三种森林生物量估测模型的比较分析

？森林生物量的定量估算为全球碳储量、碳循环研究提供了重要的参考依据。该研究采用黑龙江长白山地区的TM影像和133块森林资源一类清查样地的数据,选取地学参数、遥感反演参数等71个自变量分别构建多元逐步回归模型、传统BP(backpropagation)神经网络模型和基于高斯误差函数的BP神经网络改进模型(Gaussianerrorfunction,Erf-BP),进而估算该地区的森林生物量,并进行比较分析。结果表明,多元逐步回归模型估测的森林生物量预测精度为75%,均方根误差为26.87t·m–2;传统BP神经网络模型估测森林生物量的预测精度为80.92%,均方根误差为21.44t·m–2;Erf-BP估测森林生物量的预测精度为82.22%,均方根误差为20.83t·m–2。可见,改进后的Erf-BP能更好地模拟生物量与各个因子之间的关系,估算精度更高。