基于多源遥感的森林地上生物量KNN-FIFS估测
[目的]针对多源遥感数据及其派生特征因子数据维度高、信息冗余、易造成估测模型过拟合等问题,从高维度遥感特征因子中高效优化特征组合,优化区域森林地上生物量(AGB)的k最近邻(k-NN)估测模型.[方法]提出基于快速迭代特征选择的k最近邻法(KNN-FIFS),以森林资源样地调查数据计算的森林AGB为参考,以留一法交叉验证(LOO)相应的k-NN模型反演的森林AGB均方根误差(RMSE)最小为原则,依次迭代选取遥感特征,优化区域森林AGB的k-NN估测模型.以大兴安岭根河森林保护区为研究区,结合Landsat-8OLI各波段光谱信息、植被指数、纹理、地形因子、机载合成孔径雷达(SAR)P-波段HV极化后向散射强度信息(PHV)以及森林资源样地调查数据,利用KNN-FIFS方法估测研究区森林AGB,并与多元线性逐步回归法(SMLR)进行对比分析.[结果]利用KNN-FIFS方法,得到当k为3,特征组合为PHV、短波红外波段一均一性(H6)、短波红外波段一二阶矩(S6)、短波红外波段二二阶矩(S7)、海蓝波段相关性(Cr1)、近红外波段相关性(Cr5)、海蓝波段相异性(D1)、增强型植被指数(EVI)时,研究区森林AGB估测结果最优,其精度(R2 =0.77,RMSE=22.74 t·hm-2)显著优于SMLR估测精度(R2=0.53,RMSE =32.37 t·hm-2).[结论]KNN-FIFS方法相比SMLR更适用于森林AGB多源遥感估测;KNN-FIFS方法可以从高维度遥感特征因子中高效选取相关特征进行森林AGB估测.
KNN-FIFS、特征选择、地上生物量
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S757(森林经营学、森林计测学、森林经理学)
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金“森林资源动态变化时空连续监测方法研究”CAFYBB2017QC005
2018-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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