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李文戈 (李文戈.) [1] | 陈楠 (陈楠.) [2] | 孙阵阵 (孙阵阵.) [3]

Abstract:

[目的]揭示在地势起伏影响下植被GPP时空格局特征,进而深入分析地形地貌与植被GPP之间的相互作用机制,为植被碳通量模拟以及空间分异性研究提供新的视角。[方法]采用机器学习模型,基于宏观地形因子构建植被GPP模拟模型。通过谱模型提取6个典型地貌样区的植被GPP空间谱,并运用定性和定量分析方法研究了其空间异质性。[结果]XGBoost模型的模拟精度较好,且引入宏观地形因子特征组模型的决定系数(R

Keyword:

数字高程模型 机器学习 植被总初级生产力 谱模型 黄土高原

Community:

  • [ 1 ] 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
  • [ 2 ] 福州大学数字中国研究院(福建)

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Source :

水土保持研究

Year: 2025

Issue: 02

Volume: 32

Page: 331-339

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