【摘 要】
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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
【机 构】
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青海大学地质工程系,中国地质大学（北京）土地科学技术学院,北京麦格天宝科技股份有限公司
【基金项目】
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青海省科技厅基金项目(2017-ZJ-744);教育部“春晖计划”科研基金项目(Z2016076)
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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ANNARMA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3000m以上地区植被覆盖有上升趋势,3000m以下地区有下降趋势,且整体植被覆盖呈现上升趋势。
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