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1.
《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2019,(8)
森林蓄积量是评价森林资源数量的一个重要指标。结合遥感影像和地面调查数据估测森林蓄积量受遥感影像、遥感因子、预处理方法、估测方法等多方面的影响。为研究国产GF-1遥感影像估测森林蓄积量的最佳遥感因子组合方式和较优估测方法,并绘制森林蓄积量空间分布图,为我国森林蓄积量的研究提供理论基础和科学依据。为研究GF-1遥感影像估测森林蓄积量的遥感因子和估测方法,以湖南省醴陵市为研究对象,以国产GF-1遥感影像为数据源,通过对遥感图像预处理,获取光谱信息、纹理因子、植被指数作为特征变量,结合同时期的二类调查样地数据,从GF-1遥感影像像元与样地不匹配角度出发,应用移动窗口的方法解决像元与样地的对应关系,采用多元逐步回归、偏最小二乘回归和随机森林模型对研究区森林蓄积量进行估测,采用建模精度和估测精度进行分析评价。实验结果表明:1)3个模型选择的因子都包含了NDVI、 Band2、DI3、CO1和DVI等5个遥感因子,说明其对森林蓄积量的估测比较敏感;2)随机森林模型优于偏最小二乘回归和多元逐步回归,其决定系数R2为0.73、估测精度为83.69%。利用GF-1遥感影像结合随机森林模型应用于森林蓄积量的估测结果趋于真实分布,效果较理想;采用移动窗口法,利用国产GF-1遥感影像并结合随机森林进行森林蓄积量估测具有较好的应用前景。 相似文献
2.
森林蓄积量受遥感因子与地形因子的影响,但这些因子间存在多重相关性,会影响模型稳定性与精度。针对森林蓄积量遥感估测自变量间存在多重共线性问题,采用异于传统最小二乘的偏最小二乘方法建立密云县森林蓄积量遥感估测模型。先对可能影响蓄积量的因子进行分析,选取既存在相关性又对模型显著性有影响的因子为森林蓄积量估测的自变量。用预留的样本对模型进行检验,预测值与实测值相比精度达到90.1%。将通过检验的模型对整个密云县进行反演,得到密云县估测森林蓄积量为2 447 695.203 m3。 相似文献
3.
蓄积量是评价森林资源质量或状况的重要指标,为了解决实测郁闭度和蓄积量费时费力以及无法充分利用航测原始数据生成各项数据的问题,以无人机航测数据的点云数据和正射影像为研究数据,利用冠层高度模型提取高程,通过一元线性回归分析估测平均树高和平均胸径模型;使用改进形态学分水岭方法提取树冠个数;通过主成分回归建立郁闭度模型;结合提取与估测的GIS因子,用偏最小二乘法建立蓄积量模型。结果表明:平均树高模型精度为97.34%、平均胸径模型精度为91.27%,改进分水岭提取树冠精度为80.03%,郁闭度模型精度为83.18%,蓄积量模型精度可达88.43%。蓄积量模型的所有特征因子均是通过遥感方法从无人机原始航测数据中提取而来,充分利用了无人机航测数据。实验建立的树高、胸径和郁闭度模型可以有效地估测森林平均树高、胸径及郁闭度,改进后的分水岭算法减少了过分割,蓄积量模型能够有效估测蓄积量,提高了蓄积量提取效率,节省了大量的人力物力。 相似文献
4.
利用RS和GIS的森林蓄积量偏最小二乘估测研究 总被引：8，自引：0，他引：8
在运用RS、GIS可提取的因子为自变量的森林蓄积量遥感估测中 ,本文提出运用偏最小二乘 (PLS)估计的数学模型。它能使蓄积量估测模型的稳健性增强 ,能够很好地克服传统的基于最小二乘 (OLS)估计建立起来的模型无法真正克服样地少、各自变量之间相关性强及对蓄积量的解释性不强等问题 ,并应用于福建漳浦地区。结果表明 :该方法有较高的预报精度 ,同时可大大降低成本。 相似文献
5.
为了快速有效获取《综合开发利用项目》项目区的森林蓄积量,利用SPOT5和Rapid Eye高分辨率遥感影像,结合野外实地调查数据,采用最小二乘回归方法构建森林蓄积量遥感估测模型,估算柬埔寨王国上丁省特许地2012年的森林蓄积量。结果表明:1利用预留独立样本对模型进行精度验证,不分类型的模型的总体预测精度可达到99.37%,分类型的模型的总体预测精度分别可达到99.57%、97.30%、99.41%、96.84%、76.25%;2不分类型建模反演得到2012年研究区的森林总蓄积量为33197465.008 m3,各类型的森林蓄积量分别为16660360.382、7124988.801、5716238.005、4016470.930、186695.185 m3。结果表明利用高分辨率遥感影像快速估测区域森林蓄积量的可行性,也为合理规划和开发利用特许地的森林资源提供参考。 相似文献
6.
《林业资源管理》2015,(5)
森林蓄积量遥感估测在林业系统中具有十分重要的意义。以建德市为研究区,基于2007年TM遥感影像和2007年森林资源二类调查数据,对松树林分立地质量等级和不分地位等级两种类型建立蓄积量的遥感估测模型,并进行精度检验。其中立地质量等级依据小班平均高和平均年龄建立的地位级表划分为好、中、差三种类型,以每个小班的总蓄积量为因变量,小班各单个遥感因子信息总量为自变量。研究结果表明:1)以TM遥感影像主成分分析中第一主成分为自变量的模型拟合效果最好,决定系数R2均在0.54以上,最高为0.802;2)利用预留独立样本对模型精度进行验证,不分地位级总体估测精度为87.64%,分立地质量等级好、中、差三种类型总体的估测精度分别为94.14%,95.32%,92.38%,分立地质量类型建模的精度明显优于统一建模的精度。研究结果为森林蓄积量遥感估测提供一种改进的思路,且为提高森林生物量和碳储量遥感估测精度提供一种参考方法。 相似文献
7.
《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2016,(5)
基于2007年建德市森林资源二类调查数据和TM影像数据,采用蓄积量—生物量换算因子连续函数法计算松树生物量,对松树树种分立地质量等级和不分地位等级2种类型建立生物量的遥感估测模型,并进行精度检验。结果表明:(1)以TM遥感影像主成分分析中第一主成分为自变量的模型拟合效果最好,决定系数R2均在0.6以上,最高0.773。(2)利用预留独立样本对模型精度进行验证,不分地位级总体估测精度为92.51%,分立地质量等级好、中、差3种类型总体估测精度分别为97.66%、96.56%、97.32%,分不同立地质量等级建模精度明显优于统一建模的精度。研究结果为森林生物量遥感估测提供一种改进的思路,且为提高森林生物量和碳储量遥感估测精度提供一种参考方法。 相似文献
8.
[目的]研究不同立地质量对杉木生物量遥感估测精度的影响,为进一步提高和完善森林生物量遥感监测体系提供一种新的思路和方法。[方法]以2007年建德市森林资源二类调查数据和TM影像为研究材料,采用蓄积量—生物量换算因子连续函数法计算杉木林生物量和地位级法评价立地质量等级,比较杉木立地质量好、中等、差和不分地位等级4种生物量遥感估测模型,并进行精度检验。[结果]表明:(1)以TM遥感影像主成分分析中第一主成分为自变量的模型拟合效果最好,决定系数R2均在0.69以上,最高0.855。(2)利用预留独立样本对模型精度进行验证,不分地位级总体估测精度为87.78%,分立地质量等级好、中、差3种类型总体估测精度分别为97.37%、95.82%、98.23%。分不同立地质量类型可以提高杉木生物量遥感估测精度。[结论]研究结果为森林生物量遥感估测提供一种改进的思路,且为提高森林生物量和碳储量遥感估测精度提供一种参考方法。 相似文献
9.
为了研究高分二号(GF-2)影像生物量估测的模型效果,以攸县黄丰桥林场为研究区,在研究区内采用随机抽样的方法,结合国家森林资源连续清查样地,获取了共47个样地的生物量数据。对GF-2影像进行预处理,结合相关研究,提取8个单波段信息、24个多波段组合信息、4个植被指数以及海拔、坡度、坡向等39个因子作为建模的自变量,采用主成分分析、偏最小二乘和BP神经网络3种方法建立生物量估测模型。结果表明:主成分回归模型的实测值和预测值的决定系数R~2为0.44,模型的估测精度为65.83%;偏最小二乘回归模型的R~2为0.50,模型的估测精度为67.66%;BP神经网络模型的R~2为0.79,模型的估测精度为78.62%。比较可知,BP神经网络模型效果最好。 相似文献