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【目的】以福建省顺昌县大干镇的毛竹为研究对象,研究毛竹叶片氮元素含量的最优估测模型,为毛竹生长状态分析与林地土壤肥力估测提供基础。【方法】通过对毛竹叶片原始光谱、一阶微分光谱及相关的植被指数与叶片氮元素含量进行相关性分析来筛选氮元素敏感特征参数,并构建了多元线性回归模型、随机森林模型以及支持向量机模型,利用决定系数最优原则筛选3个模型中的最优模型并进行精度验证。【结果】R387、DR663、NDVIg-b(R575、R440)、SIPI、PRI和PPR 6个参数与毛竹叶片氮含量具有较为显著的相关性,基于这6个敏感参数所构建的3种模型中,多元线性回归模型与随机森林模型拟合效果较差,精度验证结果R2分别为0.4355、0.4371,惩罚因子C和核参数Sigma分别设为3和0.1的支持向量机模型估测结果最好,其实测值与预测值拟合决定系数为0.8031,总体精度为94.02%。【结论】基于R387、DR663、NDVIg-b(R575、R440)、SIPI、PRI和PPR 6个叶片光谱参数所构建的支持向量机模型能够较为准确地估测毛竹叶片氮元素含量。 相似文献
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杉木人工林冠层高度无人机遥感估测 总被引：2，自引：0，他引：2
冠层高度是森林资源调查的重要因子。传统的森林树高调查方法存在外业调查难度大,效率低等问题。无人机（UAV）的发展为快速估测森林树高提供了手段。以福建省闽清县的杉木Cunninghamia lanceolata人工林为研究对象,通过Eco Drone-UA无人机遥感系统获取研究区遥感影像,利用Pix4D Mapper软件对航拍多光谱影像进行预处理,构建数字表面模型（DSM）,利用1:10 000地形图生成数字高程模型（DEM）;基于DSM和DEM叠加相减得到树冠高度模型（CHM）,实现杉木树高的提取。结果表明:植被指数和多光谱波段结合随机森林算法能够有效识别真实树冠顶点;利用无人机遥感影像能够实现杉木树高估测,相对误差最小值为0.81%,最大值为23.48%,标准误差为1.48 m,估测精度为90.8%。高程变化对树高估测精度有影响,根据高程大小排序的3组样木实测树高与提取树高的决定系数（R2）分别是0.97,0.84和0.78,标准误差分别是0.67,1.17和1.99 m,在高程较高区域树高估测精度明显高于高程相对较低区域。 相似文献
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福州城市公园绿地可达性影响因素 总被引：1，自引：0，他引：1
基于GIS的网络分析法,以福州市为例,选取公园绿地面积、人口密度、路网密度及形状指数四个因子进行可达性评价,分析各因子与公园绿地可达性的相关性及变化规律,构建公园绿地服务模型.结果表明:城市公园绿地的服务面积比为33.74%,服务人口比为43.18%,整体服务情况较好.4个因子对公园绿地可达性的影响程度存在差异,其中公园绿地面积与其服务面积呈正相关,与其服务效率呈显著负相关;人口密度与其服务面积呈显著负相关,与其服务效率呈弱相关;路网密度与其服务面积及服务效率均呈弱相关;形状指数与其服务面积呈正相关,与其服务效率呈弱相关.各因子相关性大小依次为,城市公园绿地服务面积模型:形状指数人口密度公园绿地面积路网密度;城市公园绿地服务效率模型:公园绿地面积路网密度形状指数人口密度. 相似文献
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