基于ALOS遥感数据纹理及纹理指数的柞树蓄积量估测

• 作者: 刘俊 孙菁 朱沛林 朱金兆 毕华兴 陈涛
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 柞树 蓄积量 遥感 纹理特征 衍生纹理指数
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 245-254
• 分类号: S758.5+1|TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2014.07.038

摘要

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、RM SE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(Radj =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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱金兆	北京林业大学水土保持学院	72	2884	27.0	53.0
2	毕华兴	北京林业大学水土保持学院	84	1401	22.0	32.0
3	刘俊	北京林业大学水土保持学院	7	139	5.0	7.0
4	朱沛林	北京林业大学林学院	4	50	3.0	4.0
5	陈涛		1	34	1.0	1.0