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多元线性回归与神经网络模型在森林地上生物量遥感估测中的应用被引量：21: 2018年; 利用遥感影像构建森林生物量估测模型,能够快速、实时估算区域森林生物量。采用吉水县TM影像以及森林资源调查固定样地数据,构建估算森林地上生物量的多元线性回归模型及BP神经网络模型,并对两种模型进行了比较。结果表明:两种模型对样地生物量的预测值大部分比实测值小,多元线性回归模型预测值与实测值的偏差幅度比BP神经网络模型更大,偏差幅度分别为-110.24~38.09 t·hm-2、-35.12~26.17 t·hm-2;多元线性回归模型与BP神经网络模型的决定系数(R2)分别为0.470和0.869,均方根误差(RMSE)分别为30.52和12.69 t·hm-2,预测精度分别为50.07%和71.65%。因此,运用BP神经网络模型估测森林地上生物量优于多元线性回归模型。; 徐辉潘萍宁金魁臧颢欧阳勋志向云西吴自荣国瑞桂亚可杨武; 关键词：遥感森林生物量多元线性回归神经网络

飞播马尾松林林分空间结构对林下植被多样性的影响被引量：27: 2016年; 以飞播马尾松中龄林为研究对象,通过典型样地调查,运用单因素方差及灰色关联分析方法,分析林分空间结构对林下植被多样性的影响。结果表明:(1)大小比数对灌木及草本层多样性及盖度影响均不显著(P>0.05);角尺度、混交度对灌木及草本Shannon-Wiener指数影响显著(P<0.05),且混交度对草本Patrick指数影响达到显著水平(P<0.05);空间密度、开敞度对草本Shannon-Wiener指数影响显著(P<0.05),且开敞度对灌木Patrick指数的影响达显著水平(P<0.05),空间密度对灌木盖度的影响达显著水平(P<0.05);各种空间结构指数对Pielou指数的影响均不显著(P>0.05)。总体上,林下植被多样性表现为林木随机分布的林分高于聚集分布的林分,混交林高于纯林,中等密度林分高于高密度林分,开敞度基本充足的林分高于开敞度严重不足的林分。(2)受林下植被物种多样性影响最大的是空间密度,最小的是大小比数。因此,以调整林分密度为主,综合调整林木分布格局、树种结构及其开敞度,将有利于提高林下植被的多样性。; 黎芳潘萍宁金魁赖国桢欧阳勋志徐辉郭丽玲吴自荣易祖滨; 关键词：飞播造林马尾松林林下植被林分空间结构植被多样性

茶文化在南昌凤凰沟景观资源的应用研究: 茶文化具备开放性、多元性、包容性特征,在现代景观资源利用设计中,占据重要地位,其与自然的融合发展,会呈现出更为精彩的物质世界、精神世界。景观资源设计中,茶文化推广与使用,是传统与现代的结合,是自然与传承的统一,是景观资源...; 徐辉; 关键词：茶文化景观资源; 文献传递

基于Landsat-8 OLI和GF-2遥感影像的森林资源识别研究: 随着遥感卫星事业的不断发展,借助遥感技术对大区域尺度森林资源进行识别已经成为森林资源调查与监测的重要技术手段。论文以江西省吉水县为研究区,以Landsat-8 OLI影像、GF-2影像为数据源,借助采样数据比较了各森林资...; 徐辉; 关键词：光谱纹理; 文献传递

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徐辉