基于SOM神经网络的五指山市森林健康评价

摘要

SOM神经网络具有无样本自组织学习的功能,能从输入数据中寻找规律,使结果客观、真实.本研究采用1993-2008年五指山市四期一类调查数据,运用SOM神经网络分析森林动态变化,对五指山市森林健康进行评价,并探讨了森林健康等级与龄组和郁闭度之间的关系.结果表明:1993年五指山市森林健康水平较低,Ⅰ等质量占据绝对主导地位,随后森林质量逐步提高,至2008年,五指山市森林健康等级,Ⅲ、Ⅳ等占据主体,森林健康水平得到很大提高,同时在一定范围内,森林表现出小班龄组越大,郁闭度越大,健康等级越高.以上评价结果可为五指山市的森林可持续经营利用提供理论支撑.