非平稳NDVI时序数据人工神经网络建模方法

摘要：

为表征植被覆盖变化过程中的非平稳征,利用人工神经网络模型研究了NDVI数据非平稳时间序列建模方法,并基于1982—2015年的GIMMS NDVI3g数据建立了青海省植被覆盖变化ANN非线性模型和ANN-ARMA组合模型.结果表明,组合模型较为光滑,能够凸显植被的总体变化趋势,且具有更高的模型精度;非线性ANN模型与观测值更为吻合,适宜于描述植被覆盖的细节变化.2016—2025年青海省3000 m以上地区植被覆盖有上升趋势,3000 m以下地区有下降趋势,且整体植被覆盖呈现上升趋势.

关键词：ANN、NDVI3g、非平稳、建模、预测

所属期刊栏目：34

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：青海省科技厅基金项目;教育部"春晖计划"科研基金项目

在线出版日期：2020-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：12-17