| 基于随机森林模型的林地叶面积指数遥感估算 |
| |
| 引用本文： | 姚雄,余坤勇,杨玉洁,曾琪,陈樟昊,刘健.基于随机森林模型的林地叶面积指数遥感估算[J].农业机械学报,2017,48(5):159-166. |
| |
| 作者姓名： | 姚雄 余坤勇 杨玉洁 曾琪 陈樟昊 刘健 |
| |
| 作者单位： | 福建农林大学,福建农林大学,福建农林大学,福建农林大学,福建农林大学,福建农林大学 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（41401385） |
| |
| 摘 要： | 林地叶面积指数(Leaf area index,LAI)的准确估测是精准林业的重要体现。为了快速、准确、无损监测林地LAI,利用LAI-2200型植物冠层分析仪获取福建省西部森林样地的LAI数据,结合同期Pleiades卫星影像计算12种遥感植被指数,分析了各样地实测LAI数据和相应植被指数的相关性,进而使用随机森林(RF)算法构建了林地LAI估算模型,以支持向量回归(SVR)模型和反向传播神经网络(BP)模型作为参比模型,以决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MAE)和相对分析误差(RPD)为指标评价并比较了模型预测精度。结果表明:全样本数据中,各植被指数与对应LAI值均呈极显著相关(P0.01),且相关系数都大于0.4;RF模型在3次不同样本组中的预测精度均高于同期的SVR模型和BP模型;3个样本组中RF模型的LAI估测值与实测值的R~2分别为0.688、0.796和0.707,RPD分别为1.653、1.984和1.731,均高于同期SVR模型和BP模型,对应的RMSE分别为0.509、0.658和0.696,MAE分别为0.417、0.414和0.466,均低于同期其他2种模型。
|
| 关 键 词： | 林地 叶面积指数 遥感反演 随机森林模型 支持向量回归模型 反向传播神经网络模型 |
| 收稿时间： | 2016/8/8 0:00:00 |
Estimation of Forest Leaf Area Index Based on Random Forest Model and Remote Sensing Data |
| |
| YAO Xiong,YU Kunyong,YANG Yujie,ZENG Qi,CHEN Zhanghao and LIU Jian.Estimation of Forest Leaf Area Index Based on Random Forest Model and Remote Sensing Data[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2017,48(5):159-166. |
| |
| Authors: | YAO Xiong YU Kunyong YANG Yujie ZENG Qi CHEN Zhanghao and LIU Jian |
| |
| Institution: | Fujian Agriculture and Forestry University,Fujian Agriculture and Forestry University,Fujian Agriculture and Forestry University,Fujian Agriculture and Forestry University,Fujian Agriculture and Forestry University and Fujian Agriculture and Forestry University |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | forest leaf area index remote sensing inversion random forest model support vector regression model back-propagation neural network model |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《农业机械学报》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《农业机械学报》下载免费的PDF全文 |
|
