【摘 要】
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构建NDVI及其影响因子之间的关系模型是对区域植被变化进行预测的重要方法之一,然而传统的模型大多通过线性回归方法构建,且主要选取单一影响因子进行模型构建。深度学习是一
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(编号:91437220);国家重点基础研究发展计划(编号:2010CB950700)
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构建NDVI及其影响因子之间的关系模型是对区域植被变化进行预测的重要方法之一,然而传统的模型大多通过线性回归方法构建,且主要选取单一影响因子进行模型构建。深度学习是一种有效训练深层神经网络的机器学习算法,具有训练速度快、预测精度高的优点,近年来被应用于图像识别、回归分析等各领域。笔者引入深度学习方法,以气象、土壤、地形等多因子为模型自变量,以MODIS-NDVI为因变量构建关系模型,应用于湘赣鄂地区2005—2015年植被变化的预测中,对所建模型的适用性进行了评价。结果表明:深度学习模型与线性回归模型相比
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