| 基于森林小班的香格里拉市高山松生物量遥感建模 |
| |
| 引用本文： | 陆驰, 张加龙, 王爱芸, 胥辉. 基于森林小班的香格里拉市高山松生物量遥感建模[J]. 西南林业大学学报, 2017, 37(3): 152-158.doi:10.11929/j.issn.2095-1914.2017.03.024 |
| |
| 作者姓名： | 陆驰 张加龙 王爱芸 胥辉 |
| |
| 作者单位： | 1. 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;2. 西南林业大学林学院, 云南 昆明 650224;3. 云南大学资源环境与地球科学学院, 云南 昆明 650091 |
| |
| 基金项目： |
摘要:以小班为研究单位,基于香格里拉市2006年TM影像、森林资源二类调查数据,利用随机选取的小班样地遥感因子平均值建立数据集,筛选出78个样地数据(60个训练数据和18个验证数据)及14个遥感因子,通过蓄积计算森林生物量,建立了基于遥感因子的高山松生物量估测的逐步回归模型和偏最小二乘模型。结果表明：逐步回归模型的精度(R=0.518、RMSE=34.265 t/hm2、rRMSE=47.046%)要高于偏最小二乘模型的精度(R=0.514、RMSE=35.320 t/hm2、rRMSE=48.494%)。研究结果可为高海拔地区遥感生物量建模、生态环境保护与规划提供参考依据。 |
| |
| 摘 要： | 以小班为研究单位,基于香格里拉市2006年TM影像、森林资源二类调查数据,利用随机选取的小班样地遥感因子平均值建立数据集,筛选出78个样地数据(60个训练数据和18个验证数据)及14个遥感因子,通过蓄积计算森林生物量,建立了基于遥感因子的高山松生物量估测的逐步回归模型和偏最小二乘模型。结果表明：逐步回归模型的精度(R=0.518、RMSE=34.265 t/hm2、rRMSE=47.046%)要高于偏最小二乘模型的精度(R=0.514、RMSE=35.320 t/hm2、rRMSE=48.494%)。研究结果可为高海拔地区遥感生物量建模、生态环境保护与规划提供参考依据。
|
| 关 键 词： | 香格里拉市 高山松 生物量 Landsat TM 小班 遥感 |
| 收稿时间： | 2016-09-10 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《西南林业大学学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《西南林业大学学报》下载免费的PDF全文 |
|
