来源：期刊VIP网 时间：
作者：罗智辉;胡羽丰;龚劲章;张志裕;李云龙;
单位：长安大学地质工程与测绘学院;黄土科学全国重点实验室;西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室;
摘要：针对热带雨林生物量难以准确测定的问题，以亚马逊雨林和刚果雨林作为研究区，基于CYGNSS提供的GNSS-R数据，采用灰狼算法优化的ANN模型反演了热带雨林森林地上生物量。结果表明：在亚马逊雨林，反演的森林地上生物量与验证数据之间相关性约为0.9,RMSE为39 t/ha;在刚果雨林，反演的森林地上生物量与验证数据之间的相关性为0.93,RMSE为49 t/ha。利用训练的“最优”ANN网络，我们可以基于CYGNSS数据和辅助数据生成高精度森林地上生物量月产品，对比现有产品，时间分辨率显著提升，有助于更快监测和分析植被的动态变化。
关键词：CYGNSS;;GNSS-R;;ANN;;森林地上生物量
基金资助：国家自然科学基金项目(42041006);; 陕西省自然科学研究计划(2024JC-YBMS-197);; 长安大学中央高校基本科研业务费项目(300102263203);; 陕西省地学大数据与地质灾害防治创新团队项目(2022)
