基于Landsat 8 OLI遥感影像的森林蓄积量估测模型研究

作     者：钟健 郑秋斌 ZHONG Jian;ZHENG Qiubin

作者机构：广东省岭南综合勘察设计院广东广州510000 

出 版 物：《湖南林业科技》 (Hunan Forestry Science & Technology)

年 卷 期：2021年第48卷第1期

页      码：61-65页

摘      要：本次试验以湖南省湘潭县为研究区,提取Landsat 8 OLI影像数据的56个遥感因子作为候选因子,结合皮尔逊相关系数和主成分分析两种方法对变量进行降维,构建多元线性回归模型(MLR)、误差反向传播神经网络(BP-ANN)、K最近邻模型(KNN)和随机森林模型(RF)进行蓄积量反演,并采用决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)以及相对均方根误差(RRMSE)三个指标对模型进行精度评价。结果表明:三种机器学习模型的拟合结果均优于多元线性回归模型,其决定系数(R^(2))均大于0.6,其中RF最高,为0.67;四种模型中,三种机器学习模型的估测精度均比传统线性模型高出10%以上,其中随机森林模型(RF)精度最高,其均方根误差为57.5 m 3·hm^(-2),相对均方根误差为24.2%。

主 题 词：遥感影像 森林蓄积量 皮尔逊相关系数 主成分分析 机器学习模型 

学科分类：09[农学] 0903[农学-动物生产类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-5710.2021.01.010

馆 藏 号：203102683...