基于GF-1数据多尺度遥感特征的森林蓄积量估测研究

摘要：

基于贵州省观山湖区高分1号(GF-1)遥感数据提取的光谱信息、植被指数及纹理特征,结合实测马尾松样地数据,通过多元逐步回归、随机森林算法构建不同窗口遥感特征的森林蓄积量估测模型.结果表明:多元逐步回归、随机森林估测模型最佳窗口均为13×13窗口;选取DI2,B3,EN2,SM2,CO3作为建模特征变量,以最佳窗口建立蓄积估测模型,随机森林模型拟合效果优于多元逐步回归模型.根据遥感影像分辨率选取适宜窗口提取特征变量,可进一步提高森林蓄积估测的建模精度.

关键词：高分1号、纹理特征、多元逐步回归、随机森林算法、森林蓄积量

分类号：S758.51;S771.8(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金：云南省科技厅重大科技专项;贵州省森林保护六个严禁执法专项

在线出版日期：2022-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：54-59