文章摘要
罗利彬,张加龙.基于Landsat的香格里拉市高山松地上生物量动态研究[J].林业调查规划,2023,48(6):7-12
基于Landsat的香格里拉市高山松地上生物量动态研究
Aboveground Biomass Dynamics of Pinus densata in Shangri-La Based on Landsat
  
DOI：
中文关键词: 高山松  地上生物量  动态变化  梯度提升回归树算法（GBRT）  香格里拉市
英文关键词: Pinus densata  aboveground biomass  dynamic changes  gradient boost regression tree algorithm  Shangri-La City
基金项目:
作者单位
罗利彬 迪庆州林草种苗和国有林场管理工作站，云南 迪庆 674499 
张加龙 西南林业大学，云南 昆明 650224 
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中文摘要:
      采用不同时期的Landsat5 TM卫星遥感影像数据和1987—2007年5期云南省香格里拉市森林资源连续清查样地调查数据，通过数据筛选，应用随机森林算法（RF）、梯度提升回归树算法（GBRT）等相关性分析模型，估测1987—2007年间云南省香格里拉市高山松地上生物量动态变化规律。结果表明，GBRT算法的估测模型效果最好，决定系数R2为0.99，预估精度P为70.07%；RF算法次之，决定系数R2为0.89，预估精度P为66.10%。1987—2007年的20年间，香格里拉高山松地上生物量总量经历了先减又增的过程，1987、1992、1997、2002、2007年地上生物量分别为1 023.29、1 022.38、1 011.73、1 018.02、1 019.33万 t。但截至2007年，高山松地上生物量仍然未恢复到1987年水平。结合20年的林业发展过程，对高山松地上生物量动态变化原因进行简要分析，对后续研究提出了建议。
英文摘要:
      Based on Landsat5 TM satellite remote sensing image data from different periods and forest resource inventory data of five periods from 1987 to 2007 in Shangri-La City, Yunnan Province, the dynamic change law of aboveground biomass of Pinus densata in Shangri-La was estimated by using correlat+L22ion analysis models such as random forest algorithm (RF) and gradient boost regression tree algorithm (GBRT). The results showed that the estimation model of GBRT algorithm had the best effect, with the determination coefficient R2 of 0.99 and the estimation accuracy P of 70.07%; secondly, RF algorithm, the determination coefficient R2 was 0.89, and the prediction accuracy P was 66.10%. In the past twenty years, the total aboveground biomass of Pinus densata in Shangri-La experienced a process of first decreasing and then increasing, with 10.232 9 million tons, 10.223 8 million tons, 10.117 3 million tons, 10.180 2 million tons and 10.193 3 million tons in 1987, 1992, 1997, 2002 and 2007 respectively. But by 2007, the aboveground biomass of Pinus densata had not yet recovered to the level of 1987. Based on the 20-year forestry development process, this paper analyzed the reasons for the dynamic changes in aboveground biomass of Pinus densata, and put forward suggestions for further research.
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