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基于Hyperion数据的香格里拉森林郁闭度遥感估测研究
引用本文:胡振华, 王丽媛, 岳彩荣, 王宗梅. 基于Hyperion数据的香格里拉森林郁闭度遥感估测研究[J]. 西南林业大学学报, 2017, 37(3): 159-164.doi:10.11929/j.issn.2095-1914.2017.03.025
作者姓名:胡振华  王丽媛  岳彩荣  王宗梅
作者单位:西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室,云南 昆明 650224
基金项目:



摘要:基于Hyperion高光谱数据,采用2种方法进行波段选取,将选择的波段数据进行特征提取变量,采用偏最小二乘法分别对2种方法选择的特征变量建立香格里拉主要树种郁闭度遥感估测模型,并进行精度检验评价。结果表明:基于实测样地郁闭度差异特征分析选择的Hyperion特征波段建立的模型R2为0.837、估测精度为82.09%,基于遥感影像进行分段主成分分析选择的Hyperion特征波段建立的模型R2为0.764、估测精度为78.4%,基于样地数据郁闭度变化敏感性分析模型优于基于Hyperion影像的分段主成分分析模型;分段主成分分析法所选出的特征波段虽然包含了较多的波段信息,但是很多为连续波段或者波长较近的波段,波段之间的相关性较高,导致建模精度不如预期。
摘    要:基于Hyperion高光谱数据,采用2种方法进行波段选取,将选择的波段数据进行特征提取变量,采用偏最小二乘法分别对2种方法选择的特征变量建立香格里拉主要树种郁闭度遥感估测模型,并进行精度检验评价。结果表明:基于实测样地郁闭度差异特征分析选择的Hyperion特征波段建立的模型R2为0.837、估测精度为82.09%,基于遥感影像进行分段主成分分析选择的Hyperion特征波段建立的模型R2为0.764、估测精度为78.4%,基于样地数据郁闭度变化敏感性分析模型优于基于Hyperion影像的分段主成分分析模型;分段主成分分析法所选出的特征波段虽然包含了较多的波段信息,但是很多为连续波段或者波长较近的波段,波段之间的相关性较高,导致建模精度不如预期。

关 键 词:Hyperion数据   二类调查   森林郁闭度   主成分分析法   偏最小二乘法   香格里拉
收稿时间:2016-10-18
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