遥感影像提取森林火灾可燃物蓄积量模型的建立1）

森林火灾可燃物蓄积量的提取为森林火灾蔓延模型提供了定量的森林火灾可燃物信息。利用遥感影像对森林火灾可燃物的分类结果,采用多元回归法、参数优化的神经网络法和支持向量机法建立森林火灾可燃物蓄积量模型。研究了遥感影像的数据处理、建模方法对森林火灾可燃物蓄积量模型精度的影响。利用最优的森林火灾可燃物蓄积量模型,进行整个研究区域的森林火灾可燃物蓄积量反演。结果表明,数据处理后的遥感影像,采用支持向量机法建立的模型精度较高。     

基于WorldView-2影像和随机森林算法的天山云杉蓄积量反演

【目的】研究林地遥感因子与蓄积量的关系来反演天山云杉林分蓄积量,为新疆天然林保护工程实施后天山云杉生态恢复与科学管理提供参考依据。【方法】以新疆天山西部巩留县恰国家西森林公园的天山云杉（Picea schrenkiana var.tianshanica）为研究对象,以样地内每木检尺为依据,基于WorldView-2影像,使用eCognition Developer 提取样地的光谱信息、纹理因子与植被指数三种遥感因子,通过随机森林算法建立模型反演天山云杉林分蓄积量。【结果】提取的24种遥感因子,筛选出对蓄积量影响最大的5种特征变量,分别为NDVI1、NDVI2、RVI2、均一性（Homogeneity）与相关性（Correlation）,建立随机森林回归模型,解释度高达81.27%,决定系数R²=0.8648（P<0.05）,估测样地蓄积量精度为86.38%。【结论】建立的随机森林回归模型可以有效地反演天山云杉林林分蓄积量。     

Box-Cox变换在遥感数据建模中的应用

以山东省2006年共15景TM数据和2002年的ETM+数据为基础,结合地面542个样地调查数据,采用多元回归估计的方法,建立蓄积量与遥感信息之间的回归方程,对森林蓄积量进行估测。但由于TM1—TM7波段的灰度值和蓄积量值之间的线性关系不够明显,通过对参与建模变量进行了Box-Cox变换,建立森林蓄积量反演模型,提高了模型的估测精度,解决了在大尺度范围内利用TM数据对森林蓄积量估测问题。     

不同波长极化SAR数据水云模型森林生物量反演对比分析

【目的】水云模型(WCM)是一种采用SAR数据反演森林地上生物量(AGB)应用较为广泛的半经验模型,探索将不同波长、极化方式、极化信息等引入WCM,以期为提高森林AGB反演精度提供科学依据。【方法】本文以X、C、L、P波段多频极化SAR数据为数据源,首先将各波长各极化后向散射系数用于WCM进行森林AGB反演,对比其反演精度;接着采用极化分解分量构建地体散射比参数,并将其引入WCM发展为极化水云模型(PolWCM),同时对比分析其在X、C、L、P波段森林AGB的反演结果。【结果】(1)在X、C、L、P 4个波段中,除X波段外,将HV极化后向散射系数代入WCM进行森林AGB反演,精度均高于基于其他极化通道后向散射系数的反演结果;且长波长(L和P)的反演精度高于短波长(X和C)的反演精度。在L波段,将HV极化后向散射系数代入WCM进行森林AGB反演,R²和RMSE分别为0.46和18.00 t/hm²;P波段HV极化反演结果的R²和RMSE分别为0.43和21.18 t/hm²。(2)将极化信息以地体散射...     

C波段多极化SAR反演土壤水分研究

[目的]研究不同极化方式下雷达后向散射系数与地表土壤含水量之间的关系.[方法]在分析不同地表微波散射模型基础上,选用合适的植被散射模型结合多极化雷达数据从雷达总的后向散射中去除植被影响,建立土壤后向散射系数与土壤含水量的关系.[结果]拟合HH极化、HV极化雷达观测数据与土壤水分数据,相关系数为HH极化R2=0.552 3,HV极化R2=0.357 9.[结论]微波具有全天候、穿透性以及不受云层影响的独特物理机制,使其在研究大尺度土壤水分反演时效果较好,相比较HV极化,HH极化雷达影像数据更适合干旱区作物植被覆盖地区土壤水分监测.     

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...     

基于GF-1 PMS影像和k-NN方法的延庆区森林蓄积量估测

应用高分1号（GF-1）全色和多光谱（PMS）影像和k-最邻近（k-NN）方法进行县域尺度的森林蓄积量估测,探讨GF-1 PMS影像以及k-NN方法估测森林蓄积量的适用性。以北京市延庆区森林资源二类调查数据为基础数据,森林蓄积量为研究对象,基于国产GF-1 PMS影像数据提取植被指数,采用k-NN法构建森林蓄积量估测模型,并引入偏最小二乘回归法予以比较,选出最优估测方法对全区森林蓄积量进行反演。结果显示:偏最小二乘回归法估测的森林蓄积量均方根误差为21.90 m3·hm-2,相对均方根误差为27.5%,偏差为17.23 m3·hm-2。基于k-NN方法的森林蓄积量估测的均方根误差为12.80 m3·hm-2,相对均方根误差为16.0%,偏差为15.02 m3·hm-2。与官方公布的全区森林蓄积量进行对比,结果显示:基于k-NN法反演的全区森林蓄积量统计结果（245.98万m3,估测精度为86.0%）要好于偏最小二乘回归法（266.22万m3,估测精度为76.6%）。最后生成了全区森林蓄积量空间分布图。     

SAR数据与光学数据融合在土地覆盖分类中的应用研究

采用ALOS-1-PALSAR数据的强度信息、HV/HH极化比值信息和HVHH相干系数与TM影像融合,以支持向量机(SVM)的方法对土地覆盖进行分类,对比了TM影像、TM+SAR强度影像、TM+HV/HH比值影像、TM+相干影像的分类结果。结果表明:分类精度由高到依次为TM+相干影像TM+HV/HH比值影像TM+SAR强度影像TM影像;采用SAR数据与光学数据融合,可以在不同程度上提高土地利用覆盖分类的精度。     

基于光学和微波遥感数据的森林蓄积量估测模型研究

【目的】探讨综合光学遥感和微波遥感的多源数据森林蓄积量反演方法。【方法】以L波段ALOS PALSAR全极化数据和Landsat TM为数据源,结合地面调查样地数据,通过ALOS PALSAR提取不同极化状态的后向散射系数和极化比值等极化特征因子,Landsat TM数据提取光学遥感因子,以多元线性回归构建森林蓄积量模型。【结果】光学遥感反演方法、微波遥感反演方法、综合光学遥感和微波遥感的多源数据反演方法均可以实现森林蓄积量估测,其中,基于多源数据协同的反演模型为最优模型,决定系数R~2为0.674,模型检验均方根误差RMSE为13.38 m~3/hm~2。【结论】要比使用一种数据源的反演方法具有明显的优势,有效实现了森林蓄积量估测。     

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。      

基于全极化Radarsat-2数据的水稻生物量估算模型

依据苏州东桥试验区水稻生长期观测数据,采用多时相水稻拔节到抽穗期全极化Radarsat-2数据,分别分析了不同极化HH、VV、CROSS、比值HH/VV的雷达后向散射系数时域变化特征与生物量的相关关系,构建水云模型、二次多项式模型和指数模型反演水稻生物量。反演结果表明:HH、CROSS水云模型都有不错的反演效果,相关系数分别为0.910、0.902,而HH水云模型反演生物量尤佳,均方根误差为0.190。指数模型普遍优于二次多项式模型,HH/VV指数模型效果出众,相关系数为0.929,均方根误差为0.164。通过比较分析不同极化的水云模型、二次多项式模型和指数模型,HH水云模型与HH/VV指数模型反演水稻生物量精度相对较高。     

应用最大信息系数和支持向量机估测森林蓄积量

为了探究Landsat8 OLI影像和支持向量机算法在林分蓄积量估测中的潜力,以湖南省株洲市为研究区,以Landsat8 OLI卫星影像为遥感数据源,并结合同时期的湖南省森林资源二类调查数据,提取单波段特征、植被指数和纹理特征等遥感因子作为候选变量;利用最大信息系数对遥感变量进行筛选,并构建基于多项式核的PK-SVR模型、基于径向基核的RK-SVR模型、基于拉普拉斯核的LK-SVR模型和基于Sigmoid核的SK-SVR模型;以决定系数、相对均方根误差作为预测模型的评价指标,并与传统的线性回归模型进行对比,同时对研究区的森林蓄积量进行反演,得到株洲市森林蓄积量空间分布图。结果表明：支持向量机（SVR）模型的预测结果明显优于多元线性回归模型,RK-SVR模型的预测效果最好,其决定系数为0.61、均方根误差为69.26 m³/hm^-2、相对均方根误差为31.2%。     

高山松生物物理参数SAR信号响应研究

通过分析高山松成熟林的树高、胸径、郁闭度、蓄积量与HV极化方式后向散射信号之间的相关性,探讨该树种的森林生物物理参数与雷达后向散射信号之间的响应情况.结果表明,高山松的树高、胸径、郁闭度、蓄积量都与HV极化方式后向散射系数呈正相关关系.其中,郁闭度与后向散射信号之间的相关性较高,其相关性达到0.613 7,而树高、胸径、蓄积量等相关性相比则较低,这主要是由于C波段后向散射由冠层主导所致.由于研究区域地形起伏较大且研究对象为天然林,因此该研究结果可以为地形起伏较大地区天然林的研究提供一定的参考.     

全极化合成孔径雷达高维小样本数据在森林地上生物量估算中的应用

以河北省承德市塞罕坝机械林场为试验区域,设置37块实测样地;以随机森林模型、自适应遗传算法为基础,构建随机森林模型与自适应遗传算法的混合算法(RF-LOOCV-AGA),对高维小样本合成孔径雷达(SAR)数据特征集同时进行特征选择和回归估计;利用试验地大地2号(ALOS-2)全极化数据提取121个高共线性特征,结合实测样地数据,构建高共线性高维小样本数据集,并应用随机森林模型与自适应遗传算法的混合算法、随机森林算法、逐步回归法,分析全极化合成孔径雷达数据估算森林地上生物量时,因样地较少、影响因素维数多存在的高共线性;探索在算法层面各极化分解参数之间存在的高共线性及小样本林业数据回归估计泛化能力。结果表明：随机森林模型与自适应遗传算法的混合算法从121个高共线性特征集中筛选出含19个影响因素的特征子集,交叉留一法验证泛化精度决定系数为0.906 9、均方根误差为14.184 0 t/hm²、相对均方根误差为11.70%;逐步回归法从121个高共线性特征集中筛选出含7个影响因素的特征子集,交叉留一法验证泛化精度决定系数为0.777 0、均方根误差为23.075 9 t...     

基于遥感和GIS的中山市五桂山森林蓄积量时间序列分析

采用中山市五桂山地区1990、2000、2010年3个时相的Landsat TM/ETM+遥感影像作为基本数据源,利用网格抽样方法,通过手持式GPS采集了保护区内120个抽样点的外业数据(蓄积量),借助ENVI遥感软件和SPSS统计工具,运用多元线形回归法,结合3S技术对中山市五桂山森林保护区的蓄积量进行时间序列的分析,构建了该研究区域的森林蓄积量遥感定量估测模型,并利用该模型提取研究区3个时相的森林蓄积量等级图,探讨其森林蓄积量的时间序列变化.该研究为实现流域森林生态系统的平衡,最大限度地发挥森林的生态、经济和社会效益提供科学依据.     

基于无人机多光谱影像的云南松林蓄积量估测模型

【目的】无人机多光谱遥感影像较可见光影像具有更丰富的光谱信息,在森林蓄积量估测中具有较大潜力。以无人机载多光谱遥感影像为主要数据源,探索森林蓄积量的遥感估测模型,以克服传统地面调查工作量大、耗时长、成本高等弊端。【方法】以滇中地区典型天然云南松Pinus yunnanensis纯林为研究对象,利用无人机多光谱影像提取单波段反射率、各类植被指数、纹理特征等,计算各特征变量的标准地均值;筛选与云南松林蓄积量相关性显著的特征变量,采用多元线性、随机森林、支持向量机建立云南松林蓄积量估测模型,以决定系数(R²)、平均绝对误差(E_MA)、均方根误差(E₍RMS()、平均相对误差(E_MR)评价模型精度。【结果】(1) 3种模型中,随机森林的精度最高(R²=0.89,E_MA=4.69m³·hm^-2, E_RMS=5.45m³·hm^-2, E_MR     

联合GF-1和GF-3影像的森林地上生物量反演

  目的  探索高分（GF）光学、合成孔径雷达（SAR）数据及其联合数据在森林地上生物量（AGB）及其组成部分反演中的可行性。  方法  以云南省昆明市宜良县小哨林区的云南松为研究对象，结合实地调查数据，以GF-1光学数据和GF-3 SAR数据作为数据源，提取光学数据常用的植被指数和纹理特征，SAR数据的各极化后向散射系数、纹理特征以及极化分解等参数，利用KNN-FIFS方法分别进行森林AGB及其分量的反演；然后采用留一交叉验证法对反演结果进行精度评价，并在此基础上绘制森林AGB及其分量空间分布图。  结果  联合GF-1和GF-3数据反演森林AGB及其分量的精度最高，R2均超过了0.710，RMSEr的值在22% ~ 27%之间，其中树叶的反演精度最优，模型的R2为0.714，RMSE为10.270 t/hm2，RMSEr为24.58%；除树叶生物量外，森林AGB和其他分量仅采用GF-1提取的特征进行反演时，精度均优于采用GF-3特征的反演结果。  结论  联合GF-1光学数据和GF-3全极化SAR可以实现一定程度的互补，提高森林AGB及其分量的反演精度，此外KNN-FIFS方法在低生物量水平的云南松纯林的AGB及其分量的反演中具有一定的鲁棒性，且KNN-FIFS优选的重要参数多为SAR和光学的纹理特征。      

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。     

基于多极化机载合成孔径雷达(SAR)数据的水稻识别

基于多极化(HH/HV/VH/VV)机载合成孔径雷达(SAR)数据,分析水稻和典型地物在不同极化方式上的响应特征及其差异,并根据水稻的极化响应特征进行识别.结果表明:水稻在不同极化方式上的响应差异比较大,而且水稻在水平极化(HH)和垂直极化(VV)上的差异明显高于其他地物;基于这一特点,利用水平极化和垂直极化的比值〈HH〉/〈VV〉提取水稻信息,取得了较好的效果,水稻识别精度可以达到90%以上;对增强水稻信息的图像进行自动分类,分类结果表明不同生长期的水稻能够得到一定程度的区分.