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论述了森林蓄积量遥感估测的研究现状,介绍了森林蓄积量遥感估测已经取得的进展,以及近年出现的新的蓄积量遥感估测方法。随着改进型的神经网络模型的优化,人工神经网络模型在森林蓄积定量估测领域应用的研究将会是森林蓄积量遥感定量估测的发展趋势。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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本次试验以湖南省湘潭县为研究区,提取Landsat8 OLI影像数据的56个遥感因子作为候选因子,结合皮尔逊相关系数和主成分分析两种方法对变量进行降维,构建多元线性回归模型(MLR)、误差反向传播神经网络(BP-ANN)、K最近邻模型(KNN)和随机森林模型(RF)进行蓄积量反演,并采用决定系数(R2)、均方根误差(R... 相似文献
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国家森林资源连续清查中的材积估计问题探讨 总被引:5,自引:0,他引:5
曾伟生 《中南林业调查规划》2007,26(2):1-3,6
从分析我国森林资源连续清查中的材积估计问题入手,提出为满足新世纪林业发展的需要,必须对目前用一元材积表估计材积的方法加以改进,并进一步补充完善材积表和生物量表等基础林业数表。 相似文献
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利用RS和GIS的森林蓄积量偏最小二乘估测研究 总被引:8,自引:0,他引:8
在运用RS、GIS可提取的因子为自变量的森林蓄积量遥感估测中 ,本文提出运用偏最小二乘 (PLS)估计的数学模型。它能使蓄积量估测模型的稳健性增强 ,能够很好地克服传统的基于最小二乘 (OLS)估计建立起来的模型无法真正克服样地少、各自变量之间相关性强及对蓄积量的解释性不强等问题 ,并应用于福建漳浦地区。结果表明 :该方法有较高的预报精度 ,同时可大大降低成本。 相似文献
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以贵阳市为研究区,以Landsat-8 OLI为遥感信息源,通过偏相关分析,选择了与郁闭度相关的12个遥感因子作为自变量因子。为克服自变量因子间严重的多重共线性和模型的不稳定性,采用主成分回归分析法建立郁闭度估测模型,并对模型进了检验及精度验证。结果表明,回归方程调整后的R2=0.756,模型的拟合效果较好,说明模型在数学上是可行的;利用15个实测样地对模型进行精度验证,估测精度的平均水平为78.80%,说明该模型可为区域林分郁闭度估测提供参考。 相似文献
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利用ENVI 5.3软件,对滇中某研究区域2015年森林资源二类调查影像和2018年森林资源监测影像进行预处理,按照统一的分类体系对两期影像进行面向对象图像分类,利用流程化动态监测工具实现变化检测.研究结果表明,面向对象的变化检测技术可以很好地区分光谱特征相似或相近的地表覆盖,一定程度上消除并克服了"同物异谱"、"同谱... 相似文献
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运用数量化方法估测普洱县森林蓄积量 总被引:7,自引:0,他引:7
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%。 相似文献
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基于Landsat TM数据估算雷竹林地上生物量 总被引:2,自引:1,他引:2
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。 相似文献
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