基于Sentinel-2与机载激光雷达数据的误差变量联立方程组森林蓄积量反演研究

摘要：

[目的]研究通过提取Sentinel-2中的特征变量与机载激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)中的冠层高度模型(Canopy height model,CHM),探索使用误差变量联立方程组反演森林蓄积量制图的新方法.[方法]以广西壮族自治区国有高峰林场的界牌与东升分场为研究区,机载LiDAR和Sentinel-2影像为数据源,利用皮尔森相关系数与方差膨胀因子(Variance inflation factor,VIF)结合线性逐步回归进行遥感特征变量筛选.通过VIF判断和线性逐步回归保留后的遥感特征变量与LiDAR提取的CHM,分别选用普通回归模型(多元线性逐步回归与Logistic模型)、误差变量联立方程组、随机森林(Random forest,RF)、kNN(k-Nearest Neighbor,kNN)4种反演方法开展森林蓄积量反演,并利用地面实测数据对反演结果进行验证.[结果]1)在普通回归模型中,Logistic模型的反演精度(RRMSE=30.41％)优于MLR模型的反演精度(RRMSE=30.53％);2)在误差变量联立方程组反演方法中,MLR-Logistic联立模型精度(RRMSE=29.29％)优于Logistic-Logistic、MLR-MLR与Logistic-MLR联立模型(RRMSE分别为29.40％、29.60％与29.66％);3)在4种反演方法中,误差变量联立方程组反演结果精度最高(R2=0.60),显著优于普通回归模型方法、随机森林与kNN反演方法(R2分别为0.56、0.39与0.28).[结论]误差变量联立方程组反演方法更适用于森林蓄积量遥感估测,其反演精度最高,且获得的蓄积量空间连续分布结果与实际接近,制图效果最好,表明误差变量联立方程组反演森林蓄积量制图方法是可行的.

关键词：蓄积量、遥感反演、联立方程组、机载激光雷达、Sentinel-2影像

所属期刊栏目：40

分类号：S758(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";国家自然科学基金面上项目;湖南省教育厅科学研究重点项目;湖南省普通高校青年骨干教师培养对象资助项目

在线出版日期：2021-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：44-53