基于SPOT-7影像的马尾松生物量估测模型研究

摘要：

森林生物量的定量估算为全球碳储量循环及气候变化研究提供了重要的参考依据.以肇庆市马尾松生物量为研究对象,基于SPOT-7影像数据,提取出单波段、波段比值、纹理特征、地形等因子并进行优选,对优选后的变量因子进行分组,生成光谱特征、纹理特征、光谱和纹理特征相结合的3种自变量集,采用偏最小二乘回归法和3种自变量集构建马尾松生物量估测模型并进行优选.结果显示:基于光谱特征构建的马尾松生物量估测模型的决定系数R2为0.81,均方根误差为15.30 t/hm2,误差平均值为-5.65 t/hm2,总预报偏差的相对误差为9.30％;基于纹理特征构建的马尾松生物量估测模型的决定系数R2为0.84,均方根误差为15.69 t/hm2,误差平均值为-4.73 t/hm2,总预报偏差的相对误差为7.78％;基于光谱和纹理特征相结合构建的马尾松生物量估测模型的决定系数R2为0.83,均方根误差为15.24 t/hm2,误差平均值为-5.27 t/hm2,总预报偏差的相对误差为8.67％.由此可知,基于纹理特征构建的马尾松生物量模型要好于其他两种方法,估算精度更高.

关键词：马尾松、生物量模型、光谱特征、纹理特征、SPOT-7影像

所属期刊栏目：38

分类号：S771.8;S791.248(森林工程、林业机械)

资助基金：国家林业局 948 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

在线出版日期：2018-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：82-88