基于PSO-SVM的森林地上生物量遥感估测与空间分析——以泰山景区为例

基于PSO-SVM的森林地上生物量遥感估测与空间分析——以泰山景区为例基于PSO-SVM的森林地上生物量遥感估测与空间分析——以泰山景区为例摘要：近年来，森林地上生物量的估测与分析对于森林资源管理和生

PSO-SVM 基于的森林地上生物量遥感估测与空间 —— 分析以泰山景区为例 PSO-SVM—— 基于的森林地上生物量遥感估测与空间分析以泰山景 区为例 摘要： 近年来，森林地上生物量的估测与分析对于森林资源管理和生态环 PSO-SVM 境保护具有重要意义。本文基于粒子群优化支持向量机（）方 法，对泰山景区的森林地上生物量进行遥感估测与空间分析。首先，采 集了泰山景区的遥感影像数据，并提取了相关的影像特征。然后，应用 PSO-SVM 模型训练和测试了地上生物量估测模型，并对结果进行了空间 PSO-SVM 分析。实验结果表明，方法能够准确估测泰山景区的森林地上 生物量，并提供了可视化的空间分布信息，为森林资源管理和生态环境 保护决策提供了重要支持。 1. 引言 森林生态系统作为地球上最重要的生态系统之一，对于水源保护、 土壤保持、碳循环等具有重要作用。森林地上生物量是衡量森林生态系 统功能和资源量的重要指标，对于进行森林资源管理和生态环境保护具 有重要意义。然而，传统的野外调查方法需要大量的时间、人力和物力 投入，并且具有局部性和不确定性，不能满足大规模、高精度的需求。 遥感技术作为一种快捷、经济、高效的手段，能够获取广域、连续 的地表信息，并进行定量化分析。近年来，越来越多的研究使用遥感数 据估测森林地上生物量，大大提高了估测的效率和精度。支持向量机 SVM （）作为一种机器学习方法，已被广泛应用于遥感影像分类和回归分 析中，并取得了显著的成果。 2. 数据与方法