基于ALS数据和哑变量技术森林蓄积量估测

基于机载LiDAR数据,分析哑变量对林分蓄积量估测精度的影响。以广西高峰林场为研究对象,借助机载激光雷达点云数据和96个样地数据,将样地数据按7∶3的比例随机划分为建模样本和测试样本,采用随机森林模型(RFR)和支持向量机模型(SVR)对建模样本与对应的点云特征回归建模,将树种组(针叶林和阔叶林)和龄组分别作为哑变量引入到回归模型。利用测试样本的估测精度评价模型的估测精度,引入树种组哑变量,随机森林模型决定系数R2从0.59提高到0.64,支持向量机模型决定系数R2从0.49提高到0.50。引入龄组哑变量,随机森林模型决定系数R2从0.59提高到0.65,支持向量机模型决定系数R2从0.45提高到0.55。根据模型的建模精度和验证精度结果得出,引入哑变量对蓄积量估测模型的精度提升是相对有效的。龄组哑变量对模型精度提升效果优于树种组哑变量。     

stacking 集成学习模型在森林蓄积量估测中的应用

为 了探索 sentinel-2遥感数据在估测森林蓄积量中的适用性,以及开发一种提高蓄积量估测精度的集成学习算 法,选择江西省兴国县为研究区 , 以 sentinel-2为遥感数据源,利用 Boruta 算法进行特征选择后开发了 一种 stacking 集成 学习模型,并且与 MLR、KNN、sVR和 RF 四种基础模型进行对比。 结果表明,相比于 MLR模型,机器学习模型具有更强 的蓄积量估测能力,利用机器学习模型估计森林蓄积量的 RMsE 降低 了 18. 02~22. 50 m3 ● hm- 2 , rRMsE 降低 了 9. 01%~11. 25%。 并且相比于基础模型,利用 stacking 算法将 4 种模型进行集成后,模型的均方根误差进一步降低 了11. 95~7. 47m3 ● hm-2 ,说明 stacking集成学习算法可以有效的提高森林蓄积量的估测性能。     

森林蓄积量估测模型建立优化与应用

通过分析森林蓄积量与遥感因子、环境因子、林分特征及其他因子之间的相关关系，论述了森林蓄积量估测模型建立优化和应用方法，总结了模型成功应用的实例，提出了影响估测精度的因素及模型应用需要把握的关键因子。     

森林蓄积量定量遥感估测模型研究

采用印度遥感卫星数据,以云南省高黎贡山自然保护区阔叶林为主要研究对象,设置可能影响森林蓄积量估测的遥感信息因子和可通过GIS获取的因子为自变量,通过逐步回归分析的方法建立了研究区域阔叶林蓄积量估测模型.结合小班面积估测值,计算了各小班相应的蓄积量.     

基于哑变量的高山松蓄积量反演模型研究

基于Landsat TM和地面实测样地数据,采用传统线性回归和引入哑变量的线性回归两种建模方法构建香格里拉高山松蓄积量反演模型,并对模型进行验证。研究表明,传统一元和多元线性回归模型的相关系数分别为0.280和0.365,引入哑变量的线性回归模型相关系数为0.602;结合实测检验数据,传统一元、多元线性模型和引入哑变量的模型预测精度分别为61.1%,74.9%和80.3%,引入哑变量的高山松森林蓄积量模型反演精度明显提高,研究结果可为今后基于哑变量的遥感森林蓄积量反演提供一定的依据和参考。     

森林蓄积量的遥感估测

探讨了在ＴＭ资料基础上用多元回归和编制林分数量化材积表两种方法进行蓄积估测的精度和效益，为遥感在森林二类调查中的应用提供了必要依据。     

利用遥感数据估测森林蓄积量

以吉林省柳河县为研究区,以Landsat-5 TM遥感影像为基础数据,提取相关因子,建立柳河县森林蓄积量遥感估测模型,经过精度检验,模型的预测精度达到82.36%。利用模型进行森林蓄积量反演,得出该县森林蓄积量为1 226×104m3,实际精度为80.00%。利用遥感技术进行森林蓄积量估测是可行的。     

森林蓄积量遥感估测的研究进展

传统的森林资源调查是一项周期长、任务重、劳动强度大,需大量经费的工作。随着遥感技术广泛应用于森林资源调查工作,特别是森林蓄积量的遥感估测,将比传统方法省时、省力,节约经费。目前,利用遥感进行森林蓄积量的估测研究已取得了一系列重要进展,文章则简要综述了国内外在光学遥感和微波遥感范围内的森林蓄积量遥感估测方面的研究进展,认为利用遥感技术进行森林生物量估测对于了解和监测全球生态系统对气候变化和人类活动的反应具有重要的意义。     

森林蓄积量的样点估测

在森林资源二类调查工作中 ,通常利用角规测树原理进行森林蓄积量的估测 ,这种方法外业调查劳动强度较大 ,内业计算也比较繁琐 ,应予以改进。笔者根据数理统计原理 ,在保证森林蓄积量估测精度的原则下 ,提出样点估测方法 ,供广大林业工作者参考。1样点估测方法的理论基础根据数     

哑变量在云杉地上生物量模型中的应用研究

基于150株样木的生物量数据,采用常规回归方法和哑变量模型方法,构建了黑龙江、吉林两省云杉地上总生物量与各分项生物量的一元、二元以及三元模型。结果表明:2种方法建立的模型中,地上总生物量模型预估精度最高,在96%以上;树叶生物量最低,仍达87%以上;其他生物量预估精度均在91%以上;总相对误差均控制在±5%的范围内。通过对一元、二元和三元模型对比分析,发现随着解释变量增加,2种方法生物量模型的预估精度和确定系数都有所提高。引入地域哑变量后,一元、二元和三元模型的预估精度和确定系数都比常规模型有所提高,估计值的标准误差和总相对误差有一定下降,哑变量可以提高模型的拟合优度和预测效果。     

应用航天遥感资料估测森林蓄积量的一个新方法

本研究是用陆地卫星 TM图象和多元分析方法直接估测森林蓄积量的一次新尝试。其自变量选择了定性和定量因子,所选定性因子是色彩、树种组;定量因子是波段密度值及其比值,较大限度地发挥了遥感资料的潜力。此方法辅以少量地面样地,对有林地蓄积估测精度可达80％以上。是一个简便、易行、经济的方法。     

运用数量化方法估测普洱县森林蓄积量

根据普洱县森林遥感调查资料 ,利用卫星影像特征判读数据与地面实测数据建立数学类型 ,估测森林蓄积量。首先将 2 0 0块有、疏林地数据输入数据本中 ,然后分析其与优势树种、龄组、郁闭度、海拔、坡向、坡度的关系 ,结果把样地分为针叶林、阔叶林、针阔混交林三个类型分别建立数学模型 ,以估测每公顷蓄积量。数学模型的建立是根据数量化模型的原理来编程 ,并通过计算机的不断调试 ,直到可行为止。蓄积量比较精度达到 90 3%。     

森林二类调查中蓄积量遥感估测方法应用实例

探讨了用在ＴＭ数据中与地面对应的样点上测得的密度值和波段比，并加上定性因子与地面样地中分别测得的蓄积量进行多元回归，从而估测森林二类调查中所需的林业局、场、林班之蓄积量的方法，并与实测结果进行了对比，证明这一方法是可行的，为遥感在二类调查中的应用提供了必要依据。     

卫星像片估测森林蓄积量的方法初探

根据分层抽样设计理论,结合卫星像片的分辩能力,将调查地区现实林分出若干种森林类型,利用ＴＭ卫星影像图判读求算出该地区各森林类型（层）的面积,面积权重,并逐层布设样地,实测样地蓄积,并用层抽样蓄积估测核该层蓄积量,汇总各层估测蓄积量即为该调查地区活立木的总蓄积量。     

估测森林蓄积量的遥感因子选择研究

为提高森林蓄积量的估测精度,选择多重相关性小的遥感因子组合,运用残差平方和法,对湖南省新化县曹家镇20个一类调查样地对应的SPOT5影像的9个遥感因子组合进行了多重相关性研究。结果表明:除遥感因子FSP2外,其余因子对森林蓄积量的估测都有重要作用。通过方差扩大因子对各遥感因子的多重相关性诊断表明:剔除FSP2后,各遥感因子间的多重相关性大幅减小。     

基于GF-1的森林蓄积量遥感估测

森林蓄积量是评价森林资源数量的一个重要指标。结合遥感影像和地面调查数据估测森林蓄积量受遥感影像、遥感因子、预处理方法、估测方法等多方面的影响。为研究国产GF-1遥感影像估测森林蓄积量的最佳遥感因子组合方式和较优估测方法,并绘制森林蓄积量空间分布图,为我国森林蓄积量的研究提供理论基础和科学依据。为研究GF-1遥感影像估测森林蓄积量的遥感因子和估测方法,以湖南省醴陵市为研究对象,以国产GF-1遥感影像为数据源,通过对遥感图像预处理,获取光谱信息、纹理因子、植被指数作为特征变量,结合同时期的二类调查样地数据,从GF-1遥感影像像元与样地不匹配角度出发,应用移动窗口的方法解决像元与样地的对应关系,采用多元逐步回归、偏最小二乘回归和随机森林模型对研究区森林蓄积量进行估测,采用建模精度和估测精度进行分析评价。实验结果表明:1)3个模型选择的因子都包含了NDVI、 Band2、DI3、CO1和DVI等5个遥感因子,说明其对森林蓄积量的估测比较敏感;2)随机森林模型优于偏最小二乘回归和多元逐步回归,其决定系数R2为0.73、估测精度为83.69%。利用GF-1遥感影像结合随机森林模型应用于森林蓄积量的估测结果趋于真实分布,效果较理想;采用移动窗口法,利用国产GF-1遥感影像并结合随机森林进行森林蓄积量估测具有较好的应用前景。     

基于高分辨率遥感影像的森林蓄积量估测

为了快速有效获取《综合开发利用项目》项目区的森林蓄积量,利用SPOT5和Rapid Eye高分辨率遥感影像,结合野外实地调查数据,采用最小二乘回归方法构建森林蓄积量遥感估测模型,估算柬埔寨王国上丁省特许地2012年的森林蓄积量。结果表明:1利用预留独立样本对模型进行精度验证,不分类型的模型的总体预测精度可达到99.37%,分类型的模型的总体预测精度分别可达到99.57%、97.30%、99.41%、96.84%、76.25%;2不分类型建模反演得到2012年研究区的森林总蓄积量为33197465.008 m3,各类型的森林蓄积量分别为16660360.382、7124988.801、5716238.005、4016470.930、186695.185 m3。结果表明利用高分辨率遥感影像快速估测区域森林蓄积量的可行性,也为合理规划和开发利用特许地的森林资源提供参考。     

用卫星影像密度值估测森林蓄积量

<正> 卫星照片是一种多波段影像。同普通照片一样,也是以底片上的密度差异记录被拍照物的光反射特性,显示被拍物体几何形状的。与普通照片不同的是,它对同一物体以多个(本研究用卫片是4个) 波段的方式进行记录,得到多张底片,每张底片只记录一个特定波段的地物反射特性,因而同一物体在各张底片上密度分布是不同的。正是由于这一点,卫星影像给我们提供了区分各种地物的可能性。本研究是通过卫片的影像密度值来估测森     

用蓄积量估测森林生物量的初步尝试

用收获法测定林分生物量是一个极其繁重的工作。鉴于蓄积量和生物量二指标出自同一林分,而且受林龄、密度、立地和经营活动的影响基本趋于一致。因此,可用蓄积量来估测生物量。文中以杉木为例研究出了两者的回归关系式,并指出这种关系相当稳定,公式有通用性。