塞罕坝地区主要树种LAI遥感估测
叶面积指数(LAI)是森林生态系统的一个重要参数,是反映植物群落生长状况的重要指标之一,能够快速精确地估测LAI非常重要.为建立更高效准确的LAI反演模型,以河北省塞罕坝机械林场为研究区,以利用LAI-2200C植物冠层分析仪获取的样地LAI调查数据结合同期Sentinel-2遥感影像,构建LAI估算线性模型以及混合效应模型.研究结果表明,混合效应模型比传统线性模型更适合叶面积指数的估测,其调整确定系数(R2adj)、均方根误差(RMSE)、残差平方和(RSS)和平均相对误差(MRE)的值分别为0.7456、0.50、36.25、0.42.加入树种变量可以显著提高LAI反演模型的拟合效果,为大尺度估测LAI提供更加准确的数据.
叶面积指数、遥感反演、混合效应模型
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S757.2(森林经营学、森林计测学、森林经理学)
2023-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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