该研究主要探讨了如何利用优化后的BP神经网络建立香格里拉高山松蓄积量的预测模型。研究中，研究人员选取了香格里拉县的高山松作为研究对象，利用Landsat TM 8卫星影像和DEM（数字高程模型）数据，结合森林资源二类调查数据和地面样地实测数据，来获取森林的相关信息。
在模型构建过程中，研究人员采用了MATLAB平台，分别运用遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）对传统的BP神经网络进行优化。这两种算法都是常见的全局优化方法，能够帮助神经网络找到更好的权重和阈值，从而提高模型的预测精度和效率。
通过对模型的评估，研究发现遗传算法虽然优化效果较好，但其计算时间相对较长，大约需要44小时19分钟，而粒子群算法的优化过程仅需1.4小时，效率更高。在模型性能方面，遗传算法优化后的BP神经网络模型的决定系数（R²）为0.636，均方根误差（RMSE）为4.216 m³，预测精度（P）为81.748%，这些指标均优于粒子群算法优化后的模型。
研究进一步建立了基于遗传算法优化的BP神经网络模型，用于估算香格里拉县高山松的蓄积量。根据模型预测，香格里拉高山松的总蓄积量约为133,178,797 m³。这一结果对于森林管理和生态研究具有重要的参考价值。
该研究强调了在森林蓄积量预测中，优化算法的选择对模型性能的影响。遗传算法和粒子群算法在神经网络优化中的应用表明，选择合适的优化策略可以显著提升模型的预测能力和效率。同时，这种基于遥感数据和GIS技术的建模方法，为其他地区的森林资源评估提供了可借鉴的模式，尤其是在大数据背景下，如何高效、准确地估算森林蓄积量，对于实现可持续森林管理和环境保护具有重要意义。
关键词：高山松，蓄积量，BP神经网络，遗传算法，粒子群算法，森林资源管理
该文是林业科学领域的一篇研究论文，旨在利用先进的数据处理技术和机器学习方法，改进传统模型，提高对森林蓄积量预测的准确性，为林业决策提供科学依据。
