纹理特征对森林蓄积量反演模型的影响

摘要：

[目的]蓄积量是反映森林资源质量的重要指标,传统人工蓄积量调查方式费时耗力.遥感技术在林业中的应用能有效地弥补人工调查的缺陷,采用遥感技术进行森林蓄积量的反演是区域范围内蓄积量估测的一种重要手段.现有的遥感蓄积量估测方法中,对于纹理特征因子的选取没有得到足够的重视.随着高分辨遥感影像的不断涌现,影像纹理特征越来越明显,将纹理特征引入到森林蓄积量估测模型当中,是一个很好的尝试.但纹理特征是否有利于森林蓄积量的估测,以及如何影响森林蓄积量的估测,目前并不清楚.[方法]利用国产GF-1号为数据源,在数据预处理基础上,采用不同窗口大小提取的纹理信息,以及对纹理因子进行改进,研究其对于森林蓄积量反演模型精度的影响.[结果]1)改进纹理特征能有效提高蓄积量反演模型的精度.通过计算出遥感影像纹理均值改进指数、波段纹理均值改进植被指数和均值改进植被指数,结合地理因子,采用多元逐步回归方法构建森林蓄积量反演模型,结果精度有较大改善.2)纹理窗口大小为9×9时,森林蓄积量反演模型精度最高.提取3×3、5×5、7×7、9×9、11×11这5种窗口大小的纹理特征参数,分别构建森林蓄积量估测模型,并进行不同窗口下蓄积量反演精度进行检验.当窗口大小为9×9时模型效果最好,R2最大,达到0.652,RMSE值最小(25.3545 m3/hm2),说明此时的窗口大小是最优模型窗口.[结论]当窗口为9×9时模型效果最好,此时的窗口大小是最优模型窗口.但是对于不同研究区在同一数据源下使用9×9窗口模型并不一定效果是最好的,纹理因子在建模中仍需根据研究区实际情况进行使用.

关键词：林业遥感、蓄积量、多元逐步回归、纹理窗口、GF-1

所属期刊栏目：40

分类号：S758.5+1(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金："十三五"国家重点研发计划项目"人工林资源监测关键技术研究"2017YFD0600900

在线出版日期：2020-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：49-56