基于人工神经网络的蒙古高原草地产量时空格局分析
准确及时地估算牧草产量对于了解蒙古高原草原的生态条件至关重要。在这项研究中，在与多元线性回归、K近邻和随机森林模型进行比较后，选择了一种新的人工神经网络（ANN）模型进行草原产量反演。ANN的性能优于其他机器学习模型。同时，我们对2000年至2020年中期草地产量的时空特征和趋势进行了分析。草原生产力从北向南下降。此外，92.64%的草原呈上升趋势，而7.35%的草原呈下降趋势。草原退化区主要位于内蒙古和蒙古中部戈壁地区。草地生产力与地表温度和降水呈正相关，尽管在某些地区后者不如前者敏感。这些发现表明，基于ANN模型的草产量估算是MP中草原生产力评估的有效方法，可用于更大的区域，如欧亚草原。