基于Landsat 8−OLI的高山松叶面积指数采样尺度优化分析

以Landsat 8−OLI影像数据为主要信息源，结合香格里拉32块半径15 m的圆形高山松实测样地数据，对全色波段和多光谱融合后的影像进行不同尺度重采样，依据不同尺度样地光谱特征变异分析结果构建4种不同尺度采样下高山松林LAI的支持向量机回归（SVR）模型，探究不同采样尺度对高山松LAI遥感估测精度的影响。结果表明：当样地的观测尺度从15 m增加至60 m时，LAI与遥感变量的相关性随观测尺度的增大而减小。估测模型决定系数为0.400～0.554；预测均方根误差为0.318～0.377；预测精度为83.51%～86.10%。当采样大小为15 m时估测精度最高，R²和交叉验证精度最大，分别为0.554、86.10%。本研究可为森林LAI遥感估测中的采样大小选择提供有利参考。