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基于土壤质地的南平市建阳区耕地土壤有机碳预测
1
作者 叶晴 许业辉 +2 位作者 李慧川 马丹 张黎明 《应用科学学报》 北大核心 2025年第3期519-529,共11页
针对丘陵山地耕地土壤有机碳预测精度低的问题,研究了一种基于多时相遥感影像构建土壤质地的混合随机森林(random forest,RF)模型的数字土壤制图方法。以2008年979个土壤样点数据、2007—2010年30 m的Landsat 5 TM影像、12.5 m的数字高... 针对丘陵山地耕地土壤有机碳预测精度低的问题,研究了一种基于多时相遥感影像构建土壤质地的混合随机森林(random forest,RF)模型的数字土壤制图方法。以2008年979个土壤样点数据、2007—2010年30 m的Landsat 5 TM影像、12.5 m的数字高程模型(digital elevation model,DEM)、1 km的气象数据为数据源,提取遥感因子、地形因子和气象因子,然后分别构建基于土壤质地类型的RF模型和基于土壤质地分类概率的混合RF模型,对比分析单时相与多时相的全局RF模型精度,并进一步对比分析混合RF与全局RF预测土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)的精度,最后筛选最佳模型预测南平市建阳区耕地SOC含量。结果表明:引入多时相合成的Landsat 5 TM遥感影像后,整体上SOC预测精度比单时相更高;与全局RF相比,基于土壤质地分类概率的混合RF模型的精度显著提高,R^(2)提升53.57%,RMSE下降11.20%;SOC总体上呈现西部高而中东部低的空间特征,在边界区域较为平滑和连续。证明引入多时相的Landsat5 TM影像和基于土壤质地分类概率的混合RF模型可有效提高丘陵山地耕地SOC的制图精度。 展开更多
关键词 土壤有机碳 土壤质地 混合随机森林模型 多时相遥感 丘陵山地
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基于遥感的漓江流域喀斯特森林碳储量建模估测
2
作者 康佳琦 李林 +3 位作者 储小雪 赵毅 刘佳润 谭一波 《热带亚热带植物学报》 北大核心 2025年第4期417-427,共11页
为探索漓江流域喀斯特森林固碳功能的量化方式,明确漓江流域森林碳储量的空间分布特征,以漓江流域喀斯特森林为研究对象,借助野外调查实测数据和遥感影像纹理特征信息,建立了多元线性回归模型和基于机器学习的随机森林模型来预测流域喀... 为探索漓江流域喀斯特森林固碳功能的量化方式,明确漓江流域森林碳储量的空间分布特征,以漓江流域喀斯特森林为研究对象,借助野外调查实测数据和遥感影像纹理特征信息,建立了多元线性回归模型和基于机器学习的随机森林模型来预测流域喀斯特森林碳储量与遥感参数之间的关系,并利用In VEST模型和土地利用数据模拟了漓江流域2005、2010、2015、2020年的森林碳储量分布情况。结果表明,相比多元线性回归模型,随机森林模型能够更好地模拟样地实际碳储量,表现出较高的校正系数(0.726)和较低的均方根误差(8.742),说明碳储量与多个遥感参数之间存在较为复杂的非线性关系。漓江流域森林平均碳密度为27.48 t/hm^(2),最低2.43 t/hm^(2),最高94.35 t/hm^(2),高值区主要分布在流域的北部、西北部和沿流域轮廓的东部区域,中值区主要分布在流域的中游和南部的旅游景区,低值区主要分布在城市建成区。漓江流域碳储量高值区域大多分布着亚热带常绿阔叶林,中值区域大多分布着亚热带针叶林、常绿果树园和亚热带经济林。可见植被类型和林型对漓江流域森林碳储量的空间分布有影响。由于流域在10年间耕地和林地向建筑用地转变,碳储量高值区向碳储量低值区的变化也逐步加剧。该研究验证了遥感技术结合实地调查在森林碳储量估测方面具有优势与可行性。对漓江流域的喀斯特森林而言,多元回归模型能较好地拟合其碳储量与植被指数、纹理特征的定量关系,而随机森林模型拟合的适配度更高。 展开更多
关键词 碳储量 喀斯特森林 遥感技术 随机森林模型 多元回归分析
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基于异速生长方程和随机森林模型的青藏高原不同乔木林类型碳储量估测
3
作者 黄青东智 孙颖 +5 位作者 杨明新 谷强 朱兴明 袁新 孙文义 曾文颖 《生态学报》 北大核心 2025年第15期7191-7201,共11页
森林是陆地生态系统最为重要的碳库,分析青藏高原森林生态系统乔木林植被碳储量现状及其分布特征,对于在当前气候变化背景下估算青藏高原碳汇功能极为重要。以青藏高原地区不同乔木林类型碳储量为研究对象,基于2020年实测数据与遥感数据... 森林是陆地生态系统最为重要的碳库,分析青藏高原森林生态系统乔木林植被碳储量现状及其分布特征,对于在当前气候变化背景下估算青藏高原碳汇功能极为重要。以青藏高原地区不同乔木林类型碳储量为研究对象,基于2020年实测数据与遥感数据,采用异速生长方程与随机森林模型相结合的方法,实现对青藏高原地区森林地上碳储量和地下碳储量的精准反演。结果表明:(1)2020年青藏高原地区不同乔木林类型碳储量为:针叶林1159.84Tg C、阔叶林437.36Tg C、针阔混交林3.39Tg C,分别占总碳储量的72.46%、27.32%和0.21%;(2)2020年青藏高原地区森林地上碳储量显著高于地下碳储量,森林地上平均碳密度为92.42t/hm^(2),森林地上碳储量为1371.78Tg C。青藏高原地区森林地下平均碳密度为15.41t/hm^(2),森林地下碳储量为228.82Tg C。(3)2020年青藏高原地区不同乔木林类型各龄组碳储量排序为:成熟林>过熟林>近熟林>中龄林>幼龄林。林分碳储量总体上以近熟林、成熟林和过熟林为主,三者占比高达95%。 展开更多
关键词 森林碳储量 遥感数据 随机森林 异速生长方程 青藏高原
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基于主成分分析下贝叶斯优化卷积神经网络模型人工林树种识别的研究 被引量：1
4
作者 王晓红 辛守英 +1 位作者 张薇 焦琳琳 《森林工程》 北大核心 2025年第2期298-311,共14页
为探究基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)下贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)算法(PCA-BO-CNN)模型对人工林树种识别的方法,以提高遥感技术在人工林树种识别中的... 为探究基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)下贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)算法(PCA-BO-CNN)模型对人工林树种识别的方法,以提高遥感技术在人工林树种识别中的准确率和鲁棒性。以塞罕坝机械林场为研究区域,利用Sentinel-1遥感数据、Sentinel-2遥感数据、数字高程模型(digital Elevation Model,DEM)数据及森林资源二类调查数据和PCA-BO-CNN算法模型结合,并与其他不同算法模型对比分析,以提高人工林树种识别的准确性。结果表明,1)相比PCA算法处理前,PCA算法处理后多源数据特征的PCA1—PCA39共计39个特征的标准差和特征间的区分性明显提升。因此,PCA算法处理有利于提升对华北落叶松、白桦、樟子松、蒙古栎和云杉主要优势树种及非林地的识别精度;2)在PCA算法处理前,BO-随机森林(random forest,RF)算法模型对主要优势树种及非林地识别的总体准确度(OA)和Kappa系数精度,分别为81.87%,0.7545。在PCA算法处理后,PCA-BO-CNN算法模型对主要优势树种及非林地识别的OA和Kappa系数精度相对提高,分别为83.10%,0.7703;3)相比PCA算法处理前的BO-RF算法模型,PCA算法处理后的PCA-BO-CNN算法模型对塞罕坝林场主要优势树种及非林地识别的调和平均数(F1)、OA和Kappa系数的整体精度相对较高。具体,相比BO-RF算法模型PCA-BO-CNN算法模型的OA提升了1.24%,且相比PCA算法处理前PCA-BO-CNN算法模型OA提升了3.71%。与其他算法模型相比,基于PCA-BO-CNN算法模型的人工林树种识别方法具有很强的准确性和鲁棒性,为掌握塞罕坝林场人工林的树种分布,进而了解森林碳储量、森林对气候变化的响应、制定碳减排政策以及推动森林可持续发展提供重要的理论依据。 展开更多
关键词 PCA-BO-CNN模型 塞罕坝林场 人工林 遥感技术 树种识别
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长株潭绿心中央公园核心区林地生态系统碳储量估算与分析 被引量：1
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作者 王珍香 肖海 +2 位作者 全思湘 陈铸 张泰 《测绘通报》 北大核心 2025年第5期15-20,共6页
林地是陆地生态系统中最大的碳库。为解决现有林地野外调查方法相对传统落后、效率较低等问题,本文以长株潭绿心中央公园核心区为研究区域,综合样地调查、模型模拟和遥感技术等多元技术,重点评估了核心区2022年林地生态系统植被碳储量... 林地是陆地生态系统中最大的碳库。为解决现有林地野外调查方法相对传统落后、效率较低等问题,本文以长株潭绿心中央公园核心区为研究区域,综合样地调查、模型模拟和遥感技术等多元技术,重点评估了核心区2022年林地生态系统植被碳储量、土壤碳储量及其空间分布特征。结果表明:①核心区2022年林地生态系统总碳储量为1.22×10^(6) MgC,平均碳密度为97.29 MgC/hm^(2)。②核心区林地植被碳储量为6.72×10^(5) MgC,植被平均碳密度为53.47 MgC/hm^(2),呈西高东低的空间分布格局。③核心区林地0~20 cm表层土壤碳储量为5.50×10^(5) MgC,土壤平均碳密度为43.82 MgC/hm^(2),主要分布在昭山镇、跳马镇西南部。本文可为生态系统碳储量本底调查和碳汇监测提供技术参考,为如期实现“双碳”目标提供科学依据。 展开更多
关键词 林地生态系统 碳储量 样地调查 模型模拟 遥感技术 绿心核心区
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渭河流域天水段非点源污染模拟及驱动因素分析 被引量：1
6
作者 任衍淦 张亚群 +2 位作者 温成成 吴明艳 尚婷婷 《环境科学研究》 北大核心 2025年第2期294-303,共10页
渭河是黄河最大支流,流域内非点源污染形势严峻。开展流域非点源污染负荷模拟、关键源区划分及驱动因素识别对于落实黄河国家战略、推动流域水生态治理具有重大意义。该研究基于遥感分布式面源污染评估模型(DPeRS)和随机森林回归模型,模... 渭河是黄河最大支流,流域内非点源污染形势严峻。开展流域非点源污染负荷模拟、关键源区划分及驱动因素识别对于落实黄河国家战略、推动流域水生态治理具有重大意义。该研究基于遥感分布式面源污染评估模型(DPeRS)和随机森林回归模型,模拟2022年渭河流域天水段非点源污染情况,并探讨不同下垫面属性(高程、坡度、土壤类型和土地利用类型)对流域非点源污染产生的相对重要性。结果表明:①2022年渭河流域天水段各县区农田氮、磷表观平衡量差异显著,其中,武山县氮、磷表观平衡量均最大。②总氮(TN)、总磷(TP)、化学需氧量(COD_(Cr))的平均污染强度分别为182.2、18.4、124.4 kg/km^(2),空间上,秦安县的TN和TP浓度较高,而张家川回族自治县的COD_(Cr)浓度较高。③高程和坡度对TN、TP、COD_(Cr)三类污染指标的空间分布均具有重要作用,土壤类型则主要影响TN和TP的分布,而土地利用类型对三类非点源污染的负荷影响较小。因此,渭河流域天水段的非点源治理应重点关注秦安县、张家川回族自治县两地,其中高程、坡度、土壤类型对TN、TP、COD_(Cr)污染强度与分布有着关键影响,研究结果可为地方非点源污染治理提供参考。 展开更多
关键词 非点源污染 遥感分布式面源污染评估模型(DPeRS) 随机森林回归模型 渭河流域
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基于3种遥感反演模型的成都市森林植被生物量估测与空间分布研究
7
作者 陈嵚崟 肖前刚 +6 位作者 刘钟元 胡孟珂 朱文东 唐自豪 甘露 费诗萱 任德智 《四川林业科技》 2025年第4期1-11,共11页
为了科学估算成都市森林植被生物量并探明其特征,助力实现成都市“双碳”目标。以成都市森林资源规划设计调查样地数据(2017年)计算样地生物量,基于2017年Landsat 8 OLI影像提取植被指数,分别采用多元逐步回归模型、随机森林模型和BP神... 为了科学估算成都市森林植被生物量并探明其特征,助力实现成都市“双碳”目标。以成都市森林资源规划设计调查样地数据(2017年)计算样地生物量,基于2017年Landsat 8 OLI影像提取植被指数,分别采用多元逐步回归模型、随机森林模型和BP神经网络模型构建遥感-生物量模型,选取最优模型反演全市森林植被生物量,分析其时空特征。结果显示:(1)3种模型中,随机森林模型有着最好的估测效果,其R^(2)为0.521,RMSE为25.20 t/hm^(2)。(2)成都市森林植被生物量反演估测值为1.6470×10^(7) t,成都市森林植被生物量平均值为56.89 t/hm^(2)。(3)成都市森林植被生物量呈现显著空间异质性,主要集中在西北部龙门山区域和中东部龙泉山区域,但龙泉山区域的森林植被生物量等级低于龙门山区域;地形梯度分析显示,森林植被生物量呈单峰分布模式,峰值区位于中海拔区域和斜坡区域;在坡向上,半阳坡生物量占比最高,阴坡和半阴坡的森林植被生物量相加与阳坡和半阳坡的森林植被生物量相加的比例接近于1∶1。成都市森林植被生物量分布具有显著空间异质性,呈现西多东少的现状,应因地制宜,保护好龙门山区域的生态环境并在龙泉山区域优先种植高碳汇树种,合理提高龙泉山区域森林植被生物量。 展开更多
关键词 森林植被生物量 遥感模型 植被指数 特征
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基于PyTorch深度学习框架的武汉市森林资源变化监测模型研究 被引量：1
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作者 邓春成 孙巧峰 +3 位作者 唐星 李艳丽 卢秉俊 陶章思 《中南林业调查规划》 2025年第1期45-49,共5页
基于武汉市2期遥感影像数据,采集变化识别样本,采用深度学习框架PyTorch对样本模型进行训练、效果预测,构建变化监测模型,利用变化监测模型进行遥感影像变化信息的提取,形成变化提取成果。结果显示:武汉市森林资源变化识别准确率达88.1%... 基于武汉市2期遥感影像数据,采集变化识别样本,采用深度学习框架PyTorch对样本模型进行训练、效果预测,构建变化监测模型,利用变化监测模型进行遥感影像变化信息的提取,形成变化提取成果。结果显示:武汉市森林资源变化识别准确率达88.1%,召回率达88.5%,且随着样本数量的增加和影像质量的提升,基于深度学习框架的变化识别提取准确率和召回率也得到了提升。构建的武汉市森林资源变化监测模型可应用于森林资源变化识别,能够为森林资源监测监管提供疑似变化图斑,及时准确地发现森林违法活动、林业灾害等信息,具有较大的实际应用价值和潜力。 展开更多
关键词 深度学习 遥感影像 森林资源 变化监测模型 PyTorch
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基于高分遥感影像与面向对象的林地识别分类提取研究
9
作者 刘依扬 吕勇 《湖南林业科技》 2025年第1期24-30,共7页
针对传统软件人工地物判读效率低、分类提取复杂、自动化程度较低等问题,本研究以浙江省建德市大洋镇为研究区,在第三次全国国土资源调查数据的基础上,基于GF-1、ZY-3等卫星遥感影像,采用国产“简译”自动解译软件中的多尺度分割和面向... 针对传统软件人工地物判读效率低、分类提取复杂、自动化程度较低等问题,本研究以浙江省建德市大洋镇为研究区,在第三次全国国土资源调查数据的基础上,基于GF-1、ZY-3等卫星遥感影像,采用国产“简译”自动解译软件中的多尺度分割和面向对象分类的方法,运用最小距离法和深度学习法开展林地地类的分类识别与提取。研究结果表明:最小距离算法和深度学习算法的总体精度分别为72.06%和81.86%,Kappa系数分别为0.6275和0.7582;相较于最小距离算法,基于MobileNetV3网络结构的深度学习分类算法精度更高,在速度和准确性方面更为平衡高效,能较好地满足大范围林地快速提取与分类的需求。 展开更多
关键词 林地地类 简译 面向对象分类 高分辨率遥感影像 深度学习
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阿克苏地区天然林保护工程区植被覆盖度变化及驱动因子研究 被引量：2
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作者 康娟 方贺 +2 位作者 石守海 夏瑞 彭金灵 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第5期41-47,共7页
本文以阿克苏地区天然林保护工程区为研究区域,基于MODIS卫星影像资料,首先利用像元二分法模型制作了研究区2000—2020年生长季(5—9月)植被覆盖度产品,然后分析了长时序植被覆盖度时间变化规律和空间分布特征,最后利用地理探测器模型... 本文以阿克苏地区天然林保护工程区为研究区域,基于MODIS卫星影像资料,首先利用像元二分法模型制作了研究区2000—2020年生长季(5—9月)植被覆盖度产品,然后分析了长时序植被覆盖度时间变化规律和空间分布特征,最后利用地理探测器模型分析植被覆盖度变化驱动机制。结果显示,2000—2020年阿克苏天保区植被覆盖度以0.23%/a的速度呈显著上升趋势,植被覆盖度显著增加面积占比达50.4%。在众多影响因子中,土地利用是影响研究区植被覆盖的主要影响因子,解释力达0.59;人口密度、蒸散发及GDP对植被的解释力是次要影响因子,分别为0.360、0.357、0.308。本文有助于更好地理解人类活动和自然因素对植被生态质量变化的影响及其相互作用机制。 展开更多
关键词 植被覆盖度 遥感 阿克苏地区 天然林保护工程 地理探测器
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2000—2020年昆仑山植被覆盖度时空变化驱动力分析及生态评价 被引量：5
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作者 袁江龙 赵宏慧 +7 位作者 刘晓煌 李洪宇 江东 赵传燕 邢莉圆 雒新萍 王然 王超 《中国地质》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1822-1838,共17页
【研究目的 】植被覆盖度是反映生态环境稳定性的重要指标,昆仑山地区生态脆弱,植被覆盖度变化的驱动因素研究较少。文章旨在分析昆仑山地区植被覆盖度时空变化及驱动因素和区域生态评价。【研究方法 】本文基于归一化植被指数(Normaliz... 【研究目的 】植被覆盖度是反映生态环境稳定性的重要指标,昆仑山地区生态脆弱,植被覆盖度变化的驱动因素研究较少。文章旨在分析昆仑山地区植被覆盖度时空变化及驱动因素和区域生态评价。【研究方法 】本文基于归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI),探究了2000—2020年昆仑山植被覆盖度的时空变化规律。使用地理探测器(GeoDetector, GD)和随机森林(Random Forest, RF)模型,识别了昆仑山地区NDVI变化的主导因子,使用RF和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory Network, LSTM)开展了多因子NDVI的回归拟合。使用遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index, RSEI)评估了昆仑山环境质量变化状况。【研究结果 】2000—2020年昆仑山地区NDVI在时间上呈波动增加趋势,空间上呈“西高东低、北高南低”的分布格局。RF重要性最高的因子为高程(DEM)、降水(Pre)、到城镇距离(Town)和国内生产总值(Gross Domestic Product, GDP),GD解释力最高的因子为蒸散发(ET)、DEM、GDP和温度(Temp)。RF比LSTM更适用于昆仑山地区NDVI的回归拟合。RSEI数值上升的区域面积为80.52%,但整体波动较大,波动较大区域面积为78.86%。【结论 】DEM、GDP、Pre和ET是影响该区域植被覆盖度的主要因素,区域生态环境质量有明显改善,生态保护措施成效显著。保护昆仑山生态脆弱区的生态稳定对区域生态政策的实施具有重要意义。 展开更多
关键词 NDVI 随机森林模型 遥感生态指数 驱动力分析 生态评价 生态地质调查工程
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基于流域模型与遥感解译方法的农业面源污染精细化源解析技术研究 被引量：2
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作者 李琪云 李继峰 +2 位作者 李泽利 沈彦军 刘夏 《中国生态农业学报（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1534-1543,共10页
农业面源污染源解析是面源污染防治的基础。农作物种植是农业面源污染源的重要组成,然而传统的面源污染源解析方法不能量化不同农作物对农业面源污染负荷的贡献,其解析精度也难以满足环境管理部门精细化管理的客观需求。本研究以天津于... 农业面源污染源解析是面源污染防治的基础。农作物种植是农业面源污染源的重要组成,然而传统的面源污染源解析方法不能量化不同农作物对农业面源污染负荷的贡献,其解析精度也难以满足环境管理部门精细化管理的客观需求。本研究以天津于桥水库上游沙河流域为研究区,采用流域模型与遥感解译的方法,解析流域总磷负荷来源与贡献,旨在建立一种农业面源污染源精细化源解析技术。研究结果显示:基于Google Earth Engine(GEE)平台的农作物遥感总体分类精度在88%以上,Kappa系数均大于0.81,整体分类结果可信。沙河流域主要作物类型包括冬小麦-夏玉米、板栗、果树与其他作物,其中冬小麦-夏玉米的种植面积最大,占比为44%~67%,板栗种植面积次之,占比为11%~29%。冬小麦-夏玉米种植面积总体呈下降趋势,板栗种植面积则呈快速上升趋势。沙河流域Generalized Watershed Loading Function(GWLF)模型对溪流量与总磷负荷的模拟表现良好,其模型校准期与验证期的NSE在0.59以上,R^(2)在0.79以上。耕地为沙河流域最大的面源总磷负荷来源,占总磷负荷总量的61%;在耕地中,冬小麦-夏玉米总磷负荷占比最大(52%),板栗次之(20%);考虑到板栗种植面积近年来不断上升,未来沙河流域面源总磷负荷仍有升高的风险。 展开更多
关键词 农业面源污染 源解析 遥感解译 流域模型
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面向遥感图像解译的增量深度学习 被引量：2
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作者 翁星星 庞超 +1 位作者 许博文 夏桂松 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3979-4001,共23页
深度学习的发展推动了高精度遥感图像智能解译模型的涌现。然而,目前遥感智能解译模型大多基于预先定义的静态数据集独立训练,难以适应环境开放和需求动态的实际应用,严重阻碍了遥感智能解译模型的广域和长期运用。增量学习能使模型持... 深度学习的发展推动了高精度遥感图像智能解译模型的涌现。然而,目前遥感智能解译模型大多基于预先定义的静态数据集独立训练,难以适应环境开放和需求动态的实际应用,严重阻碍了遥感智能解译模型的广域和长期运用。增量学习能使模型持续学习新知识,并保持对旧知识的记忆,近年来,被广泛应用于推动遥感智能解译模型演化、提升模型智能解译性能。该文面向多模态遥感数据、不同类型解译任务,全面调研了遥感图像智能解译增量学习方法,从遗忘问题解决思路、解译模型进化应用两个层面梳理了现有研究工作。在此基础上,从促进遥感图像解译模型进化研究的角度,展望和讨论了遥感领域增量学习的未来研究方向。 展开更多
关键词 遥感图像解译 深度模型 增量学习 模型进化
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基于Landsat 8 OLI和资源3号立体像对数据的桉树森林蓄积量估测 被引量：2
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作者 张方圆 吴胜义 +1 位作者 乔海亮 许舟 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期93-101,共9页
【目的】探索Landsat8 OLI数据和立体数据在估算桉树森林蓄积量(forest stock volume,FSV)中的潜力,并且准确地估计桉树的FSV。【方法】以3幅Landsat8 OLI图像和资源3号立体数据为遥感数据源,并且结合少量地面调查数据实现了桉树FSV的... 【目的】探索Landsat8 OLI数据和立体数据在估算桉树森林蓄积量(forest stock volume,FSV)中的潜力,并且准确地估计桉树的FSV。【方法】以3幅Landsat8 OLI图像和资源3号立体数据为遥感数据源,并且结合少量地面调查数据实现了桉树FSV的遥感估计。研究中提取了三类遥感特征用于估计桉树FSV:第一类是包括植被指数和单波段反射率在内的光谱特征;第二类是基于Landsat 8 OLI图像的单波段提取的8种纹理特征;第三类是基于资源3号立体像对数据和开源的数字高程模型(digital elevation model,DEM)提取的冠层高度模型(canopy height model,CHM)。利用Boruta算法对三类遥感特征进行提取,之后建立了随机森林(random forest,RF)、K-最近邻(K-nearest neighbor,KNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)3种机器学习模型以及传统的多源线性回归模型(multiple linear regression,MLR),并以决定系数(R2)、均方根误差(root mean square error,RMSE)和相对均方根误差(relative root mean square error,rRMSE)作为评价指标对模型结果进行评估。【结果】基于ZY-3立体像对数据和开源的DEM数据提取的CHM与桉树的FSV具有很强的相关性,Pearson相关系数达到了0.71。仅仅利用基于Landsat 8 OLI图像提取的光谱和纹理特征难以准确2地估计桉树的FSV,估测模型的R为0.29~0.38,rRMSE为35.65%~43.30%,存在严重的数据饱和问题。2当变量集中加入CHM后,模型的估测精度明显提高,R达到了0.64~0.66,rRMSE为25.74%~26.41%。【结论】使用Landsat 8 OLI数据估算桉树FSV时存在严重的数据饱和问题,并且使用空间分辨率为30 m的纹理特征难以有效地改善森林蓄积量的估计精度。利用资源3号立体像对数据和开源的DEM数据可以提取较为准确的CHM,并且所提取的CHM可以解决改善光学数据的饱和问题,从而提高桉树FSV的估计精度。 展开更多
关键词 森林蓄积量 Landsat 8 OLI 立体像对 冠层高度模型 遥感建模
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模型假设对基于模型的森林蓄积量估算的影响 被引量：1
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作者 齐元浩 侯正阳 +1 位作者 刘太训 徐晴 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期111-123,共13页
【目的】1)评估模型的线性和非线性形式、模型残差假设对推断不确定性的效应;2)比较2种总体均值的方差估计方法(自助法和解析法);3)评估多种因素对推断不确定性的效应,构建基于遥感模型的统计推断经验法则用于指导实践。【方法】应用基... 【目的】1)评估模型的线性和非线性形式、模型残差假设对推断不确定性的效应;2)比较2种总体均值的方差估计方法(自助法和解析法);3)评估多种因素对推断不确定性的效应,构建基于遥感模型的统计推断经验法则用于指导实践。【方法】应用基于模型的统计推断方法,以森林蓄积量估算为例,基于非洲稀树草原的薪材材积实测样地数据和Landsat 8遥感辅助数据,使用二阶抽样从总体中选择160块样地形成样本,在不同模型假设下进行总体参数推断,量化分析参数模型假设对估计量不确定性的效应,并辅以置信椭圆等诊断方法确保分析的有效性。【结果】1)不同模型假设下的总体均值估计值μ_(mb)为7.159~7.331 m^(3)·hm^(-2),解析方差估计值Var(μ_(mb))为0.147~0.221,抽样精度为93.59%~96.64%,总体均值的经验方差估计值Var(μ_(mb))为0.143~0.237。模型假设会影响模型参数估计,进而影响推断精度Var(μ_(mb))。自助法是检验总体参数解析估计量无偏性的有效方法。2)基于设计的统计推断方法得出的总体均值估计值μ_(db)为6.774 m^(3)·hm^(-2),其方差估计值Var(μ_(db))为0.965,抽样精度为85.50%。既定条件下,相比基于设计的统计推断,基于模型的统计推断能够有效将推断精度提升77.10%~84.77%,对抽样精度的提升为9.46%~13.03%。【结论】基于模型的统计推断在小样本推断中具有更高的推断精度和抽样精度,有助于实现高精度、低样本量、短周期的森林资源调查目标,但建模过程中的不确定性会影响推断精度,其中残差变异性对推断不确定性的影响最大。忽略方差异性和空间自相关效应在同方差假设下进行总体参数推断,会低估Var(μ_(mb)),在考虑方差异性的同时应进一步检验空间自相关性并使用相应的权函数和自相关函数模拟残差变异性。 展开更多
关键词 森林资源遥感调查 基于模型的统计推断 回归模型 方差估计
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天山中部典型林区地上生物量时空变化及影响因素分析
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作者 肖淑婷 颜安 +4 位作者 王卫霞 张青青 侯正清 马梦倩 孙哲 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2237-2244,共8页
【目的】研究天山中部典型林区地上生物量在不同时间和空间尺度上的变化规律,分析其影响因素和天然林区生态系统的动态变化过程,探讨影响地上生物量变化的环境因素。【方法】以2000~2022年近20年的遥感数据和研究区林地实际样地数据为基... 【目的】研究天山中部典型林区地上生物量在不同时间和空间尺度上的变化规律,分析其影响因素和天然林区生态系统的动态变化过程,探讨影响地上生物量变化的环境因素。【方法】以2000~2022年近20年的遥感数据和研究区林地实际样地数据为基础,利用遥感信息建立估测模型,估算新疆天山典型天然林区地上生物量,分析该地区生物量的时空动态变化,分析天然林地地上生物量变化的影响因素。【结果】研究区林地地上生物量空间分布差异明显,东北地区生物量高,西南地区生物量低,主要集中在研究区北部。2022年实习林场森林生物量约为3.728×10^(6)t,最大值约为559.67 t/hm^(2),平均生物量约为233.45 t/hm^(2)。东北地区生物量高于西南地区,纬度增加导致生物量减少。研究区林地地上生物量年际变化趋势存在差异,总体呈稳定和增长状态,52.63%的面积生物量增加,47.37%的面积生物量减小。不同林龄阶段的单位面积生物量随林龄增加而增加,乔木层生物量在成熟林时最高。【结论】幼龄林至过熟林面积和生物量比重不同,需要加大天然更新和人工抚育工作投入。2000~2022年研究区林地地上生物量总体由北向南逐渐增加,降水对生物量增长起到重要作用。实习林场西南区域人类活动频繁,气温和降水变化影响树木和草地生长,导致东北高、西南低的生物量分布。 展开更多
关键词 天然林 生物量 遥感信息模型 空间分布
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长江中游典型通江故道物理形态演变特征研究
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作者 刘小光 孙贵洲 +2 位作者 姚瑞 金中武 柴朝晖 《人民长江》 北大核心 2024年第11期24-29,共6页
水文过程改变、物理形态收缩是制约长江中游天鹅洲与上车湾故道作为国家级保护物种重要迁地保护区高质量发展的主要因子。通过遥感解译提取两条故道1990~2021年逐年枯水期水域形态,识别主要形状参数,分析计算岸线发育系数(SDI)、形态发... 水文过程改变、物理形态收缩是制约长江中游天鹅洲与上车湾故道作为国家级保护物种重要迁地保护区高质量发展的主要因子。通过遥感解译提取两条故道1990~2021年逐年枯水期水域形态,识别主要形状参数,分析计算岸线发育系数(SDI)、形态发育系数(Φ)及收缩特征系数(R_(s))等,然后利用LASSO回归模型构建消除水域面积影响的形态参数序列,再利用PELT算法和分段拟合方法分析形态参数年际间变化规律。分析结果表明:闸控通江故道可用形态发育系数表征,自然通江故道可用收缩系数表征;闸控后天鹅洲故道牛轭湖化进程基本停滞,岸线逐渐趋向于简单及平滑;随着下荆江河道持续冲刷,上车湾故道牛轭湖化进程可能会逐步加速;建议采用水道疏浚、岸线整治、涵闸节制与调度等措施对故道形态进行保护。研究成果对于辨析三峡水库运行、闸控等对故道物理形态的影响具有指导意义。 展开更多
关键词 天鹅洲故道 上车湾故道 遥感解译 物理形态 LASSO模型 PELT算法
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基于无人机遥感的云南松林冠参数提取研究 被引量：2
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作者 杨安蓉 张超 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期1-9,共9页
以滇中地区典型天然云南松纯林为对象,结合无人机遥感影像获取和外业标准地调查,利用传统目视解译、多尺度分割和分水岭分割方法进行单木冠幅和郁闭度2个林冠参数的提取研究。结果表明,以地面实测数据为参考,3种单木分割方法的冠幅提取... 以滇中地区典型天然云南松纯林为对象,结合无人机遥感影像获取和外业标准地调查,利用传统目视解译、多尺度分割和分水岭分割方法进行单木冠幅和郁闭度2个林冠参数的提取研究。结果表明,以地面实测数据为参考,3种单木分割方法的冠幅提取精度分别达91.48%、87.33%、84.04%;以目视解译结果为参考,多尺度分割方法提取郁闭度的精度达90.24%,且决定系数(R2)达0.8845;分水岭分割方法提取郁闭度的精度达87.40%,R2达0.7437。研究结果表明,基于无人机遥感影像的多尺度分割方法能很好地提取云南松纯林的林冠参数信息,且提取精度满足森林资源调查的要求,可有效提高森林资源调查的效率。 展开更多
关键词 林冠参数 无人机遥感 目视解译 多尺度分割 分水岭分割 云南松
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基于耦合推断的时间外延性辅助数据偏倚修正——以森林蓄积量估计为例
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作者 梅安琪 侯正阳 +3 位作者 徐晴 陈芳婷 齐元浩 贾东瑾 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期79-94,共16页
【目的】1)量化“过期”模型对推断总体参数(总体均值、方差)的影响;2)提出利用基于模型辅助的估计量修正模型保质期引起的推断偏倚;3)评估度量误差模型对推断偏倚的修正作用。【方法】在基于设计、基于模型和基于模型辅助3种推断框架下... 【目的】1)量化“过期”模型对推断总体参数(总体均值、方差)的影响;2)提出利用基于模型辅助的估计量修正模型保质期引起的推断偏倚;3)评估度量误差模型对推断偏倚的修正作用。【方法】在基于设计、基于模型和基于模型辅助3种推断框架下,应用度量误差模型,修正“过期”模型对总体参数(总体均值、方差)的影响。【结果】1)将二阶抽样的估计值作为参照,对比基于模型的统计推断估计值,无论是线性回归模型还是度量误差模型,其均值估计值与二阶抽样下总体均值估计值6.774 m^(3)·hm^(−2)接近,其方差估计值的平均值为0.117,远小于基于设计的方差估计值0.965,精度提升平均为87.93%;2)遥感数据“过期”引起模型失效,对总体均值估计产生较大偏差,总体均值估计值的偏移程度随着遥感数据获取时间的推移加剧;3)在基于模型辅助推断框架下,线性回归模型和度量误差模型的总体均值估计值均在6.5~6.8波动,波动范围较小,变化趋势相同,二者均值估计值差异较小,后者推断精度更高,精度提升范围为5.71%~22.50%,平均为13.34%。【结论】1)遥感数据作为辅助信息可有效提高估计精度;2)当遥感数据“过期”时模型失效,总体均值估计值偏倚增大,方差估计值被低估;3)基于模型辅助的统计推断可解决模型“过期”造成的推断偏倚问题,保持估计量近似无偏性,且精度与概率样本的样本量呈正相关;4)度量误差模型可降低总体方差估计值,但仅使用度量误差模型无法消除时间外延性遥感数据产生的推断偏倚。 展开更多
关键词 统计推断 森林资源调查 抽样设计 遥感数据 “过期”模型
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海岛开发利用遥感智能解译技术研究与应用
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作者 谭军辉 颜志宇 +2 位作者 关国翔 陈琼 刘璐铭 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第12期132-136,共5页
本文针对广东省海岛开发利用精细化管理的需求,应用高分辨率卫星遥感影像及无人机影像,结合GIS手段与人工智能技术,开展海岛开发利用遥感智能解译平台研究与应用。通过构建用岛方式智能解译样本库及变化检测样本库,基于深度学习分别训... 本文针对广东省海岛开发利用精细化管理的需求,应用高分辨率卫星遥感影像及无人机影像,结合GIS手段与人工智能技术,开展海岛开发利用遥感智能解译平台研究与应用。通过构建用岛方式智能解译样本库及变化检测样本库,基于深度学习分别训练海岛开发利用遥感智能解译模型和海岛开发利用变化检测模型,对不同时期的遥感数据进行监测分析,输出专题产品及分析报告。研究成果提升了海量遥感数据的自动化处理效率和监测精度,为广东省海域海岛开发利用和保护提供了强有力的技术支撑。 展开更多
关键词 海量遥感数据 算法模型 智能解译 样本库 深度学习
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