[PDF][PDF] 基于k-NN 方法和GF 遥感影像的森林蓄积量估测
向安民, 刘凤伶, 于宝义, 李崇贵 - 浙江农林大学学报, 2017 - zlxb.zafu.edu.cn
向安民, 刘凤伶, 于宝义, 李崇贵
浙江农林大学学报, 2017•zlxb.zafu.edu.cn综合利用黑龙江省某林业局的一类样地调查资料, GFr1 号卫星影像, 数字高程(DEM)
模型以及土地利用类型图, 采用kr 近邻(krnearest neighbor, krNN) 法进行森林蓄积量估测研究,
分析krNN 方法及GFr1 卫星数据在森林资源调查与监测中的应用效果, 为对比krNN
方法的估测精度, 对相同试验数据也进行了最小二乘估计和稳健估计建模, 采用GFr1 号16 m
分辨率的多光谱数据, 在林业局级尺度上分别应用这3 种方法进行森林蓄积量建模估测,
生成了监测区域森林蓄积量分布图并统计得到监测区域总的蓄积量值, 将3 …
模型以及土地利用类型图, 采用kr 近邻(krnearest neighbor, krNN) 法进行森林蓄积量估测研究,
分析krNN 方法及GFr1 卫星数据在森林资源调查与监测中的应用效果, 为对比krNN
方法的估测精度, 对相同试验数据也进行了最小二乘估计和稳健估计建模, 采用GFr1 号16 m
分辨率的多光谱数据, 在林业局级尺度上分别应用这3 种方法进行森林蓄积量建模估测,
生成了监测区域森林蓄积量分布图并统计得到监测区域总的蓄积量值, 将3 …
摘要
综合利用黑龙江省某林业局的一类样地调查资料, GFr1 号卫星影像, 数字高程 (DEM) 模型以及土地利用类型图, 采用 kr 近邻 (krnearest neighbor, krNN) 法进行森林蓄积量估测研究, 分析 krNN 方法及 GFr1 卫星数据在森林资源调查与监测中的应用效果, 为对比 krNN 方法的估测精度, 对相同试验数据也进行了最小二乘估计和稳健估计建模, 采用 GFr1 号 16 m 分辨率的多光谱数据, 在林业局级尺度上分别应用这 3 种方法进行森林蓄积量建模估测, 生成了监测区域森林蓄积量分布图并统计得到监测区域总的蓄积量值, 将 3 种方法估测结果与二类调查实测结果进行比较, krNN 方法估测精度达到 97.3%, 略优于传统的最小二乘估计和稳健估计建模估测精度, 因 krNN 方法不受 GaussrMarkov 假设限制, 且能有效克服建模变量间的复共线性问题, 研究成果可用于县/林业局级尺度的森林蓄积量估测, 且国产 GFr1 卫星影像能有效应用于森林资源监测, 图 4 表 1 参 22
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