū)劃分方法[25],確定天然草地典型光譜特征。結(jié)合外業(yè)抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)和人工目視解譯結(jié)果[26],提取天然草地影像信息,海晏縣8月份天然草地提取成果如圖3。

天然草地信息提取選擇支持向量機分類法(Support Vector Machine Classification,SVM)[24],利用ENVI5.3中Classification工具,對照環(huán)湖區(qū)域草地類型圖,參考Google Earth 1 m分辨率影像,利用屏幕交互式訓練區(qū)劃分方法[25],確定天然草地典型光譜特征。結(jié)合外業(yè)抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)和人工目視解譯結(jié)果[26],提取天然草地影像信息,海晏縣8月份天然草地提取成果如圖3。1.2.3 植被指數(shù)計算

【參考文獻】：
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本文編號：2981035