ニューラルネットワークを応用した地位指数の推定

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
本研究は,GISから得られた地形因子データをもとに,ニューラルネットワークを用いてスギ林分での地位指数の推定を行うことを目的とする。地形因子データは,DEM法を用いて算出された,有効起伏量,露出度,有効貯留容量,累積流量の4因子であり,これらをニューラルネットワークの入力層データとした。教師の値には調査地から得た実測樹高を用い,ニューラルネットワークからの出力値を推定樹高値とした。また,同じデータを用いた重回帰モデルによる推定と比較した。モデル選択にはAIC,相関係数及び主成分スコアを用い,最適な組み合わせを決定した結果,選択された重回帰モデルの相関係数は0.5700であったのに対し,ニューラルネットワークモデルでは0.8612と高い値を示した。また,作成された地位指数推定図からも,ニューラルネットワークモデルは実用的であると判断された。
2005-03-30

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク