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林区数字高程模型修正方法:顾及高程自相关的后向传播神经网络模型
李琳叶, 李艳艳, 陈传法, 刘妍, 刘雅婷, 刘盼盼
地球信息科学学报, 2023, 25(5): 935-952.   DOI: 10.12082/dqxxkx.2023.220766

模型 SRTM1 AW3D30 TDX90
ME/m RMSE/m ME/m RMSE/m ME/m RMSE/m
常绿阔叶林(S1)
BPNN 0.01 11.37 0.37 10.08 -0.34 16.03
BPNN-T -0.61 12.12 -0.69 10.52 -0.61 16.09
BPNN-R -1.52 15.16 0.47 14.95 -0.43 19.36
BPNN-W -0.86 13.31 -1.65 14.18 -0.67 18.52
MLR -0.39 13.26 -0.21 12.16 -0.98 16.72
常绿针叶林(S2)
BPNN -0.62 10.29 -0.24 10.15 -0.79 15.85
BPNN-T -0.24 10.61 -0.41 10.75 0.57 16.95
BPNN-R -0.52 13.01 -0.56 14.24 0.77 19.21
BPNN-W -0.70 12.44 -0.32 14.25 -0.73 18.84
MLR -0.13 11.03 -6.42 12.67 3.76 21.22
混交林(S3)
BPNN 0.05 2.53 -0.34 3.83 -0.22 6.33
BPNN-T -0.08 2.83 0.33 4.88 -0.46 6.48
BPNN-R 0.34 3.59 -1.43 5.07 -0.91 7.96
BPNN-W -0.67 3.14 -0.57 4.62 -1.11 7.21
MLR -1.00 2.91 -1.81 4.98 -4.07 7.93
落叶阔叶林(S4)
BPNN 0.12 7.96 -0.89 8.30 -0.21 13.24
BPNN-T -1.65 10.58 -1.59 10.28 -1.00 14.17
BPNN-R -1.76 9.83 -3.01 11.04 0.12 16.22
BPNN-W 1.50 11.90 0.23 12.74 -0.31 17.90
MLR -5.02 9.53 -3.10 10.42 -3.36 14.39
表5 5种模型精度对比
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