基于PSO-BP神经网络与SHAP解释器的针叶乔木生物量估算方法及系统

本发明涉及森林资源调查监测技术领域，具体为基于PSO‑BP神经网络与SHAP解释器的针叶乔木生物量估算方法及系统。包括以下步骤：步骤一：采集针叶乔木的大数据，所述大数据包括林木基础数据和环境变量数据；步骤二：对所述大数据进行预处理，得到显著相关因子；步骤三：通过PSO‑BP神经网络对显著相关因子训练构建生物量模型，用于针叶乔木生物量的估算；步骤四：验证指标评估模型精度和基于机器学习解释工具SHAP解释器分析各因子的贡献程度。本申请利用公开发表的研究文献，收集并整理不同生长区域的杉木单木生物量实测数据及因子数据，在考虑多因子变量的情况下，重新构建了杉木非参数模型，精度得到了提升。