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1.
《林业科学》2016,(5)
【目的】将ICESat-GLAS波形数据与HJ-1A/HSI高光谱数据联合,借助HSI高光谱数据提供的连续高分辨率光谱信息,实现区域森林冠层高度的估测,降低由于GLAS光斑呈离散条带状分布无法覆盖整个研究区造成的估测误差。【方法】首先,从平滑后的ICESat-GLAS波形数据中提取波形参数(波形长度W和地形坡度参数TS),基于W和TS建立GLAS森林冠层高度估测模型,并利用此模型计算研究区所有GLAS光斑内的森林冠层高度;然后,采用最小噪声分离法(MNF)对HJ-1A/HSI高光谱数据进行降维,提取前3个MNF分量(MNF1,MNF2,MNF3);最后,基于支持向量回归机(SVR)算法,利用GLAS估测的森林冠层高度和3个MNF分量建立区域森林冠层高度SVR估测模型,并估测研究区内无GLAS光斑覆盖区域的森林冠层高度,生成森林冠层高度分布图。【结果】从ICESat-GLAS波形数据中提取的地形坡度参数TS与野外实测地形坡度具有显著线性关系(R2=0.78);基于W和TS建立的GLAS森林冠层高度估测模型的R~2=0.78,RMSE=2.51 m,模型验证的R~2=0.85,RMSE=1.67 m;基于支持向量回归机算法建立的SVR模型建模的R2=0.70,RMSE=3.62 m,模型验证的R2=0.67,RMSE=4.42 m。采用野外数据对最终得到的森林冠层高度分布图的估测误差进行分析,结果估测误差最大值为7.10 m,最小值为0.07 m,平均值为1.78 m,估测误差的标准差为1.49 m,Q1为0.75 m,Q3为2.31 m。【结论】从ICESat-GLAS波形数据中提取的地形坡度参数TS能够很好地反映地形坡度的变化,本研究建立的线性关系模型可克服对数关系模型在平坦地区解释困难的问题。基于支持向量回归机算法,将ICESat-GLAS波形数据与HJ-1A/HSI高光谱数据联合,可克服ICESat-GLAS由于光斑呈离散条带状分布无法实现区域森林冠层高度估测的不足,实现对区域森林冠层高度的高精度估测。 相似文献
2.
【目的】提出一种基于TanDEM-X SAR数据的RVoG模型三阶段算法反演森林冠层高度,以解决RVoG模型实际应用中模型成立条件难以严格满足、受地形影响导致森林冠层高度估测精度不高的问题。【方法】以云南省普洱市思茅区思茅松纯林和混交林为研究对象,开展经典三阶段算法、地面相位优化的三阶段算法、纯体散射复相干优化的三阶段算法和低估补偿改进的三阶段算法反演森林冠层高度试验。【结果】RVoG模型经典三阶段算法反演森林冠层高度存在低估现象(r=0.11, bias=-26.20 m, RMSE=7.16 m),地面相位优化的三阶段算法、纯体散射复相干优化的三阶段算法、低估补偿改进的三阶段算法反演森林冠层高度的估测精度较经典三阶段算法提高,其中低估补偿改进的三阶段算法反演森林冠层高度的改善效果最佳(r=0.79, bias=-1.69 m, RMSE=2.56 m);思茅松纯林的估测效果(r=0.81, bias=1.40 m, RMSE=2.27 m)优于思茅松混交林(r=0.72, bias=-3.09 m, RMSE=2.87 m)。【结论】相比经典三阶段反演算法,基于TanDEM-X S... 相似文献
3.
利用三维激光雷达森林回波波形模型模拟了地形对波形的影响,并用ICEsat GLAS的数据对模拟结果进行了验证.结果表明坡度对大光斑激光雷达波形影响较大,随着坡度的增大,地面回波和树冠回波都展宽,波形长度也随之增加,同时地面的波峰和植被的波峰值都降低,来自地面的回波明显减少,并逐渐与靠近地面的回波发生信息混叠.鉴于二者的关系呈近似线性正相关,在实际的森林参数反演中可望通过减去一个含有坡度或地形起伏度的因子进行地形效应纠正. 相似文献
4.
基于多源遥感的森林地上生物量KNN-FIFS估测 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】针对多源遥感数据及其派生特征因子数据维度高、信息冗余、易造成估测模型过拟合等问题,从高维度遥感特征因子中高效优化特征组合,优化区域森林地上生物量(AGB)的k最近邻(k-NN)估测模型。【方法】提出基于快速迭代特征选择的k最近邻法(KNN-FIFS),以森林资源样地调查数据计算的森林AGB为参考,以留一法交叉验证(LOO)相应的k-NN模型反演的森林AGB均方根误差(RMSE)最小为原则,依次迭代选取遥感特征,优化区域森林AGB的k-NN估测模型。以大兴安岭根河森林保护区为研究区,结合Landsat-8 OLI各波段光谱信息、植被指数、纹理、地形因子、机载合成孔径雷达(SAR)P-波段HV极化后向散射强度信息(PHV)以及森林资源样地调查数据,利用KNN-FIFS方法估测研究区森林AGB,并与多元线性逐步回归法(SMLR)进行对比分析。【结果】利用KNN-FIFS方法,得到当k为3,特征组合为PHV、短波红外波段一均一性(H6)、短波红外波段一二阶矩(S6)、短波红外波段二二阶矩(S7)、海蓝波段相关性(Cr1)、近红外波段相关性(Cr5)、海蓝波段相异性(D1)、增强型植被指数(EVI)时,研究区森林AGB估测结果最优,其精度(R~2=0.77,RMSE=22.74 t·hm~(-2))显著优于SMLR估测精度(R~2=0.53,RMSE=32.37 t·hm~(-2))。【结论】KNN-FIFS方法相比SMLR更适用于森林AGB多源遥感估测;KNN-FIFS方法可以从高维度遥感特征因子中高效选取相关特征进行森林AGB估测。 相似文献
5.
《林业科学》2017,(3)
【目的】从反映森林冠层大小的树冠纹理结构出发,利用高空间分辨率遥感影像中树冠纹理的周期性信息,提取基于傅里叶变换纹理序列的纹理指数(FOTO,Fourier-based textural ordination)估测森林地上生物量,探究FOTO纹理因子在温带森林生物量估测上的潜力,为提取新型纹理参数估算森林生物量提供新的参考途径。【方法】以2009年9月获取的小兴安岭地区凉水国家自然保护区(47°11'N,128°53'E)高分辨率机载航空影像(空间分辨率0.5 m)为例,通过提取CCD影像的FOTO纹理参数,采用多元逐步回归方法对森林地上生物量进行参数反演,并对CCD 3个波段影像提取的9个FOTO纹理因子以及波段平均影像提取的3个FOTO纹理因子2种方法的生物量估测结果进行比较。同时,在研究中尝试采用5种不同尺寸(60 m×60 m,80 m×80 m,100 m×100 m,120 m×120 m和150 m×150 m)的窗口,产生不同尺寸的FOTO因子与生物量进行回归建模。最后,将FOTO纹理因子作为自变量与激光雷达反演的参考生物量进行拟合,利用多元逐步回归方法建立生物量模型,并采用十折交叉验证评估预测模型的泛化能力。【结果】FOTO纹理因子与森林生物量的相关性较高,CCD影像3个波段的9个FOTO纹理因子与生物量的R~2均高于0.67,窗口60 m×60 m,80 m×80 m,100 m×100 m,120 m×120 m和150 m×150 m的估测精度分别为67.3%,73.4%,74.4%,78.3%和80.9%。CCD影像波段平均影像的3个FOTO纹理因子与生物量的R~2均高于0.57,5种窗口尺寸的估测精度分别为58.2%,62.1%,64.3%,67.4%和70.9%。根据最优预测模型获得分辨率100 m的凉水试验区全覆盖生物量结果图,精度为74.41%,RMSE为50.55 t·hm~(-2)。【结论】基于FOTO算法提取的纹理因子与森林地上生物量密切相关且无明显饱和现象,对我国北方温带混交林区的生物量反演有极大潜力。FOTO纹理因子与森林地上生物量的多元线性逐步回归模型R~2达0.81,RMSE为46.78 t·hm~(-2)。 相似文献
6.
《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(8)
【目的】森林是陆地生态系统的重要组成部分,精确估测森林地上生物量对森林资源的经营管理具有指示作用,对研究全球碳循环具有重要意义。为了改善单一来源遥感数据估测森林地上生物量的不足,探讨了联合高分三号(Gaofen-3,GF-3)全极化(Polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)数据极化分解参数和Landsat-8 OLI数据估测森林地上生物量的可行性,并针对多源遥感数据的冗余问题优化特征组合。【方法】以广西南宁市高峰林场为研究区,结合森林样地调查数据,提取GF-3 PolSAR数据的后向散射系数、极化分解参数和Landsat-8 OLI数据的光谱信息、植被指数、纹理,使用基于序列前向特征选择的K最近邻法(K-nearest neighbor based on sequence forward feature selection,KNN-SFS)估测研究区的森林地上生物量,以留一法交叉验证得到的森林地上生物量预测值和实测值之间的均方根误差(Root mean square error,RMSE)最小为原则,对比验证使用多源遥感数据和单一来源遥感数据时的估测结果,寻求估测森林地上生物量的最优特征组合,基于最优特征组合绘制研究区的森林地上生物量空间分布图。【结果】结合GF-3 PolSAR数据和Landsat-8 OLI数据估测研究区森林地上生物量的精度为RMSE=21.05 t·hm~(-2),R~2=0.75,优于仅使用GF-3 PolSAR数据估测的精度(RMSE=28.38 t·hm~(-2),R~2=0.47)和仅使用Landsat-8 OLI数据估测的精度(RMSE=29.52 t·hm~(-2),R~2=0.42)。【结论】多源数据协同反演森林地上生物量可以提高估测的精度,基于KNN-SFS方法联合GF-3 PolSAR数据与Landsat-8 OLI数据可以较好地估测森林地上生物量。 相似文献
7.
基于机载激光雷达点云和随机森林算法的森林蓄积量估测 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业科学》2021,57(8)
【目的】基于机载激光雷达点云数据提取的森林高度参数和郁闭度,结合分层地面样地调查数据,采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,分析机载激光雷达点云数据在森林蓄积量反演方面的潜力,为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据。【方法】以直径30 m的地面样圆离散点云数据为数据源,经数据校准等预处理后,利用Li DAR360软件提取森林高度参数(最大高、平均高等)和郁闭度,并将数据随机分成训练数据(70%)和验证数据(30%)。采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,对仅用高度参数建模以及联合高度参数和郁闭度建模结果进行比较;同时运用R软件VSURF工具包筛选建模变量,对筛选后变量的建模结果进行分析。【结果】仅用高度参数建模的估测精度为R~2=0.75、RMSE=40.07 m~3·hm~(-2)、MAE=29.21 m~3·hm~(-2)、MRE=49.40%,联合高度参数和郁闭度建模的估测精度为R~2=0.79、RMSE=36.23 m~3·hm~(-2)、MAE=26.16 m~3·hm~(-2)、MRE=38.35%。通过变量筛选,建模参数从24个减少至7个,可极大提高运算效率,同时R~2未变化,RMSE从36.23 m~3·hm~(-2)升至36.50 m~3·hm~(-2),rRMSE从31.92%升至32.97%,MAE从26.16 m~3·hm~(-2)降至26.08 m~3·hm~(-2),MRE从38.35%降至38.05%。【结论】机载激光雷达点云数据可以提取森林的垂直结构信息(高度参数)和水平结构信息(郁闭度),具备三维结构参数提取能力。采用随机森林算法,增加林分郁闭度信息可显著提高森林蓄积量估测精度。通过变量筛选,虽然能够降低参数数量,但对模型精度具有一定影响,在建模精度要求较高的情况下,建议使用全变量进行蓄积量估测;而在数据量较大的情况下,建议使用筛选变量进行蓄积量估测。基于机载激光雷达点云数据估测森林蓄积量显著优于光学遥感数据,可为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据,能够满足大范围森林蓄积量快速反演需求。 相似文献
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【目的】探究环境因子对毛竹林CO_2通量的影响,为亚热带典型森林碳循环模拟提供技术和理论支撑。【方法】基于浙江省安吉县山川乡2011—2014年毛竹林通量塔观测数据,采用随机森林模型对毛竹林CO_2通量进行模拟,以均方根误差(RMSE)、决定系数(R~2)和林氏调和系数(LCCC)3个指标评价模型精度,并通过计算环境因子重要性得分来分析环境因子对毛竹林CO_2通量的影响。【结果】随机森林模型能以较高精度模拟毛竹林CO_2通量,但由于2013年7和8月发生极端高温干旱,模型难以刻画这种短时、剧烈的干扰,最终导致测试阶段模型精度(R~2=0.845 5,RMSE=0.437 7 mg·m~(-2)s~(-1),LCCC=0.914 1)低于训练阶段模型精度(R~2=0.961 5,RMSE=0.005 4 mg·m~(-2)s~(-1),LCCC=0.980 1);十折交叉验证表明,随机森林模型拟合效果稳定,且模型内部参数设置合理,模型误差主要来自于输入数据;在月尺度上,环境因子对毛竹林CO_2通量影响的重要性得分表现为光合有效辐射PAR(63.332)土壤5 cm深处温度T_S(29.932)空气相对湿度R_H(25.839)大气温度T_A(25.581)空气CO_2浓度C_(CO_2)(25.095)饱和水汽压差VPD(24.123)风速W_S(23.504)生态系统有效能量A_E(19.323)土壤热通量Q_S(18.502),PAR对毛竹林CO_2通量变化影响最大,PAR、T_S和VPD对毛竹林CO_2通量的影响较显著(P0.05),这3个因子是影响月尺度上毛竹林CO_2通量变化的主导因子。【结论】随机森林模型能以较高精度拟合毛竹林CO_2通量;在相关环境因子中,光合有效辐射、土壤5 cm深处温度和饱合水汽压差对毛竹林CO_2通量影响的贡献最显著,这3个因子对毛竹林CO_2通量月尺度上的变化具有控制作用。 相似文献
9.
基于机器学习和多源数据的湘西北森林地上生物量估测 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业科学》2021,57(10)
【目的】针对传统森林资源清查方法成本高、时效性低和结果统一性差等问题,基于多源遥感数据,采用机器学习算法选择特征变量并建立估测模型,制作森林地上生物量(AGB)面分布产品,为森林资源信息化调查提供技术手段。【方法】以湖南省西北部为研究区,利用生物量异速生长方程将森林资源样地调查数据转换为AGB,筛选到393个样地AGB参考值。以Landsat-8数据为光学遥感数据源,提取各波段光谱信息、植被指数、纹理特征以及缨帽变换各分量;以ALOS PALSAR-2、Sentinel-1数据为雷达遥感数据源,提取各极化方式后向散射强度和归一化极化差分指数。结合高程、坡度、坡向地形因子,获得122个备选特征变量。采用逐步回归方法和随机森林(RF)算法筛选建模变量,分别建立多元线性回归(MLR)、RF和支持向量回归(SVR)模型。以均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(rRMSE)和决定系数(R~2)为模型评价指标,运用十折交叉验证法评价模型效果,选择最佳模型完成生物量制图,并选取5种中国或全球尺度生物量制图产品进行比较分析。【结果】在训练集上,RF模型表现最好(RMSE=12.8 mg·hm~(-2),rRMSE=21.1%,R~2=0.93),其次为SVR模型(RMSE=26.1 mg·hm~(-2),rRMSE=43.3%,R~2=0.55),MLR模型表现最差(RMSE=30.9 mg·hm~(-2),rRMSE=50.5%,R~2=0.39);在测试集上,采用RF算法建立的模型表现(RMSE=30.1 mg·hm~(-2),rRMSE=51.3%,R~2=0.42)同样优于MLR(RMSE=32.6 mg·hm~(-2),rRMSE=54.1%,R~2=0.30)和SVR(RMSE=32.8 mg·hm~(-2),rRMSE=55.3%,R~2=0.25)。3种模型均显示出一定程度的低值高估和高值低估现象。RF模型选择出13个建模变量,包括PALSAR-2后向散射信息、高程以及Landsat-8光谱信息、植被指数、缨帽变换湿度与绿度分量差值。应用RF模型完成区域生物量制图,与其他产品对比,能够基本反映研究区内生物量分布情况,并显示出丰富的生物量分布细节信息,生物量范围为0～119 mg·hm~(-2),平均生物量为37.5 mg·hm~(-2),标准差为35.9 mg·hm~(-2)。【结论】结合多源遥感数据与机器学习算法,能够准确、快速地测算大范围生物量,具有较大应用潜力。相比SVR和MLR模型,RF模型在AGB估测上的表现更优,RF算法能够从多源变量中有效筛选出适用于AGB机器学习建模的变量。 相似文献
10.
【目的】研究通过集成波形信号处理、空间解析和重构建模以及综合波形信息提取方法,探索基于小光斑全波形LIDAR特征变量高精度反演林分特征的新方法。【方法】以江苏南部丘陵地区的亚热带天然次生林为研究对象,在预处理和分析小光斑全波形 LIDAR 数据的基础上,首先基于体元空间框架分解和提取波形的振幅能量信息,并构建伪垂直波形模型;然后,从中提取空间位置信息(即点云)及几何辐射变量,计算 LiDAR点云和波形特征变量,并通过相关性分析筛选特征变量;最后,结合地面实测林分特征参数构建反演模型并验证精度。【结果】1)各 LiDAR特征变量对 Lorey’s树高的敏感性最高,对蓄积量和地上生物量次之,对胸高断面积最低,而返回脉冲总能量和返回脉冲峰值点数对胸高断面积的敏感性却高于其他林分特征因子;在点云特征变量组中,平均高、高度百分位数及冠层上部的返回点云密度与各林分特征之间的相关性较高,而在波形特征变量组中,能量中值高度的均值、返回脉冲长度的标准差和冠层粗糙度的标准差与各林分特征之间的相关性较高;2) Lorey’s 树高的模型估算精度最高( RMSE为实测均值的7.26%),而蓄积量、地上生物量和胸高断面积的模型估算精度略低且较相近( RMSE为实测均值的15.91%～19.82%);模型自变量的数量都在3个以内,选中的自变量为高度百分位数、冠层返回点云密度、返回脉冲长度和冠层粗糙度的标准差;3)各林分特征实测值与交叉验证估算值的拟合结果表明, Lorey’s树高的拟合效果最好(R2=0.85),地上生物量(R2=0.68)和蓄积量(R2=0.59)次之,而胸高断面积(R2=0.45)最低;4) Lorey’s 树高、蓄积量和地上生物量的空间分布状况基本一致,源于它们内在的相关性;相比其他3个特征变量,胸高断面积的空间分布不够连续,这可能是由于其预测模型精度较低所致。【结论】各林分特征综合回归模型的拟合效果和精度都高于仅使用点云特征变量拟合模型的精度,表明了波形特征变量提取森林中下层信息的潜力。点云特征变量描述了森林冠层及上部的三维结构及密度信息,而波形特征变量则获得了森林冠层及以下部分完整的垂直分布和能量信息,二者互补可提升林分特征反演的精度。 相似文献
11.
旺业甸林场人工林生物量遥感反演研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2019,(10)
森林生物量能直接反映森林质量,遥感技术结合地面样地能实现林分或区域范围森林生物量的反演,反演结果对制定森林资源合理利用、生态环境改善等方面的政策具有重要的指导意义。论文以旺业甸林场Landsat8 OLI影像为数据源,从影像中提取161个植被指数,对比Pearson相关系数法和随机森林法进行特征变量选择,分别筛选出合适的因子作为模型自变量,结合实地调查数据,建立多元线性逐步回归、地理加权回归、kNN回归和随机森林等4种生物量反演模型,并对模型结果进行精度验证。研究结果表明:1)利用Pearson相关系数法进行特征变量选择要优于随机森林法。2)短波红外光和近红外区间波段组合得到的植被指数与生物量的相关性显著,相关性系数最高的前五个因子为SR627、SR637、SR647、SR64、SR213,分别达到了0.776、0.761、0.730、0.702和0.657;3)4种生物量反演模型中,随机森林模型效果最好,决定系数R2为0.72,RMSE=8.12,EA=76.54%;线性逐步回归模型次之,R2为0.65,RMSE=9.01,EA=72.88%;其次是kNN回归模型,R2为0.59,RMSE=9.75,EA=74.89%;地理加权回归模型效果最差,R2为0.58,RMSE=13.75,EA=53.95%;4)利用随机森林模型对研究区进行生物量反演,反演结果生物量空间分布与实际情况基本一致,反演效果较好。 相似文献
12.
《林业科学》2021,57(4)
【目的】基于多角度PROBA/CHRIS遥感数据和野外实测数据,结合PROSAIL模型和随机森林模型反演森林叶面积指数(LAI),以提高植被LAI遥感反演精度,为区域土壤侵蚀遥感定量监测提供新的方法和模型。【方法】以南京市紫金山和幕府山为研究区,采用野外调查、遥感影像、辐射传输模型与数学模型相结合的方法,构建基于PROSAIL模型和多角度PROBA/CHRIS遥感数据的随机森林LAI反演模型,对PROSAIL模型进行敏感性分析和适用性评价,确定最佳LAI反演模型,并利用地面实测LAI进行精度验证和评价。【结果】PROSAIL模型中各输入参数敏感性大小为LAI叶绿素a、b含量Cab叶片干物质含量Cm热点参数SL叶片内部结构参数N等效水厚度Cw;模拟的冠层反射率精度大小为0°36°-36°55°-55°。单角度LAI反演模型中,前向观测角55°精度最高,其决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分误差(MAPE)分别为0.915 7、0.235 7和0.042 6;相比于传统垂直观测,55°模型的R2提高0.75%,RMSE和MAPE分别降低3.76%和5.12%;相比于非线性回归模型,单角度随机森林LAI反演模型的R2提高0.7%,RMSE和MAPE分别降低15.40%和11.98%;单角度LAI反演模型精度由高到低依次为55°、36°、0°、-55°、-36°。多角度LAI反演模型中,3角度组合(0°、36°、55°) LAI反演精度最高,其R2、RMSE和MAPE分别为0.918 4、0.231 9和0.041 5,相比于单角度55°,R2提高0.29%,RMSE和MAPE分别降低1.61%和2.58%;相比于传统垂直观测,3角度组合模型的R2提高1.05%,RMSE和MAPE分别降低5.31%和7.57%;相比于非线性回归模型,多角度随机森林LAI反演模型的R2提高0.79%,RMSE和MAPE分别降低6.72%和9.19%。紫金山西部区域LAI介于0.44～6.70之间,林地LAI均值为3.04;紫金山西部林地LAI整体上呈北部和南部高、中间低的空间分布格局。【结论】最佳LAI反演模型为基于3角度组合(0°、36°、55°)的随机森林LAI反演模型;一方面,增加观测角度可提供更多植被冠层结构信息,LAI反演精度随观测角度增加而增加,但另一方面,观测角度过多会使像元空间重采样、叶片阴影和土壤阴影等问题带来更多不确定性,LAI反演精度反而下降;无论是单角度还是多角度数据,随机森林LAI反演模型精度均高于非线性回归模型,随机森林模型能够明显提高LAI反演精度,适用于区域植被LAI反演;多角度遥感数据能够反映森林立体结构信息和地物多维空间结构特征,显著改善传统垂直观测数据反演LAI精度较低的问题,从而有效提高植被LAI反演精度。 相似文献
13.
【目的】研究机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和森林叶面积指数(LAI)估测的影响,为机载LiDAR点云数据区域森林结构参数估测提供参考。【方法】野外分别测定30块樟子松、33块长白落叶松样地的林分平均高和LAI,对原始LiDAR点云数据进行去噪、点云分类、高程归一化和重叠点移除等处理,从重叠点移除前、重叠点和重叠点移除后的点云数据中分别提取一系列样方点云高度分位数(HP1、HP5、HP10、…、HP99、Hmax和Hmean)和激光穿透指数(LPI),借助留一交叉验证建立并评价樟子松和长白落叶松林分平均高和LAI估测模型的精度,通过对比分析估测模型的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)揭示机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和LAI估测的影响。【结果】对樟子松林分平均高估测而言,重叠点移除前林分平均高的最高估测精度(R2=0.873,RMSE=0.940)出现在HP90处,重叠点林分平均高的最高估测精度(R2=0.892,RMSE=0.866)出现在HP80处,而重叠点移除后林分平均高的最高估测精度(R2=0.892,RMSE=0.868)出现在HP55处;对长白落叶松林分平均高估测而言,重叠点移除前、重叠点和重叠点移除后林分平均高的最高估测精度均出现在HP99处,R2分别为0.725、0.719和0.741,RMSE分别为1.196、1.209和1.161。对樟子松LAI估测而言,重叠点移除前估测结果 R2为0.666,RMSE为0.220,重叠点估测结果 R2为0.551,RMSE为0.255,重叠点移除后R2提高到0.794,RMSE降低为0.172;对长白落叶松LAI估测而言,重叠点移除前估测结果 R2为0.654,RMSE为0.110,重叠点估测结果 R2为0.640,RMSE为0.112,与樟子松估测结果一致,重叠点移除后长白落叶松LAI估测精度大幅度提高,R2变为0.762,RMSE变为0.091。【结论】无论是林分平均高还是森林LAI,相邻航带旁向重叠点移除后的估测精度均高于重叠点移除前和重叠点,且樟子松的估测精度高于长白落叶松。对林分平均高而言,樟子松和长白落叶松达到最高估测精度时所对应的点云高度分位数不同。机载LiDAR点云数据相邻航带旁向重叠点的移除可有效提高森林结构参数的估测精度,在未来机载LiDAR点云数据预处理时应加入重叠点移除操作。 相似文献
14.
《林业科学》2019,(11)
【目的】在多树种多层次针阔混交林中,基于贝叶斯混合效应模型法构建树高与胸径关系的混合效应模型,以提高预测模型参数稳定性,为揭示混交林多树种生长规律、资源分配差异及森林质量精准提升提供科学依据。【方法】以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松和白桦针阔混交林为研究对象,基于112块标准地(30 m×30 m)调查数据,选取6个包含不同林分因子的理论方程作为构建混交林不同树种树高与胸径关系的基础模型,选择出拟合精度较高的模型,分别采用两水平非线性混合效应模型法和贝叶斯混合效应模型法构建立包含哑变量的多树种树高与胸径关系模型。【结果】包含林分优势高和林分断面积组合变量的Richards方程拟合效果最好,模型确定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和绝对误差(Bias)分别为0849 5、2378 6和0365 4;贝叶斯混合效应模型法拟合精度略高于传统非线性混合效应模型法:基于传统非线性混合效应模型法的华北落叶松树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0930 4和0103 4,白桦树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0982 7和0112 6;基于贝叶斯混合效应模型法的华北落叶松树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0910 5和0096 8,白桦树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0963 3和0100 2。【结论】基于贝叶斯混合效应模型法构建的非线性混合效应模型,充分考虑混交林多树种树高与胸径关系模型参数的不确定性,模型预测效果更具可靠性和稳定性。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(9)
【目的】蓄积量是反映森林资源质量的重要指标,传统人工蓄积量调查方式费时耗力。遥感技术在林业中的应用能有效地弥补人工调查的缺陷,采用遥感技术进行森林蓄积量的反演是区域范围内蓄积量估测的一种重要手段。现有的遥感蓄积量估测方法中,对于纹理特征因子的选取没有得到足够的重视。随着高分辨遥感影像的不断涌现,影像纹理特征越来越明显,将纹理特征引入到森林蓄积量估测模型当中,是一个很好的尝试。但纹理特征是否有利于森林蓄积量的估测,以及如何影响森林蓄积量的估测,目前并不清楚。【方法】利用国产GF-1号为数据源,在数据预处理基础上,采用不同窗口大小提取的纹理信息,以及对纹理因子进行改进,研究其对于森林蓄积量反演模型精度的影响。【结果】1)改进纹理特征能有效提高蓄积量反演模型的精度。通过计算出遥感影像纹理均值改进指数、波段纹理均值改进植被指数和均值改进植被指数,结合地理因子,采用多元逐步回归方法构建森林蓄积量反演模型,结果精度有较大改善。2)纹理窗口大小为9×9时,森林蓄积量反演模型精度最高。提取3×3、5×5、7×7、9×9、11×11这5种窗口大小的纹理特征参数,分别构建森林蓄积量估测模型,并进行不同窗口下蓄积量反演精度进行检验。当窗口大小为9×9时模型效果最好,R2最大,达到0.652,RMSE值最小(25.354 5 m3/hm2),说明此时的窗口大小是最优模型窗口。【结论】当窗口为9×9时模型效果最好,此时的窗口大小是最优模型窗口。但是对于不同研究区在同一数据源下使用9×9窗口模型并不一定效果是最好的,纹理因子在建模中仍需根据研究区实际情况进行使用。 相似文献
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【目的】研究基于遥感影像的森林扰动信息定量提取及其对树高估算的影响,为遥感反演森林参数(树高、生物量)提供参考和借鉴。【方法】选取黑龙江省凉水国家级自然保护区为研究区,以1984—2006年33期Landsat TM/ETM+多光谱遥感影像为数据源,对其进行缨帽变换提取缨帽角(TCA)和缨帽距离(TCD)2个扰动监测指数,采用时间轨迹分析方法(LandTrendr)对TCA与TCD指数进行时间序列重构,分别提取扰动发生的前一年(DBYEA)、扰动发生前的光谱值(DBVAL)、扰动持续时间(DDUR)、扰动量级(DMAG)、扰动后开始修复的时间(RBYEAR)、扰动后开始修复的光谱值(RBVAL)、修复量级(RMAG)和修复持续时间(RDUR)8个时间序列扰动参数。基于单时相Landsat影像光谱信息与单时相Landsat影像光谱信息+森林扰动参数2组变量分别采用随机森林(RF)算法估算树高。【结果】采用单时相Landsat影像光谱信息结合基于TCA和TCD提取的16个时间序列扰动参数建立的树高反演模型预估精度比采用单时相Landsat影像光谱信息建立的树高反演模型预估精度提高6.34%,均方根误差(RMSE)降低0.50 m。树高反演模型中基于TCA提取的时间序列扰动参数变量重要性高于基于TCD提取的时间序列扰动参数变量重要性。【结论】基于LandTrendr提取的森林时间序列扰动参数能够增强反射率与树高之间的相关性,提高遥感树高模型的反演精度,基于TCA提取的森林时间序列扰动参数对树高的解释能力高于基于TCD提取的森林时间序列扰动参数。 相似文献
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《林业调查规划》2017,(6)
探讨了基于小批量梯度下降的B-P神经网络模型,利用MODIS遥感图像、地面调查数据、地形数据以及森林覆盖率,估算天然针叶林地上生物量。在对针叶林地上生物量和遥感数据、地形数据、植被指数以及森林覆盖率进行单因素相关性分析的基础上,采用基于小批量梯度下降的B-P神经网络建立一组不同网络结构的天然针叶林生物量模型,在测试集上筛选出均方误差最小的网络结构,在验证集上用实测地上生物量值对筛选出的模型进行验证,并与多元回归模型比较。结果表明:小批量梯度下降训练算法收敛速度很快,最多不超过100 s,比较适合做大范围的生物量实时反演监测;模型很好地反应了针叶林地上生物量与MODIS遥感图像、地面调查数据、地形数据以及森林覆盖率的定量关系(相关系数R2=0.835),明显地优于传统的多元回归方法(相关系数R2=0.427)。由此可见,基于小批量梯度下降的B-P神经网络模型可以用于天然针叶林结构参数的定量研究,利用基于小批量梯度下降的B-P神经网络模型进行天然针叶林地上生物量实时监测具有一定的应用潜力。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(11)
【目的】探究Landsat 8多光谱影像结合地统计学方法估算乔木林地上碳储量的可行性和适用性,为应用Landsat 8多光谱影像结合地统计学方法估算区域森林参数提供参考。【方法】以浙江省内的一景Landsat 8多光谱影像覆盖的范围为研究区,以乔木林地上碳储量为研究对象。通过外业调查获取专项调查数据,并采用生物量转换因子和树种含碳率参数,计算得到乔木林地上碳储量数据。基于Landsat 8多光谱影像和DEM数据,提取植被指数、纹理特征、主成分变换因子、缨帽变换因子和地形因子,采用皮尔森相关系数法和方差膨胀因子法对这些因子进行优选,生成用于建模的自变量集。分别采用稳健估计和协同克里格插值法构建乔木林地上碳储量模型,并对所构建的模型精度进行对比分析。【结果】本实验所提取的因子经皮尔森相关系数法筛选后,得到22个自变量因子,经方差膨胀因子法优选后,共有7个自变量因子(比值植被指数、非线性植被指数、海拔、第2波段的平均值纹理、第4波段的相关性纹理、第7波段的平均值纹理、第7波段的方差纹理)用于建模。协同克里格插值法构建模型的决定系数(R2)为0.45、均方根误差(RMSE)为9.88 t·hm-2、平均绝对偏差(MAE)为7.75 t·hm-2、总预报偏差的相对误差(RE)为0.24%,其拟合精度优于稳健估计法(R2=0.42,RMSE=10.15t·hm-2,MAE=8.03 t·hm-2,RE=0.27%)。本文所采用的皮尔森相关系数法结合方差膨胀因子法可有效地考虑变量间的相关性及共线性问题,可以在一定程度上提高所构建模型的稳定性,所采用的协同克里格插值法考虑了变量的空间分布特征,与传统的统计模型相比具有较好的应用优势。【结论】本研究为应用Landsat 8多光谱影像结合协同克里格插值法快速估算森林碳储量及其他森林参数提供了新的途径。 相似文献
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【目的】森林蓄积量是衡量森林质量和生长状况的重要指标。利用遥感技术进行森林蓄积量反演相比传统的森林调查能显著提高森林资源调查效率,对快速获取区域范围森林生长状况,进行高效的资源利用和森林经营管理具有重要意义。【方法】以陕西韩城市为研究区,利用森林资源二类调查数据库提取森林蓄积量实测数据,结合Sentinel-2遥感影像进行森林蓄积量反演。通过线性逐步回归法和重要性评价法分别进行变量筛选,构建多元线性回归模型、支持向量机模型、随机森林模型和基于欧式距离、曼哈顿距离和马氏距离构建的kNN模型进行森林蓄积量估测,通过精度评价比较最终选择估测精度最高的模型进行研究区森林蓄积量反演。【结果】1）马氏距离是最适合构建kNN模型的距离度量。基于马氏距离构建的kNN模型在所有模型中实现了最高的估测精度,决定系数R2为0.66,均方根误差RMSE为10.02 m3/hm2,均方根误差相比随机森林模型、支持向量机模型和多元线性回归分别下降了3.9%、7.8%和29.9%;2）非参数模型在森林蓄积量估测中的精度显著优于参数模型。基于马氏距离构建的kNN模型、随机森林模型、支持向量机模型均方根误差相比多元线性... 相似文献
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《林业科学》2021,57(9)
【目的】探索一种适用于已具备林下地形,可协同利用少量实测样地数据、抽样式采集的机载激光雷达(LiDAR)条带数据和区域全覆盖的资源三(ZY3)立体像对数据有效估测区域森林平均高的方法,为提高森林资源调查效率和精度提供技术支撑。【方法】以广西高峰林场2个分场为研究区,2018年获取覆盖整个研究区的机载LiDAR、ZY3立体像对和少量实测样地数据。将LiDAR数据提取的DEM作为历史已存在的林下地形,从全覆盖的LiDAR数据中抽取12条飞行条带的LiDAR数据"模拟"抽样式采集的LiDAR数据,形成"林下地形+LiDAR抽样+ZY3立体像对+样地"数据集;以样地和LiDAR数据提取出LiDAR抽样数据对应的森林平均高为模型建立的参考数据(因变量Y),以ZY3立体像对提取的数字表面模型(DSM)减去数字高程模型(DEM)得到的CHM_(ZY3)为自变量(X),采用普通最小二乘(OLS)模型、k-邻近(KNN)模型和回归克里格(RK)模型估测森林平均高,并对其估测效果进行比较评价。【结果】OLS和KNN模型的均方根误差(RMSE)分别为1.88和1.96 m,估测精变(EA)分别为87.18%和86.64%;RK模型估测精度相对较高,RK_(OLS)模型的RMSE=1.84 m,EA=87.42%;RK_(KNN)模型的RMSE=1.86 m,EA=87.32%。【结论】本研究中2类4种模型均可有效估测森林平均高,回归克里格模型(RK_(OLS)、RK_(KNN))优于非空间模型(OLS、KNN),RK_(OLS)模型估测精度最高;在林下地形已知时,协同利用少量实测样地数据、抽样式采集的机载LiDAR条带数据和区域全覆盖的ZY3立体像对数据能够实现区域森林平均高的高效、高精度估测。 相似文献