利用TM影像和偏最小二乘回归方法估测三峡库区森林蓄积量

为进一步提高遥感模型预测森林蓄积量的精度和稳定性,分析了遥感特征因子、地形特征因子、郁闭度与森林蓄积量之间的相关关系。在此基础上,利用偏最小二乘回归方法构建了森林蓄积量遥感预测模型,生成了三峡库区森林蓄积量空间等级分布图,并与地面实测值进行比较。结果表明:该模型的最佳主成分数为3,且郁闭度、海拔、坡度、TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM7、NDVI、RVI、TM7/TM3、TM4×TM3/TM2、亮度和湿度为预测森林蓄积量的入选变量;森林蓄积量预测的调整决定系数为0.524,相对误差为7.33%,均方根误差为1.763m3;利用该模型计算出三峡库区森林总蓄积量约为1.12亿m3,总体预测精度达到89.58%。研究结果为提高森林蓄积量遥感预测的精度提供了一种有效手段,有利于大面积应用和推广。     

利用TM 影像和偏最小二乘回归方法估测三峡库区森林蓄积量

为进一步提高遥感模型预测森林蓄积量的精度和稳定性,分析了遥感特征因子、地形特征因子、郁闭度与森林蓄积量之间的相关关系。在此基础上,利用偏最小二乘回归方法构建了森林蓄积量遥感预测模型,生成了三峡库区森林蓄积量空间等级分布图,并与地面实测值进行比较。结果表明:该模型的最佳主成分数为3,且郁闭度、海拔、坡度、TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM7、NDVI、RVI、TM7/ TM3、TM4 ⅹTM3/ TM2、亮度和湿度为预测森林蓄积量的入选变量;森林蓄积量预测的调整决定系数为0.524,相对误差为7.33%,均方根误差为1.763 m3 ;利用该模型计算出三峡库区森林总蓄积量约为1郾12 亿m3 ,总体预测精度达到89.58%。研究结果为提高森林蓄积量遥感预测的精度提供了一种有效手段,有利于大面积应用和推广。      

基于稀疏型机载激光雷达数据的风景林参数估测

稀疏型机载激光雷达（LiDAR）数据,由于点云密度低,难以对单木尺度的森林参数进行估测,在森林资源监测领域的潜在应用价值没有得到充分发挥。以江苏省南京市紫金山国家森林公园为研究区,以2007年机载激光雷达Optech ALTM LiDAR数据、2007年森林资源规划设计调查数据为主要信息源,在机载LiDAR数据预处理、特征参数提取的基础上,采用多元线性回归、随机森林、支持向量机3种方法,估测小班林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量并进行对比分析,同时对森林参数进行空间制图。结果表明:1） 高度百分位数和累计高度百分位数是影响小班平均胸径、平均树高和平均蓄积量的主要特征参数;2）3个遥感估测模型精度对比分析表明,平均胸径、平均树高、单位蓄积量3个参数的估测精度,均是随机森林算法最高,支持向量机次之,多元线性回归最低;3）平均树高、平均胸径、单位蓄积量的空间分布规律一致,人为干扰严重的公园边缘地区和土层瘠薄、立地条件差的山脊较低,山南及山北中部最高。稀疏型机载激光雷达（ALS）数据在林分尺度的森林参数估计中具有较高的精度,可以用于森林资源规划设计调查小班的测树因子估测。本研究应用稀疏型机载激光雷达数据估测风景林森林参数,为稀疏型LiDAR数据在森林资源规划设计调查中的推广应用提供参考。     

基于k-NN方法和GF遥感影像的森林蓄积量估测

综合利用黑龙江省某林业局的一类样地调查资料、GF-1号卫星影像、数字高程(DEM)模型以及土地利用类型图,采用k-近邻(k-nearest neighbor,k-NN)法进行森林蓄积量估测研究,分析k-NN方法及GF-1卫星数据在森林资源调查与监测中的应用效果。为对比k-NN方法的估测精度,对相同试验数据也进行了最小二乘估计和稳健估计建模。采用GF-1号16 m分辨率的多光谱数据,在林业局级尺度上分别应用这3种方法进行森林蓄积量建模估测,生成了监测区域森林蓄积量分布图并统计得到监测区域总的蓄积量值。将3种方法估测结果与二类调查实测结果进行比较,k-NN方法估测精度达到97.3%,略优于传统的最小二乘估计和稳健估计建模估测精度。因k-NN方法不受Gauss-Markov假设限制,且能有效克服建模变量间的复共线性问题,研究成果可用于县/林业局级尺度的森林蓄积量估测,且国产GF-1卫星影像能有效应用于森林资源监测。     

应用Sentinel-2A卫星遥感影像估测森林蓄积量

为了探讨应用Sentinel-2A遥感影像进行森林蓄积量估测的可行性,以内蒙古自治区某林业局的一类清查样地数据、二类调查小班数据、数字高程模型(DEM)以及林地数据为数据源,以遥感影像的波段灰度信息、比值波段及地形信息为自变量,采用k-近邻法(k-NN)、稳健估计及偏最小二乘估计等方法,分林型构建研究区域的森林蓄积量估测模型,从林业局、林场及小班尺度进行估测精度评价.结果表明:k-NN方法在林业局、林场和小班等3个尺度中的估测精度分别达到了97％、93.2％和83.6％,均表现出良好的估测效果;稳健估计法在3个尺度中的估测精度分别为89.3％、72.4％、69.3％;偏最小二估计法在3个尺度中的估测精度分别为85.7％、75.8％、71.7％.k-NN方法估测效果明显优于稳健估计方和偏最小二估计法,因此,Sentinel-2A遥感影像能够有效应用于森林蓄积量估测.     

基于小班对象的森林蓄积量遥感估测模型合理性诊断

以四川省遂宁市安居区为研究区域,研究了基于小班对象的森林蓄积量遥感估测模型的构建与合理性诊断。首先论述了建立森林蓄积量模型所需的各种数据,包括定性、定量数据以及遥感影像的派生数据。其次采用最大膨胀因子法及残差平方和法对选取的60个小班样地数据进行最优变量的选择,最终TM2、TM5、TM7、TM4×37、有林地、郁闭度等6个变量成为估测模型的主要因子。再次选取24个样地数据并采用残差分析方法对构建的模型进行合理性诊断,诊断结果显示模型基本合理。最后选用岭迹法对其余36个样地进行模型构建。构建的模型所测蓄积量的相对误差达8.0%,可应用到生产实践当中。     

应用Sentinel-2A卫星光谱与纹理信息的森林蓄积量估算

以Sentinel-2A为遥感数据源,以第九次森林资源清查数据为样地实测数据,对吉林省中东部的森林蓄积量进行反演。通过对遥感影像进行处理,获取影像的波段光谱值、植被指数,降维处理纹理特征以及地形因子;采用多元线性回归、偏最小二乘法、随机森林、支持向量机等构建了研究区的森林蓄积量估算模型,对检验样本做出了估测。结果表明:机器学习法在反演结果上均优于传统建模方法,随机森林法结果最优,相对误差为17.88%,方程精度为82.12%。     

固定样地用于中分辨率遥感影像解译精度的研究

在总结了中国森林资源连续清查体系现状的基础上,以吉林省第7次森林资源连续清查固定样地资料和吉林省TM遥感影像为基础,对固定样地调查结果与遥感影像分类结果进行了对比,并采用点对点匹配法,分析了固定样地作为遥感影像解译标志时的精度.结果表明,采用固定样地调查与遥感影像分类调查森林资源总体精度较高,森林覆盖率误差仅为-1.04%,而点对点匹配检验时森林类型误差达到52.99%.     

高分遥感比值波段设置对森林蓄积量估测影响规律的研究

为研究利用国产GF-1号卫星影像进行森林资源定量估测的可行性,本文选择我国东北大兴安岭地区某林业局为试验场地,采用GF-1号卫星影像16m分辨率的WFV多光谱数据,结合试验区域的一类样地调查资料,建立以样地为单位的森林蓄积量估测方程,进行森林蓄积量定量估测。为有效设置可能影响蓄积量估测的遥感信息,本文重点分析了遥感比值波段的设置和优选对蓄积量估测模型建立和估测精度等的影响规律。研究结果表明,设置不同种类的比值波段将影响最优变量筛选结果,高分遥感信息对提高森林蓄积量估测精度有较大影响。     

顾及变量相关性的主成分分析法在森林蓄积量估测中的应用

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(R_MSE)、相对均方根误差(R_RMSE)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I_B2、I_ND25、I_MSR3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...