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基于ALOS遥感数据纹理及纹理指数的柞树蓄积量估测
被引量：
33
1
作者
刘俊
毕华兴
+3 位作者
朱沛林
孙菁
朱金兆
陈涛
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期245-254,共10页
以北京市怀柔区柞树林为研究对象,通过计算ALOS卫星2.5 m分辨率融合影像在不同窗口下的纹理特征及衍生纹理指数,采用多元逐步回归模型建立柞树地面实测蓄积量与ALOS影像纹理特征及衍生纹理指数的相关关系,比较纹理特征及衍生纹理指数拟...
以北京市怀柔区柞树林为研究对象,通过计算ALOS卫星2.5 m分辨率融合影像在不同窗口下的纹理特征及衍生纹理指数,采用多元逐步回归模型建立柞树地面实测蓄积量与ALOS影像纹理特征及衍生纹理指数的相关关系,比较纹理特征及衍生纹理指数拟合柞树蓄积量模型的精度,筛选最优反演模型及最优纹理生成窗口。结果表明:同一纹理生成窗口下,基于衍生纹理指数的柞树蓄积量反演模型(R2adj=0.603、RMSE为19.899 4 m3/hm2)精度优于基于纹理特征的柞树蓄积量反演模型(R2adj=0.217、RMSE为27.943 8 m3/hm2);结合同一窗口的纹理特征及衍生纹理指数进行柞树蓄积量建模,精度可进一步提升(R2adj=0.747,RMSE为15.887 6 m3/hm2);基于所有窗口的纹理特征及衍生纹理指数建立多元逐步回归模型,可得到柞树蓄积量估测的最优模型(R2adj=0.807,RMSE为13.856 5 m3/hm2);11×11窗口为最优纹理生成窗口,其对应最优单窗口模型拟合优度为:R2adj=0.747,RMSE为15.887 6 m3/hm2。
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关键词
柞树
蓄积量
遥感
纹理特征
衍生纹理指数
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职称材料
题名
基于ALOS遥感数据纹理及纹理指数的柞树蓄积量估测
被引量：
33
1
作者
刘俊
毕华兴
朱沛林
孙菁
朱金兆
陈涛
机构
北京林业大学水土保持
学院
北京林业大学林
学院
瑞典皇家工学院城市规划与环境系
国家海洋局海洋咨询中心
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期245-254,共10页
基金
北京市教育委员会省部共建项目(2009GJKY01)
文摘
以北京市怀柔区柞树林为研究对象,通过计算ALOS卫星2.5 m分辨率融合影像在不同窗口下的纹理特征及衍生纹理指数,采用多元逐步回归模型建立柞树地面实测蓄积量与ALOS影像纹理特征及衍生纹理指数的相关关系,比较纹理特征及衍生纹理指数拟合柞树蓄积量模型的精度,筛选最优反演模型及最优纹理生成窗口。结果表明:同一纹理生成窗口下,基于衍生纹理指数的柞树蓄积量反演模型(R2adj=0.603、RMSE为19.899 4 m3/hm2)精度优于基于纹理特征的柞树蓄积量反演模型(R2adj=0.217、RMSE为27.943 8 m3/hm2);结合同一窗口的纹理特征及衍生纹理指数进行柞树蓄积量建模,精度可进一步提升(R2adj=0.747,RMSE为15.887 6 m3/hm2);基于所有窗口的纹理特征及衍生纹理指数建立多元逐步回归模型,可得到柞树蓄积量估测的最优模型(R2adj=0.807,RMSE为13.856 5 m3/hm2);11×11窗口为最优纹理生成窗口,其对应最优单窗口模型拟合优度为:R2adj=0.747,RMSE为15.887 6 m3/hm2。
关键词
柞树
蓄积量
遥感
纹理特征
衍生纹理指数
Keywords
Xylosma racemosum Stand volume Remote sensing Texture parameters Derivative texture indices
分类号
S758.51 [农业科学—森林经理学]
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ALOS遥感数据纹理及纹理指数的柞树蓄积量估测
刘俊
毕华兴
朱沛林
孙菁
朱金兆
陈涛
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
33
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