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多源遥感数据融合的大湄公河次区域森林地上生物量制图
1
作者
袁丽莉
杨欣慰
+2 位作者
李梦华
陈玉权
唐伯惠
《测绘通报》
北大核心
2025年第8期43-47,共5页
准确估算森林地上生物量密度对于推动森林的可持续经营至关重要。本文以大湄公河次区域(GMS)为研究对象,基于星载全球生态系统动态调查(GEDI)数据、Sentinel-1、Sentinel-2和其他辅助数据提取了52种特征变量,通过应用LightGBM机器学习模...
准确估算森林地上生物量密度对于推动森林的可持续经营至关重要。本文以大湄公河次区域(GMS)为研究对象,基于星载全球生态系统动态调查(GEDI)数据、Sentinel-1、Sentinel-2和其他辅助数据提取了52种特征变量,通过应用LightGBM机器学习模型,绘制1 km分辨率的GMS森林地上生物量密度地图。结果表明,LightGBM模型的R^(2)=0.65、RMSE=38.11 Mg/hm^(2)、EA=72.03%。在整个研究区范围内,生物量密度范围为15.16~423.87 Mg/hm^(2)。本文得到的生物量产品与GEDI L4B产品有较高的相关系数(R^(2)=0.52,RMSE=61.91 Mg/hm^(2))。总而言之,开放获取的地球观测数据(EO)在估算森林地上生物量方面具有较大的潜力。
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关键词
森林地上生物量
GEDI
多源遥感数据
机器学习
大湄公河次区域
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职称材料
题名
多源遥感数据融合的大湄公河次区域森林地上生物量制图
1
作者
袁丽莉
杨欣慰
李梦华
陈玉权
唐伯惠
机构
昆明理工大学国土资源工程学院
中国科学院空天
信息
创新研究院
云南
省定量遥感重点实验室(筹)
云南
省山地灾害空天地一体化智慧监测国际联合实验室
云南骏驰信息技术有限公司
出处
《测绘通报》
北大核心
2025年第8期43-47,共5页
基金
国家自然科学基金(42404036,42230109)。
文摘
准确估算森林地上生物量密度对于推动森林的可持续经营至关重要。本文以大湄公河次区域(GMS)为研究对象,基于星载全球生态系统动态调查(GEDI)数据、Sentinel-1、Sentinel-2和其他辅助数据提取了52种特征变量,通过应用LightGBM机器学习模型,绘制1 km分辨率的GMS森林地上生物量密度地图。结果表明,LightGBM模型的R^(2)=0.65、RMSE=38.11 Mg/hm^(2)、EA=72.03%。在整个研究区范围内,生物量密度范围为15.16~423.87 Mg/hm^(2)。本文得到的生物量产品与GEDI L4B产品有较高的相关系数(R^(2)=0.52,RMSE=61.91 Mg/hm^(2))。总而言之,开放获取的地球观测数据(EO)在估算森林地上生物量方面具有较大的潜力。
关键词
森林地上生物量
GEDI
多源遥感数据
机器学习
大湄公河次区域
Keywords
aboveground biomass density
GEDI
remote sensing data
machine learning
greater mekong subregion
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多源遥感数据融合的大湄公河次区域森林地上生物量制图
袁丽莉
杨欣慰
李梦华
陈玉权
唐伯惠
《测绘通报》
北大核心
2025
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