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基于序贯高斯条件模拟的GEDI数据联合Landsat8反演森林地上生物量被引量：1: 1; 作者罗绍龙舒清态 +2 位作者余金格胥丽杨正道《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期49-60,共12页; [目的]单一遥感技术估测森林生物量存在较大局限性,本研究旨在利用多源遥感协同技术互补激光雷达和光学遥感的优势,提高生物量估测精度。[方法]以星载激光雷达GEDI和光学遥感Landsat8数据为主要信息源,采用序贯高斯条件模拟方法实现GED... 展开更多; 关键词 GEDI Landsat8 序贯高斯条件模拟随机森林生物量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于序贯高斯条件模拟的龙竹叶面积指数估测: 2; 作者秦蓁舒清态 +3 位作者杨焕芬罗绍龙杨正道段丹丹《森林与环境学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期539-550,共12页; 叶面积指数(LAI)是评估森林生态系统健康状况的重要参数,为探究遥感数据在估测区域尺度森林LAI的能力,以搭载了先进地形激光测高仪系统(ATLAS)的冰、云和陆地高程卫星(ICESat-2)为主要信息源,协同陆地卫星(Landsat 9)及地形因子,结合51... 展开更多; 关键词 ICESat⁃2/ATLAS Landsat 9 序贯高斯条件模拟叶面积指数估测; 在线阅读下载PDF 职称材料

Kriging插值和序贯高斯条件模拟的原理比较及在土壤空间变异研究中的案例分析被引量：19: 3; 作者赵彦锋化全县陈杰《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期856-862,共7页; 20世纪60年代由Matheron创立的Kriging插值方法目前已发展出多种形式，广泛应用于地学研究。该方法能根据现有数据给出空间变量的最优无偏线性估计，但其缺点是产生平滑效应。; 关键词 KRIGING插值序贯高斯条件模拟空间预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于序贯高斯条件模拟的土壤重金属含量预测与不确定性评价——以宜兴市土壤Hg为例被引量：9: 4; 作者徐辰星濮励杰 +3 位作者朱明徐彩瑶张濛许艳《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期999-1006,共8页; 土壤重金属含量的定量预测和预测结果的不确定性评价对生态风险评估具有现实意义。将1 155个表层土壤Hg样本分成两个无交集的数据集,309个样本用于模拟,另外864个样本用于验证,运用序贯高斯条件模拟方法对宜兴市土壤Hg的空间分布进行估... 展开更多; 关键词土壤重金属序贯高斯条件模拟不确定性评价土壤制图地统计; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于序贯高斯条件模拟的GEDI数据联合Landsat8反演森林地上生物量被引量：1: 1; 作者罗绍龙舒清态余金格胥丽杨正道; 机构西南林业大学林学院; 出处《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期49-60,共12页; 基金云南省农业联合专项-重点项目(202301BD070001-002) 云南省教育厅科学研究基金项目(2023Y0728)。; 文摘 [目的]单一遥感技术估测森林生物量存在较大局限性,本研究旨在利用多源遥感协同技术互补激光雷达和光学遥感的优势,提高生物量估测精度。[方法]以星载激光雷达GEDI和光学遥感Landsat8数据为主要信息源,采用序贯高斯条件模拟方法实现GEDI光斑数据由“点”到“面”的空间扩展,结合地面138块生物量调查样地,利用随机森林回归方法估测云南省香格里拉云冷杉林的地上生物量。[结果](1)采用序贯高斯条件模拟方法对GEDI光斑点进行空间插值,模拟的12个生物物理指标在空间分布上呈现出随机性、破碎化的特征,这与森林的空间分布聚集性非常相似,参与建模的9个指标OEC均大于0.90;(2)利用单一Landsat8光学遥感数据和地形因子构建的随机森林模型精度为:R2=0.82,RMSE=35.51 t·hm^(-2),P=0.77;Landsat8数据协同星载激光雷达GEDI数据构建的随机森林模型精度为:R2=0.86,RMSE=32.11 t·hm^(-2),P=0.80,模型精度明显提升;(3)利用多源遥感技术估测的香格里拉2019年云冷杉林地上的生物量总量为37 042 605.68 t,平均生物量为123.28 t·hm^(-2)。[结论]基于地统计学的序贯高斯条件模拟方法考虑到研究对象的空间异质性、能克服一定的平滑效应,用于实现激光点由“点”到“面”的空间扩展是可行的。星载激光雷达GEDI与光学遥感Landsat8协同的多源遥感数据可有效填补单一遥感数据源的缺陷,提高森林生物量的估测精度,能为激光雷达联合光学遥感估测大范围、全覆盖的森林生物量提供参考。; 关键词 GEDI Landsat8 序贯高斯条件模拟随机森林生物量; Keywords GEDI Landsat 8 Sequential Gaussian Conditional Simulation random forest biomass; 分类号 X87 [环境科学与工程—环境工程] S757.2 [农业科学—森林经理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于序贯高斯条件模拟的龙竹叶面积指数估测: 2; 作者秦蓁舒清态杨焕芬罗绍龙杨正道段丹丹; 机构西南林业大学林学院北京市农林科学院信息技术研究中心; 出处《森林与环境学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期539-550,共12页; 基金 “十四五”国家重点研发计划子课题“典型丛生竹资源及碳储量的时空监测技术”(2023YFD2201205)。; 文摘叶面积指数(LAI)是评估森林生态系统健康状况的重要参数,为探究遥感数据在估测区域尺度森林LAI的能力,以搭载了先进地形激光测高仪系统(ATLAS)的冰、云和陆地高程卫星(ICESat-2)为主要信息源,协同陆地卫星(Landsat 9)及地形因子,结合51块实测样地数据,采用序贯高斯条件模拟(SGCS)方法与随机森林(RF)、梯度提升回归树(GBRT)、支持向量机(SVM)与K近邻(KNN)模型进行区域尺度的龙竹(Dendrocalamus giganteus)LAI遥感估测。结果表明:(1)在提取的46个ICESat-2/ATLAS光斑参数中,经Pearson相关性分析后,最佳拟合分段地形高度、插值地形表面高度、绝对平均冠层高度、太阳高度角4个特征参数与实测LAI具有显著相关性。(2)在RF、 GBRT、 SVM、 KNN模型中,多源遥感数据结合RF模型估测的LAI结果最佳,决定系数(R^(2))、均方根误差(E_(rms))、平均绝对误差(E_(ma))分别为0.901、0.352、 0.289。(3)使用SGCS方法及RF模型估测的研究区LAI为2.089~2.493,平均值为2.291。基于ICESat-2/ATLAS高密集光斑进行区域尺度LAI估测具有一定优势,光学影像数据及地形因子等辅助数据的加入,可有效提升模型估测精度,为高效率、低成本区域尺度LAI估测提供了案例,还为将ICESat-2/ATLAS数据与其他遥感影像相结合以估测其他森林结构参数提供了新的思路。; 关键词 ICESat⁃2/ATLAS Landsat 9 序贯高斯条件模拟叶面积指数估测; Keywords ICESat⁃2/ATLAS Landsat 9 sequential Gaussian conditional simulation leaf area index estimate; 分类号 S757.2 [农业科学—森林经理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Kriging插值和序贯高斯条件模拟的原理比较及在土壤空间变异研究中的案例分析被引量：19: 3; 作者赵彦锋化全县陈杰; 机构郑州大学水利与环境学院郑州大学自然资源与生态环境研究所郑州大学化工与能源学院; 出处《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期856-862,共7页; 基金国家自然科学青年基金项目(40801080) 国家自然科学基金项目(40971128) 河南省重大公益项目(081100911500)资助; 文摘 20世纪60年代由Matheron创立的Kriging插值方法目前已发展出多种形式，广泛应用于地学研究。该方法能根据现有数据给出空间变量的最优无偏线性估计，但其缺点是产生平滑效应。; 关键词 KRIGING插值序贯高斯条件模拟空间预测; 分类号 S159.9 [农业科学—土壤学] O159 [理学—基础数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于序贯高斯条件模拟的土壤重金属含量预测与不确定性评价——以宜兴市土壤Hg为例被引量：9: 4; 作者徐辰星濮励杰朱明徐彩瑶张濛许艳; 机构南京大学地理与海洋科学学院国土资源部海岸带开发与保护重点实验室苏州科技大学环境科学与工程学院; 出处《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期999-1006,共8页; 基金国家自然科学基金项目(41230751 41201180)资助~~; 文摘土壤重金属含量的定量预测和预测结果的不确定性评价对生态风险评估具有现实意义。将1 155个表层土壤Hg样本分成两个无交集的数据集,309个样本用于模拟,另外864个样本用于验证,运用序贯高斯条件模拟方法对宜兴市土壤Hg的空间分布进行估值和模拟,并通过与传统地统计方法中的简单克里格估值进行对照,同时利用高斯序贯指示模拟探索单点和多点联合的不确定性。结果表明:基于同一个半方差模型,100次序贯高斯条件模拟方法得到的E-type型与简单克里格估值在空间分布上基本一致,两种方法的精度基本相同;随机抽取了第1、25、50、75、100次序贯高斯条件模拟的单次实现,将模拟结果和插值结果与846个点进行验证,5个单次实现的平均预测误差和均方根预测误差略高;以0.15 mg kg^(-1)作为临界阈值的单点超阈值概率虽然较高,但其置信度不足以划定污染区域,在划定污染区域时应采用多点联合概率评估其可靠性。; 关键词土壤重金属序贯高斯条件模拟不确定性评价土壤制图地统计; Keywords Soil heavy metal Sequential Gaussian Conditional Simulation Uncertainty evaluation Soil mapping Geostatistics; 分类号 P285.1 [天文地球—地图制图学与地理信息工程] S159.9 [农业科学—土壤学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于序贯高斯条件模拟的GEDI数据联合Landsat8反演森林地上生物量	罗绍龙舒清态余金格胥丽杨正道	《林业科学研究》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于序贯高斯条件模拟的龙竹叶面积指数估测	秦蓁舒清态杨焕芬罗绍龙杨正道段丹丹	《森林与环境学报》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	Kriging插值和序贯高斯条件模拟的原理比较及在土壤空间变异研究中的案例分析	赵彦锋化全县陈杰	《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心	2011	19	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于序贯高斯条件模拟的土壤重金属含量预测与不确定性评价——以宜兴市土壤Hg为例	徐辰星濮励杰朱明徐彩瑶张濛许艳	《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心	2018	9	在线阅读下载PDF 职称材料