共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
光学和合成孔径雷达(SAR)多源传感器数据融合对提高森林地上生物量(AGB)提取精度具有重要意义。以太平湖森林为研究对象,以Sentinel-1 SAR数据和Sentinel-2光学数据为数据源,利用随机森林回归算法系统性地评估光学和SAR数据对AGB反演的互补优势和策略选择。采用Sentinel-2光学数据的AGB反演精度(R2=0.63,RMSE=37.05 mg/hm2,sMAPE=0.56)优于采用Sentinel-1 SAR数据的AGB反演精度(R2=0.37,RMSE=52.25 mg/hm2,sMAPE=0.65),联合两者数据的AGB估算精度最高(R2=0.69,RMSE=34.17 mg/hm2,sMAPE=0.55);基于不同策略构建的AGB估计模型当中,植被指数(RVI、NDVI和红边相关的NDVIre)和纹理变量(NDVIre_Mea)的重要性高于光谱波段和后向散射系数。联合Sentinel-1和Sentinel-2数据的光谱波段、植被指数、纹理信息和后向散射系数,能够有效的缓和遥感信息饱和性问题和提高AGB反演精度。 相似文献
2.
【目的】水云模型(WCM)是一种采用SAR数据反演森林地上生物量(AGB)应用较为广泛的半经验模型,探索将不同波长、极化方式、极化信息等引入WCM,以期为提高森林AGB反演精度提供科学依据。【方法】本文以X、C、L、P波段多频极化SAR数据为数据源,首先将各波长各极化后向散射系数用于WCM进行森林AGB反演,对比其反演精度;接着采用极化分解分量构建地体散射比参数,并将其引入WCM发展为极化水云模型(PolWCM),同时对比分析其在X、C、L、P波段森林AGB的反演结果。【结果】(1)在X、C、L、P 4个波段中,除X波段外,将HV极化后向散射系数代入WCM进行森林AGB反演,精度均高于基于其他极化通道后向散射系数的反演结果;且长波长(L和P)的反演精度高于短波长(X和C)的反演精度。在L波段,将HV极化后向散射系数代入WCM进行森林AGB反演,R2和RMSE分别为0.46和18.00 t/hm2;P波段HV极化反演结果的R2和RMSE分别为0.43和21.18 t/hm2。(2)将极化信息以地体散射... 相似文献
3.
4.
【目的】探究光学和雷达卫星遥感对亚热带森林生物量的反演潜力。【方法】利用不同季节时间序列的合成孔径雷达(Senitinel-1)和光学数据(Sentinel-2),对太平湖生态保护区森林地上生物量进行反演。基于后向散射系数、光谱波段、植被指数和生物物理参数,采用回归随机森林算法探究Sentinel-1和Sentinel-2在地上生物量制图中的精度,探究对亚热带森林地上生物量制图的最佳影像采集时期,评估光学和雷达遥感特征参数对提高地上生物量估计精度的贡献。【结果】Sentinel-2对研究区森林地上生物量的估计精度[决定系数(R2)=0.68,均方根误差(ERMS)=37.69 Mg·hm-2]要优于Sentinel-1 (R2=0.47,ERMS=49.11 Mg·hm-2),但两者联合产生了最佳结果 (R2=0.78,ERMS=31.56 Mg·hm-2)。生长季(6和9月)的光学数据和旱... 相似文献
5.
为了探究机载LiDAR数据结合极端梯度提升(XGBoost)算法估算森林地上生物量的可行性和适用性,寻求更优的森林地上生物量的监测和估算模型的建模方法。根据125块地面样地调查数据和机载激光雷达提取的点云特征变量,结合根据皮尔森相关系数和递归特征消除筛选变量,采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和极端梯度提升(XGBoost)算法,建立4种不同算法的地上生物量估测模型并进行对比分析。结果表明:在训练集中,RF模型表现最好(RMSE=9.98 t·hm-2,R2=0.93,MAE=5.69 t·hm-2),其次是XGBoost模型(RMSE=10.80 t·hm-2,R2=0.89,MAE=7.24 t·hm-2);在测试集中,采用XGBoost算法建立的模型表现(RMSE=12.20 t·hm-2... 相似文献
6.
7.
为探究Landsat8 OLI反演蓄积量的潜力,研究不同特征选择方法对蓄积量反演精度及不同蓄积量反演模型对反演精度的影响。以湖南省怀化市排牙山国有林场作为研究区,森林资源二类调查数据作为样地地面实测数据,选用Landsat8 OLI作为遥感数据源,将传统的Pearson相关系数法及主成分分析法2种方法结合,得到一种顾及变量相关性的主成分分析法(PCA-P)对遥感变量进行降维。使用3种变量选择方法构建了随机森林(RF)、K最近邻(KNN)、支持向量机(SVR)、多元线性回归(MLR)模型进行森林蓄积量的估测,使用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE)对蓄积量估测模型进行精度评价。结果表明:通过Pearson相关系数结合方差膨胀因子得到IB2、IND25、IMSR3个遥感变量,其与蓄积量相关性分别为0.716、0.623、0.597。使用主成分分析法得到前3个主成分,累计贡献率为93.42%。通过PCA-P得到前2个主成分,累计... 相似文献
8.
基于多源数据的根河实验区生物量反演研究 总被引:2,自引:2,他引:0
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能够减少陆地生态系统碳储量的不确定性。本文以内蒙古大兴安岭根河实验区为研究区,基于森林样地调查数据、Landsat 8 OLI、机载P-波段PolSAR以及ASTER GDEM数据,分别采用多元线性逐步回归法和基于随机森林算法(Random Forest, RF)进行特征优化选择后的k-最近邻(k-nearest neighbors, k-NN)法对研究区森林地上生物量(above-ground biomass, AGB)进行估测,对比验证采用不同类型数据(单传感器数据和多传感器数据)时2种方法的反演结果来寻求森林AGB估测的最优方法和输入因子,最后利用最优的估测方法来反演整个研究区的森林AGB,生成根河实验区的森林AGB等级分布图。结果表明:对于多元线性逐步回归和k-NN 2种不同的方法,森林AGB的反演都表现出较为一致的结果,即采用多传感器遥感数据(Landsat 8 OLI和机载P-波段PolSAR数据)比采用单传感器遥感数据估算的森林AGB精度要高;而在同时采用多传感器遥感数据进行森林AGB的反演中,k-NN算法的估测结果(R2=0.65, RMSE=17.49 t/hm2)明显优于多元线性逐步回归算法(R2=0.36, RMSE=22.08 t/hm2)的估测结果。显然,多源数据协同反演森林AGB可以充分利用每种传感器的优点,提高遥感估测森林AGB的能力;与多元逐步回归方法相比,k-NN算法能够更多地考虑到森林参数同光谱值之间的非线性依赖关系,且能够避免发生过学习现象和样本不平衡问题。 相似文献
9.
10.
根据金沟岭林场198块固定样地数据,分别使用逐步回归方法和贝叶斯模型平均法建立东北云冷杉针阔混交林蓄积量生长模型,分析林分蓄积生长与林分因子、气候因子的关系,并比较两种方法的预测效果。结果表明:贝叶斯模型平均法建模时将多个模型组合进行加权建模,减少了冗余变量,建立的模型较逐步回归更为准确;海拔、林分断面积、林分密度、林分平均胸径、低于0℃积温、低于18℃积温、参考蒸发量是影响林分蓄积生长的主要因素;逐步回归的决定系数(R2)为0.95,均方根误差(RMSE)为17.53;贝叶斯模型平均法的决定系数(R2)也为0.95,均方根误差(RMSE)为37.51。 相似文献