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申请/专利权人:海南空天信息研究院
摘要:本发明涉及一种考虑空间异质性和残差自相关的森林地上生物量估计方法,包括以下步骤:步骤(1)基于主成分分析的特征筛选;得到26个解释变量的前八个主成分,累计解释方差超过95%;用于减少数据维度,同时保留足够的数据信息。步骤(2)基于地理随机森林算法的森林地上生物量预测;得到局部子模型的森林地上生物量预测值;用于捕捉地理数据的空间异质性,提高预测精度。步骤(3)基于经验贝叶斯克里金算法的残差插值;得到校正后的森林地上生物量预测值;用于修正预测偏差,提高预测精度和稳定性。本发明考虑了空间异质性,能够校正预测偏差,且具有高预测精度和稳定性。
主权项:1.一种考虑空间异质性和残差自相关的森林地上生物量估计方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤(1)基于主成分分析PCA的特征筛选;得到PCA的主要特征,该主要特征用于解释数据方差;用于降低数据维度,同时最大化保留原始数据的信息,提高模型的计算效率和准确性;步骤(2)基于地理随机森林GRF算法的森林AGB预测;得到基于局部模型的森林AGB预测结果,该结果反映区域内的空间异质性;用于提高预测精度,通过适应不同区域的特定数据分布来减少整体预测误差;步骤(3)基于EBK算法的残差插值;得到校正后的森林AGB预测值,该预测值经过残差插值处理;用于修正GRF算法的森林AGB预测结果中的系统性偏差,进一步提升最终生物量估计的精度和可靠性。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 海南空天信息研究院 一种考虑空间异质性和残差自相关的森林地上生物量估计方法
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