林业论文_云南怒江流域森林地上生物量光学遥感 - 长春大学学报杂志社投稿

一、来稿必须是作者独立取得的原创性学术研究成果，来稿的文字复制比（相似度或重复率）必须低于用稿标准，引用部分文字的要在参考文献中注明；署名和作者单位无误，未曾以任何形式用任何文种在国内外公开发表过；未一稿多投。二、来稿除文中特别加以标注和致谢之外，不侵犯任何版权或损害第三方的任何其他权利。如果20天后未收到本刊的录用通知，可自行处理(双方另有约定的除外)。三、来稿经审阅通过，编辑部会将修改意见反馈给您，您应在收到通知7天内提交修改稿。作者享有引用和复制该文的权利及著作权法的其它权利。四、一般来说，4500字（电脑WORD统计，图表另计）以下的文章，不能说清问题，很难保证学术质量，本刊恕不受理。五、论文格式及要素：标题、作者、工作单位全称(院系处室)、摘要、关键词、正文、注释、参考文献(遵从国家标准：GB\T7714-2005，点击查看参考文献格式示例)、作者简介(100字内)、联系方式(通信地址、邮编、电话、电子信箱)。六、处理流程：（1）通过电子邮件将稿件发到我刊唯一投稿信箱（2）我刊初审周期为2－3个工作日，请在投稿3天后查看您的邮箱，收阅我们的审稿回复或用稿通知；若30天内没有收到我们的回复，稿件可自行处理。（3）按用稿通知上的要求办理相关手续后，稿件将进入出版程序。（4）杂志出刊后，我们会按照您提供的地址免费奉寄样刊。七、凡向文教资料杂志社投稿者均被视为接受如下声明：（1）稿件必须是作者本人独立完成的，属原创作品（包括翻译），杜绝抄袭行为，严禁学术腐败现象，严格学术不端检测，如发现系抄袭作品并由此引起的一切责任均由作者本人承担，本刊不承担任何民事连带责任。（2）本刊发表的所有文章，除另有说明外，只代表作者本人的观点，不代表本刊观点。由此引发的任何纠纷和争议本刊不受任何牵连。（3）本刊拥有自主编辑权，但仅限于不违背作者原意的技术性调整。如必须进行重大改动的，编辑部有义务告知作者，或由作者授权编辑修改，或提出意见由作者自己修改。（4）作品在《文教资料》发表后，作者同意其电子版同时发布在文教资料杂志社官方网上。（5）作者同意将其拥有的对其论文的汇编权、翻译权、印刷版和电子版的复制权、网络传播权、发行权等权利在世界范围内无限期转让给《文教资料》杂志社。本刊在与国内外文献数据库或检索系统进行交流合作时，不再征询作者意见，并且不再支付稿酬。九、特别欢迎用电子文档投稿，或邮寄编辑部,勿邮寄私人，以免延误稿件处理时间。

林业论文_云南怒江流域森林地上生物量光学遥感

作者:

关键词:

摘要：

文章摘要:以云南省怒江流域为研究对象，基于2016年森林资源二类调查数据和同时期的Landsat 8OLI遥感数据，提取小班的遥感变量的均值统计值，选择蓄积量–生物量转换模型计算了研究区9类优势树种或树种组的小班单位面积森林地上生物量，采用半变异函数的球状模型计算了9类优势树种或树种组的光学遥感估测的光饱和值，应用逐步回归模型估测和BP神经网络模型对不同优势树种或树种组的森林地上森林生物量进行了估测。结果表明：不同优势树种或树种组森林的森林地上生物量光学遥感估测的光饱和值分别为桦木林139 t/hm²、桤木林181 t/hm²、桉树林70 t/hm²、云南松林182 t/hm²、云冷杉林197 t/hm²、乔木经济林161 t/hm²、其他针叶林182 t/hm²、其他阔叶林147 t/hm²、常绿栎类林141 t/hm²;BP神经网络模型的拟合精度以及检验指标均明显优于多元逐步线性回归模型，其中各树种或树种组的BP神经网络模型的R2比多元逐步线性回归模型的R²高出0.1～0.2；逐步回归模型中其他阔叶林的R²最高，达到0.744;BP神经网络模型中其他阔叶林的R²最高，达0.815，且乔木经济林、常绿栎类林和桤木林的R2均在0.6以上；分段残差分析表明2个模型均存在低值高估和高值低估的情况，尤其在生物量小于150 t/hm²时，BP神经网络模型的估测精度较逐步线性回归有明显提高。本研究可为大范围流域森林生物量估测和森林生物量饱和点的确定提供参考。

文章关键词:

项目基金:《长春大学学报》网址: http://www.ccdxxb.cn/qikandaodu/2022/0126/1143.html