一种基于神经网络模型的森林碳储量计算方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络模型的森林碳储量计算方法，涉及生态环境评价技术领域，所述方法包括：通过目标森林的DEM和TM图像提取目标森林的坡度、坡向、海拔和植被指数数据集；建立BP神经网络模型，以坡度、坡向、海拔和植被指数作为模型的输入，碳密度作为模型的输出；将步骤S1中的数据集分为训练集和验证集，将训练集输入模型对模型进行训练，通过验证集来验证模型的准确性；将待测试森林的坡度、坡向、海拔、植被指数输入模型中获取待测试森林的碳密度值。采用本发明的方法对森林碳储量进行估算时，准确度高，误差小。