基于GF-1 PMS影像和k-NN方法的延庆区森林蓄积量估测
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10.11833/j.issn.2095-0756.2018.06.010

基于GF-1 PMS影像和k-NN方法的延庆区森林蓄积量估测

引用
应用高分1号(GF-1)全色和多光谱(PMS)影像和k-最邻近(k-NN)方法进行县域尺度的森林蓄积量估测,探讨GF-1 PMS影像以及k-NN方法估测森林蓄积量的适用性.以北京市延庆区森林资源二类调查数据为基础数据,森林蓄积量为研究对象,基于国产GF-1 PMS影像数据提取植被指数,采用k-NN法构建森林蓄积量估测模型,并引入偏最小二乘回归法予以比较,选出最优估测方法对全区森林蓄积量进行反演.结果显示:偏最小二乘回归法估测的森林蓄积量均方根误差为21.90 m3·hm-2,相对均方根误差为27.5%,偏差为17.23 m3·hm-2.基于k-NN方法的森林蓄积量估测的均方根误差为12.80 m3·hm-2,相对均方根误差为16.0%,偏差为15.02 m3·hm-2.与官方公布的全区森林蓄积量进行对比,结果显示:基于k-NN法反演的全区森林蓄积量统计结果(245.98万m3,估测精度为86.0%)要好于偏最小二乘回归法(266.22万m3,估测精度为76.6%).最后生成了全区森林蓄积量空间分布图.图5表5参37

森林测计学、森林蓄积量、偏最小二乘回归法、k-最邻近(k-NN)法、GF-1PMS影像

35

S758.5(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

国家林业局引进国际先进林业科学技术项目2015-4-32;国家重点林业工程监测技术示范推广项目〔2015〕02号

2019-01-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共9页

1070-1078

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浙江农林大学学报

2095-0756

33-1370/S

35

2018,35(6)

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