基于BP神经网络的森林生态功能指数评价——以甘肃森林资源清查数据为例

摘要

为了解森林生态功能指数在森林生态功能评价中的效果,以甘肃省森林资源清查固定样地为对象,按3种不同等级对森林生态功能指数(FEFI)进行处理,用BP神经网络进行分析.结果表明:森林生态功能等级细化有利于提高评价的客观性和可靠性;参与FEFI评价的8个因子的重要性排序是蓄积量、平均树高、郁闭度、植被总覆盖、树种结构、枯枝落叶、森林群落和自然度;用定性因子的代码进行评价时,存在很大的不稳定性;BP神经网络分析法优于现行技术规定的评价方法,且具有较高的实用性和客观性.