基于偏最小二乘回归的森林蓄积量遥感估测

森林蓄积量受遥感因子与地形因子的影响,但这些因子间存在多重相关性,会影响模型稳定性与精度。针对森林蓄积量遥感估测自变量间存在多重共线性问题,采用异于传统最小二乘的偏最小二乘方法建立密云县森林蓄积量遥感估测模型。先对可能影响蓄积量的因子进行分析,选取既存在相关性又对模型显著性有影响的因子为森林蓄积量估测的自变量。用预留的样本对模型进行检验,预测值与实测值相比精度达到90.1%。将通过检验的模型对整个密云县进行反演,得到密云县估测森林蓄积量为2 447 695.203 m3。     

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。     

基于无人机航测数据的森林郁闭度和蓄积量估测

蓄积量是评价森林资源质量或状况的重要指标,为了解决实测郁闭度和蓄积量费时费力以及无法充分利用航测原始数据生成各项数据的问题,以无人机航测数据的点云数据和正射影像为研究数据,利用冠层高度模型提取高程,通过一元线性回归分析估测平均树高和平均胸径模型;使用改进形态学分水岭方法提取树冠个数;通过主成分回归建立郁闭度模型;结合提取与估测的GIS因子,用偏最小二乘法建立蓄积量模型。结果表明:平均树高模型精度为97.34%、平均胸径模型精度为91.27%,改进分水岭提取树冠精度为80.03%,郁闭度模型精度为83.18%,蓄积量模型精度可达88.43%。蓄积量模型的所有特征因子均是通过遥感方法从无人机原始航测数据中提取而来,充分利用了无人机航测数据。实验建立的树高、胸径和郁闭度模型可以有效地估测森林平均树高、胸径及郁闭度,改进后的分水岭算法减少了过分割,蓄积量模型能够有效估测蓄积量,提高了蓄积量提取效率,节省了大量的人力物力。     

基于ALOS数据的云南松林蓄积量遥感估测方法

基于ALOS数据和样地实测数据为数据源,云南省宜良县为研究区,以提高森林蓄积量遥感估测模型精度为目的,从遥感、GIS、郁闭度等方面选取与森林蓄积量相关性较高的因子作为自变量。采用逐步回归法、主成分分析法、偏最小二乘法3种模型估测宜良县的云南松林蓄积量。从3种模型的拟合效果和估测精度比较结果表明:偏最小二乘法精度最高,调整决定系数为0.754,预测精度为82.77%,与主成分分析等传统线性估测模型相比精度有较大改善。     

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.     

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。     

基于RS和GIS的径向基神经网络模型对森林蓄积量的估测

以塞罕坝机械林场的华北落叶松林为研究对象,利用SPOT5影像,基于RS和GIS确定蓄积量主要影响因子,即海拔、坡向、郁闭度、SP1、SP3、SP1/2、SP1-2/1+2、SP2~*3/1,选取径向基神经网络模型中的广义回归神经网络模型对其蓄积量进行估测.结果表明:对林分蓄积量估测的最高精度为98.70%,最低精度为68.56%,预估检验的所有样地的平均精度为87.24%.利用径向基GRNN模型建立森林蓄积量估测模型对蓄积量进行估测时,效率高,计算方法比较简洁,易于操作.     

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     

基于RS、GIS的杉木林分蓄积量判读模型研究

以GIS可提取的因子、图像处理后的TM全波段光谱值及其比值为自变量，通过数量化、逐步聚类、逐步回归等方法建立杉木林分蓄积量判读模型，并用不同时相的遥感数据及其同期外业调查数据进行对比、分析。结果表明：所建立的杉木林分蓄积量判读模型线性关系显著，估算结果与外业调查数据基本相符，无显著差弄，估算精度达到广东省森林资源连续清查规程的要求。判读模型可应用于森林连续清查间隔期内广东省杉木林分蓄积量的估算。     

基于RS的闽江流域马尾松林分蓄积量估测模型研究

从福建省第5次森林资源一类调查落在闽江流域的样地中抽取马尾松林样地130个,以RS可提取因子及样地林分立地条件因子为可选变量,利用3倍标准差法进行异常数据的筛选,对林分立地条件定性因子进行数量化处理,通过逐步回归构建闽江流域马尾松林分蓄积量估测模型,研究结果所构建的蓄积量估测模型的相关系数为0.735。经模外抽取30个样地对估测模型适用性检验和精度验证表明,在可靠性α=0.01条件下模型估测值与外业实测值无显著差异,模型的林分蓄积量估测精度达85.03%,为此,本研究的蓄积量估测模型对森林经营管理具有现实意义。     

最小二乘拟合法计算桥涵设计流量

由于目前桥涵设计流量的计算主要应用水文统计法，采用皮尔逊Ⅲ曲线作为理论频率曲线，频率曲线的绘制和外延采用与实测水文资料相结合的适线法，该方法存在需要反复试算、人为选取经验频率点、无判别符合程度的数学准则以及需要在机率格纸上手工绘制和外延频率曲线等缺点。采用高次曲线，以最小二乘法为准则拟合经验频率点据，具有良好的拟合精度和实用性。     

基于遥感技术的宜良县云南松蓄积量反演

以云南省宜良森林二类调查数据为样本,基于GoogleEarthEngine云平台Landsat 8 OLI影像,结合植被因子、纹理特征以及K-T变化为自变量,构建了多元线性回归和随机森林的建模方法,建立了森林蓄积量反演模型。以宜良县云南松为研究对象,运用Landsat8 OLI遥感影像数据结合地面角规控制样地调查数据,建立了多元线性回归和随机森林估测模型。结果表明：多元线性回归模型精度一般,其R²和RMSE分别为0.259、34.5579,随机森林模型精度极高,其R²和RMSE分别为0.887、1.1954。运用Landsat 8 OLI影像数据进行森林地上蓄积量估测的不确定因素较多,随机森林估测模型可作为云南松及其他树种地上蓄积量遥感估测的一种对比方法,为今后森林蓄积量估测提供参考。     

以“3S”为基础的森林蓄积动态监测系统研究

1　系统研究的目的以“3S”为基础的森林蓄积动态监测系统 ,即利用遥感 ( RS)、地理信息系统 ( GIS)及全球卫星定位系统 ( GPS)信息 ,结合少量地面样地资料 ,建立以像元为单位的森林蓄积估测方程 ,进行蓄积预报。其主要目的是 :尽量减少地面调查的工作量 ,快速、准确进行森林总蓄积预报 ;通过少量的地面调查资料或地面临时样地资料 ,对林班或小班的蓄积进行估测 ,以提高局部地段蓄积可信度。2　系统组成及功能如图 1所示 ,整个系统包括 :RS及 GIS信息提取、变量优选、蓄积估测 3大部分。图 1　系统组成2 .1　 RS及 GIS信息提取如图 …     

基于RS、GIS的马尾松林分蓄积量判读模型研究

以从RS、GIS可提取的因子为自变量 ,通过数量化、逐步聚类、逐步回归等方法建立马尾松林分蓄积量判读模型 ,并用不同时相的遥感数据、连续清查第三次复查外业调查数据对模型进行适合性检验、精度计算。结果表明 ,所建立的马尾松林分蓄积量判读模型线性关系显著 ,估算结果与外业调查数据无显著差异 ,且估算精度达到连续清查规程的要求 ,判读模型可应用于森林连续清查间隔期内广东省马尾松林分蓄积量的估算。     

基于RS和GIS的广州市森林火险区划研究

运用经过数字图像处理的TM图像,进行森林火险因子空间数据采集,在综合分析评价的基础上编制了可燃物类型分级表和森林火险等级分析表.并运用GIS空间数据库管理中的图像叠加、自然属性库进行分类,以及选用合适的火险等级模型,做出森林火险区划,为广州市森林防火工作提供了科学依据.     

基于Landsat TM数据估算雷竹林地上生物量

结合Landsat TM遥感数据和雷竹林样地调查数据,采用偏最小二乘回归法(PLS)建立雷竹林地上生物量估算模型,利用该模型估算临安市雷竹林地上部分生物量。结果表明:雷竹单株地上部分生物量与胸径及雷竹林地上部分生物量与株数之间都呈极显著相关(P<0.01);通过PLS-Bootstrap法筛选自变量能够提高模型精度;模型预测的雷竹林地上生物量均方根误差为3.45t·hm-2,满足大范围估算的精度要求;临安市雷竹林地上生物量为13～25t·hm-2,均值为19.52t·hm-2。     

橡胶树立木材积表的编制研究

在雷州半岛地区，对幼龄、中龄和老龄橡胶林进行了调查，按径级测定了５０株标准木的材积，应用加权最小二乘法拟合了在材积方程建造上常用的１６个方程。采用ＦＩ（Ｆｕｒｎｉｖａｌ′ｓｉｎｄｅｘ）指数选择最佳拟合方程，橡胶树单木带皮、去皮材积最佳拟合方程分别为：Ｖｄ＝３．８×１０－５Ｄ２Ｈ－０．００００６３；Ｖｑ＝３．１×１０－５Ｄ２Ｈ－０．０００１０２。两模型总的系统偏差都小于±３％，满足编制材积表要求，并利用模型编制了橡胶树立木材积表，可供生产中应用、参考。     

基于ALOS PALSAR数据的森林蓄积量估测技术研究

以吉林省汪清林业局为研究区,基于ALOS PALSAR和森林资源二类清查固定样地数据,利用非线性回归方法建立了固定样地蓄积量与所对应的PALSAR像元后向散射系数之间的关系,结果表明,除杨树(Populus us-suriensis)等树种组外,PALSAR的HV后向散射系数与蓄积量呈良好的正相关关系,对多数树种而言,交叉极化方式(HV)后向散射系数与蓄积量的决定系数比同极化方式(HH)的略高。若以林场为单位统计,采用回归方法得到的估测结果与直接利用固定样地估测的结果相差很小。