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森林可燃物含水率气象预测模型在森林火险预报中的应用 被引量：26
1
作者 高永刚 张广英 +1 位作者 顾红 周尔滨 《中国农学通报》 CSCD 2008年第9期171-175,共5页
森林可燃物含水率是森林火险预报中的主要指标之一。利用黑龙江省伊春林区5个气象站1961—2005年逐日气象资料、森林火灾次数资料和五营林业气象试验站1991—2005年森林可燃物含水率观测资料,采用统计回归法,建立森林可燃物含水率与气... 森林可燃物含水率是森林火险预报中的主要指标之一。利用黑龙江省伊春林区5个气象站1961—2005年逐日气象资料、森林火灾次数资料和五营林业气象试验站1991—2005年森林可燃物含水率观测资料,采用统计回归法,建立森林可燃物含水率与气象要素关系模型,并将可燃物含水率预测模型引入到森林火险气象指数模型中。结果表明:森林可燃物含水率模型模拟效果较好,引入森林可燃物含水率气象预测模型可提高森林火险气象指数模型的应用效果,并划分了森林火险气象指数在伊春林区森林火险等级预报中的应用指标值。森林可燃物含水率模型可祢补可燃物含水率组份缺少观测资料的不足,促进森林火险等级预报的应用水平。 展开更多
关键词 森林可燃物含水率 森林火险气象指数 火险等级预报 模型 应用
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自建模型间外推对森林可燃物含水率预测精度的影响 被引量：1
2
作者 张恒 窦旭 +2 位作者 王玉霞 张运林 金森 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期29-34,共6页
通过对2010年春、秋季大兴安岭地区盘古林场樟子松林、兴安落叶松林、白桦林林下细小可燃物含水率的连续观测并构建外推模型。结果表明:春季模型的外推效果好于秋季,模型的平均绝对误差降低了6.6%,平均相对误差降低了62.46%,白桦林的外... 通过对2010年春、秋季大兴安岭地区盘古林场樟子松林、兴安落叶松林、白桦林林下细小可燃物含水率的连续观测并构建外推模型。结果表明:春季模型的外推效果好于秋季,模型的平均绝对误差降低了6.6%,平均相对误差降低了62.46%,白桦林的外推精度最高,破坏性取样的外推效果最好(平均相对误差349.83%);秋季樟子松林的外推精度最高,非破坏林荫下的外推精度最好(平均绝对误差较非破坏林空和破坏分别降低了13.7%和47.44%,平均相对误差分别降低了34.86%和83.30%)。模型外推虽不能减少误差,但有助于提高利用少量或仅有的几套含水率模型进行更大地区模型预测精度的工作加强关于模型参数和方程类型等的研究,以提高外推预测可燃物含水率的准确性。 展开更多
关键词 大兴安岭 森林可燃物含水率 外推 预测精度
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基于深度学习的森林可燃物含水率反演技术 被引量：3
3
作者 李贾 兰岚 +4 位作者 张佐忠 袁文涛 高德民 宗树琴 业巧林 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期47-58,共12页
【目的】探究基于卫星遥感数据的森林可燃物含水率反演,比较深度学习模型与传统机器学习模型的精度,并探索一种解决冠层遮挡问题的方案,为全国建立森林可燃物含水率数据库提供理论依据。【方法】以河北省张家口市崇礼区为研究区,基于实... 【目的】探究基于卫星遥感数据的森林可燃物含水率反演,比较深度学习模型与传统机器学习模型的精度,并探索一种解决冠层遮挡问题的方案,为全国建立森林可燃物含水率数据库提供理论依据。【方法】以河北省张家口市崇礼区为研究区,基于实地测量数据,针对传统机器学习模型误差较大的问题,建立深度学习中的多层感知机(MLP)模型,研究光谱反射率与森林冠层植被和地表枯落物含水率之间的关系,并与传统机器学习中的支持向量回归(SVR)模型进行精度对比。选取与实地考察时间同季度的哨兵遥感数据,以光谱反射率、光谱水分指数等遥感估测法中常用变量作为反演森林冠层植被和地表枯落物含水率的影响因子,结合实地考察数据进行模型训练。针对以往采用遥感估测法反演地表枯落物含水率遇到的冠层遮挡问题,使用双向反射分布函数处理遥感数据获得不同观测角度的遥感数据,结合辐射传输模型,将冠层反射率映射到地表反射率后再训练模型。【结果】以红光、绿光、近红外和短波红外波段为输入变量的MLP模型在森林冠层植被含水率反演中的拟合度为0.843,优于SVR中最优模型的拟合度0.807,精度提高4.5%;MLP模型在地表枯落物含水率反演中拟合度为0.448,优于SVR中最优模型的拟合度0.408,精度提高9.8%。利用最优拟合模型反演崇礼区森林可燃物含水率灰度图和分布图,西部区域冠层植被含水率较高,东南地区地表枯落物含水率较高。【结论】本研究探索出一种解决光学遥感在冠层到地表间穿透性较差问题的优化方案,也为使用遥感估测法大尺度测定地区冠层植被以及地表枯落物含水率提供理论依据。 展开更多
关键词 遥感数据 森林可燃物含水率 光谱水分指数 深度学习
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