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基于KNN-FIFS的内蒙古根河森林郁闭度遥感估测研究

基于KNN-FIFS的内蒙古根河森林郁闭度遥感估测研究

作     者:孙珊珊 田昕 谷成燕 韩宗涛 王崇阳 张兆鹏 Sun Shanshan;Tian Xin;Gu Chengyan;Han Zongtao;Wang Chongyang;Zhang Zhaopeng

作者机构:中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原管理局林业产品工业规划设计研究院北京100010 自然资源部第一大地测量队陕西西安710054 

基  金:中央级公益性科研院所基金青年人才项目“森林资源动态变化时空连续监测方法研究”(CAFYBB2017QC005) 国家自然科学基金项目“森林地上生物量动态信息时空协同分析及建模”(41871279) 

出 版 物:《遥感技术与应用》 (Remote Sensing Technology and Application)

年 卷 期:2019年第34卷第5期

页      码:959-969页

摘      要:为探索国产高分一号宽幅(GF-1 Wide Field of View,GF-1 WFV)数据以及具有宽覆盖、红边波段(Red-Edge band,RE)的高分六号(GF-6)卫星数据在森林郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)定量反演中的潜力,本研究以GF-1 WFV多光谱数据为基础,添加哨兵2号(Sentinel-2A)红边波段,模拟GF-6红边波段特性,并提取相关纹理信息(Texture Information,TI)、植被指数(Vegetation Index,VI)和红边指数(Red-edge Index,RI),同时添加太阳入射角的余弦值cosi和1/cosi进一步探究了地形因素(Topographic Factors,TF)对FCC估测的影响,利用快速迭代特征选择的k-NN(kNearest Neighbor with Fast Iterative Features Selection,KNN-FIFS)模型,实现了内蒙古大兴安岭根河研究区FCC的定量反演,并对比逐步多元线性回归(Stepwise Multiple Linear Regressions,SMLR)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)估测结果。通过44块调查样地实测数据验证发现:基于GF-1 WFV估测的FCC与实测数据具有很好的一致性,R2=0.52,RMSE=0.08;GF-1 WFV+VI+TI估测结果为R2=0.56,RMSE=0.08;GF-1 WFV+RE+RI+TI的精度明显提高,R2=0.63,RMSE=0.07;GF-1 WFV+RE+RI+TI+TF的精度最高,R2=0.68,RMSE=0.07,并高于SMLR(R2=0.39,RMSE=0.10)和SVM(R2=0.49,RMSE=0.10)方法。KNN-FIFS方法比SMLR和SVM方法更适用于FCC遥感估测,且添加红边信息经地形校正后,能有效提高FCC的估测精度。

主 题 词:森林郁闭度 高分一号 高分六号 红边 KNN-FIFS 根河森林 

学科分类:083002[083002] 0830[工学-生物工程类] 08[工学] 09[农学] 0804[工学-材料学] 0903[农学-动物生产类] 0816[工学-纺织类] 081602[081602] 081102[081102] 0811[工学-水利类] 

核心收录:

D O I:10.11873/j.issn.1004-0323.2019.5.0959

馆 藏 号:203858424...

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