干旱半干旱区森林蓄积量高光谱遥感估测技术1）

• 作者: 吴见 王靖
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 关键词: 蓄积量 高光谱 遥感 神经网络 干旱区
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 65-70
• 页数: 6页
• 分类号: S718
• 语种: 中文

摘要

为了系统地研究特定区域的森林蓄积量估测技术，比较目前流行的多种高光谱遥感森林蓄积量估测方法，包括：主成分和偏最小二乘回归法、BP和RBF神经网络法、k-近邻法。结果表明：PCR和PLSR估测森林蓄积量时，采用植被指数、光谱面积和位置参数同时估测蓄积量，验证精度最好；BP神经网络估测蓄积量时，采用植被指数参数作为变量效果最好；RBF神经网络估测蓄积量时，采用19个变量同时作为输入参数时，精度最高。 k-近邻法对森林蓄积量的估测效果最佳，当k＝8时，Rmse的值最小，为9．38，R2值为0．856。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴见		42	213	8.0	12.0
2	王靖		11	25	3.0	5.0