基于PCA的森林生物量遥感信息模型研究

• 作者: 岳彩荣 张王菲 徐天蜀
• 来源期刊: 生态环境
• 学科: 农学
• 关键词: 森林生物量 主成分(PCA) 遥感模型 IRS 高黎贡山自然保护区
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 1759-1762
• 页数: 4页
• 分类号: S718.55+6
• 字数: 3938字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-5906.2007.06.035

摘要

森林生物量和遥感多光谱数据、植被指数及地学因子存在相关关系,但这些因子间可能存在着多重相关性,如利用这些因子直接建模估测森林生物量,则可能出现病态模型.因此,文章采用主成分分析方法,提取遥感及地学因子的主成分,再建立主成分与生物量多元线性回归模型,估测森林生物量,达到既可保留多个遥感及地学因子的主要信息,又可避免因子间共线性的问题,以及降维,简化模型的作用.文章以高黎贡山自然保护区常绿阔叶林为研究对象,利用地面样地胸径每木调查数据,结合生物量相对生长式,得样地生物量.利用2006年印度卫星(IRS)数据,包括B2、B3、B4、B5四个波段,提取DVI、NDVI、PVI、RVI、VI3、SLAVI六种植被指数,利用DEM提取海拔、坡度、坡向值共13个遥感及地学因子.在此基础上,提取13个因子的主成分,第一主成分至第五主成分的累计贡献率达98.7%.以前5个主成分值作自变量,建立主成分与地面生物量的回归模型,模型经方差分析及相关性检验,达到显著相关水平,相关系数R=0.7129,可用于森林生物量估测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳彩荣	西南林学院资源学院	31	424	12.0	19.0
2	徐天蜀	西南林学院资源学院	22	304	9.0	17.0
3	张王菲	西南林学院资源学院	12	62	4.0	7.0