用岭估计估测以分类为前提的森林蓄积量

为克服自变量间多重相关性对森林蓄积量估测的不利影响,采用岭估计建立估测模型。在确定岭参数时,分别试验了岭迹法、方差扩大因子法、Hoerl-Kennard法和预测残差平方和法,对不同地类分别建立蓄积量估测方程。根据建模样地的蓄积量拟合残差和预报样地的蓄积量估测偏差分别计算中误差,利用残差中误差（δ＾R）和预报偏差中误差（＾δF ）构造评价函数0．5（＾δR＋＾δF ）,并测度岭参数的优劣,进而确定监测区域的估测模型。结果表明：当影响蓄积量估测的自变量间存在复共线性时,分类建立模型的精度明显优于统一建模的精度。     

遥感区域大小森林蓄积估测影响规律的研究

该文将1幅TM遥感图像分别分成1／4及1／2幅，通过实例分析了1／4，1／2及整幅TM图像所能达到的几何精校正精度。然后，以样地对应的遥感和GIS信息为影响森林蓄积估测的变量，采用最小二乘原理及岭迹分析，研究了上述3种不同面积幅值图像对应林区影响森林蓄积估测的主要变量。由3种不同面积遥感区域蓄积估测方程中所含变量的个数、种类及预报精度，详细分析遥感区域大小对蓄积估测的影响规律。     

遥感区域大小对森林蓄积估测影响规律的研究

该文将 1幅TM遥感图像分别分成 1 4及 1 2幅 ,通过实例分析了 1 4,1 2及整幅TM图像所能达到的几何精校正精度 .然后 ,以样地对应的遥感和GIS信息为影响森林蓄积估测的变量 ,采用最小二乘原理及岭迹分析 ,研究了上述 3种不同面积幅值图像对应林区影响森林蓄积估测的主要变量 .由 3种不同面积遥感区域蓄积估测方程中所含变量的个数、种类及预报精度 ,详细分析了遥感区域大小对蓄积估测的影响规律     

利用RS和林分因子估测帽儿山林场森林可燃物负荷量

以东北林业大学帽儿山实验林场为研究区域,以少量野外定位调查数据与其对应的遥感信息和GIS信息为基础,选用岭回归分析方法,对影响森林可燃物负荷量估测的遥感因子和GIS因子进行了筛选优化,找出了TM(4×3)/7、TM4/3、海拔等影响可燃物负荷量估测的主要因子,建立了以像元为单位的森林可燃物负荷量估测模型。该模型的预测偏差为23%,可用于实现区域性森林可燃物负荷量的定量估测。     

森林郁闭度对蓄积量估测的影响规律

为研究森林郁闭度对蓄积量估测的影响规律,根据某监测区域地面调查样地对应的遥感和GIS信息,设计蓄积量估测模型,通过数学仿真方法研究郁闭度对蓄积量估测的影响大小及规律。研究结果表明郁闭度对蓄积量估测起非常重要的作用,若要通过监测区域样地对应的遥感和GIS信息,建立以样地为单位的蓄积量估测方程,郁闭度是不可或缺的影响因子。因此必须先估测森林郁闭度,再建立包含郁闭度的蓄积量估测方程,才能实现以遥感和GIS为基础的蓄积量估测。     

t检验在遥感数据建模中的应用

以山东省2006年共15景TM遥感影像灰度值与地面角规抽样实测数据为基础,采用多元回归估计的方法建立了森林蓄积量与遥感影像灰度值信息之间的反演模型。并通过t检验选择影响蓄积量估测的主要因子,使参与建模的变量因子达到最佳状态。     

基于岭回归的河西走廊中部日光温室低温预测模型

为了构建基于气象要素的甘肃省甘州区日光温室低温预测模型,探索应用了岭回归分析的方法。在合理选取预测因子的基础上,对预测因子之间存在的多重共线性进行诊断,为了克服预测因子共线性对模型稳定性的影响,选择岭回归分析的方法进行共线性的处理和模型构建,应用模型的预测值与实测值对模型的精度进行检验。结果表明：选取的预测因子之间存在共线性问题,通过岭回归分析建立的日光低温预测模型可以克服预测因子间由于共线性问题对模型参数造成的影响,模型预测值与实测值之间的绝对误差(≤3℃)的准确率为98.4%,决定系数(R²)为0.8543和均方根误差(RMSE)为0.7849℃,模型精度较好。基于岭回归分析法建立的日光温室低温预测模型能够对当地日光温室低温进行合理而有效的预测。     

复共线联立方程模型参数的修正间接岭估计

在结构方程恰好被识别时，研究了外生变量设计矩阵X复共线时联立方程模型的参数估计问题，提出了参数的一种修正间接岭估计方法，并证明了这种参数估计的良好统计性质，最后给出了在修正间接岭估计均方误差最小意义下岭参数的一种选择方法.     

基于3S技术的北京市三维绿量估测研究

选取三景北京市2013年TM 遥感影像作为数据源,结合地面样地调查,采用多元回归估计的方法,建立三维绿量与遥感灰度值、GIS 信息之间的反演模型,对北京市大尺度的森林三维绿量进行估测。结果表明,模型的精度分别达到83.16%、82.48%,R为0.85、0.88,预估模型精度满足要求,可用于北京市绿化三维绿量的估测和生态环境效应的估算、分析与评价。     

森林地上生物量估测方法研究综述

根据所采用数据源的不同,介绍了当前国内外森林地上生物量测算中所用的主要方法,即基于森林资源清查的方法和基于遥感估测的方法。根据国内外前期研究成果,概括了这两种方法的特点及其存在的一些不足,初步探讨了结合多源数据联合估测森林地上生物量的方法。结合当前森林地上生物量研究中存在的问题,讨论了估测方法的尺度、模型与参数化以及精...     

基于哑变量和因子选择的森林蓄积量估测研究

为提高森林蓄积量遥感估测精度,探讨哑变量技术在蓄积量遥感估测中的作用。以云南省普洱市思茅区为研究区,以Landsat 8 OLI和93块森林资源二类调查角规控制样地数据为基础,使用随机森林（random forest）算法进行遥感变量因子的选择,并以龄组为哑变量分别构建基于哑变量的SVR和PLSR蓄积量估测模型,采用留一交叉验证对结果进行评估。结果表明,使用随机森林算法进行变量的选择有效减少了自变量的维度,提高了计算效率;其次,哑变量引入后,PLSR和SVR 2种回归模型的估测精度都比无哑变量方法有明显的提高,且SVR的估测结果优于PLSR;在引入哑变量后SVR模型的决定系数R²由0.59提高到0.68,相对均方根误差rRMSE由36.76%降低至32.97%,PLSR模型的决定系数R²由0.53提高到0.62,相对均方根误差rRMSE由39.41%降低至35.24%。在森林蓄积量的遥感估测中,哑变量技术的应用可以在一定程度上解决不同蓄积量大小对估测结果造成的影响,进而提高蓄积量的估测精度。     

森林蓄积量遥感定量估测研究综述

论述森林蓄积量的概念和发展历史,介绍森林蓄积量定量估测的常规方法,以及近年出现的新蓄积量定量估测方法,如遥感方法、基于遥感技术的神经网络模型方法,并阐述了森林蓄积量遥感定量估测方法的发展趋势。     

高分辨率遥感影像和GIS在田坎系数测算中应用方法的探析

为探讨出一种利用高分辨遥感影像和GIS软件技术进行耕地田坎系数测算的方法,用文献资料法、综合分析法、实证分析法等进行了研究。结果表明,基于遥感影像的覆盖面大、现势性强、周期性短、信息丰富等特点,利用高分辨率遥感影像结合GIS软件技术进行耕地田坎系数测算的方法可行,与实地测算结果相符。运用该方法必须满足影像的高分辨率和准确合理的田坎边界提取2个条件;对于地形地貌变化不大、影像分辨率较高地区有较好的实际利用价值。     

连续森林清查应用地理信息估计蓄积量的方法

提出了应用地理信息系统作为技术手段,以常规固定样地设置为抽样方式,以地形因子与蓄积量回归的估计方法来估计森林总体蓄积量的问题。讨论了可能性和可行性,给出和推导了总体无偏估计值和方差公式。     

2019-12ml 目录

林业遥感经历了航片判读、卫片目视解译、蓄积量定量估测阶段后,已经进入参数定量反演阶段。在林业对遥感业务化监测和精度提升的强烈需求下,定量遥感逐步与林业遥感交叉融合,林业遥感定量化研究的人才队伍、理论模型、数据源和应用方法逐渐成熟。本文提出了林业定量遥感的概念和框架,指出了其中关键的科学问题:（1）如何使遥感解译、建模和反演适应复杂的森林状况;（2）如何提高参数反演的准确度;（3）如何丰富林业遥感数据源;（3）如何发展更为智能化的遥感数据自动化算法。在介绍适合林业的定量遥感模型和通用反演方法的基础上,阐述了高光谱、热红外、激光雷达和微波遥感数据源的林业应用方法。未来林业定量遥感将在全波段数据统一建模和信息融合机制、机理模型反演、大数据融合等方面进行突破。      

森林地上生物量遥感估算方法

生物量是林业和生态应用研究的重要信息,森林生态系统地上生物量估算的遥感技术引起了国内外学者的广泛关注。总结与探讨不同数据源与估算方法能够为森林地上生物量的估算提供指导。本文首先总结并探讨单传感器遥感数据,包括光学遥感、合成孔径雷达与激光雷达数据在森林地上生物量估算中的应用,以及协同使用多源遥感数据估算森林地上生物量的优势;然后论述森林地上生物量估算的传统模型估算法与机器学习估算方法（决策树法、K最近邻法、人工神经网络、支持向量机、最大熵）。多源遥感数据集成能够结合不同数据的优势,能够为森林地上生物量估算提供丰富的特征信息,结合机器学习估算方法,是提高森林地上生物量估算的准确性的发展趋势。      

森林类型遥感分类研究进展

从光学遥感和微波遥感2方面分析森林类型遥感分类的理论基础,总结国际和国内关于森林类型识别及提取技术,以及森林物理参数估测等方面的相关研究和探讨,归纳目前常用的森林类型遥感分类方法,并介绍其相关研究成果,还从3方面阐述森林类型遥感分类技术的发展趋势。