基于Landsat TM的香格里拉市高山松生物量估测重建

• 作者: 张加龙 王爱芸 罗云江 蒋胜昌 陆驰 黄传烯
• 来源期刊: 林业调查规划
• 学科: 农学
• 关键词: 高山松生物量 遥感估测 模型精度 Landsat TM影像 遥感因子 交叉验证法 香格里拉市
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 森林经理
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: S771.8|S791.24|S718.556
• 字数: 5387字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3168.2016.06.001

摘要

基于香格里拉市2006年TM影像、森林资源二类调查数据、外业调查数据,利用随机点所在小班的遥感因子平均值建立数据集,通过数据筛选和相关性分析,选出123个样地数据及14个遥感因子,建立了基于遥感因子的高山松生物量估测的非线性和线性模型,并讨论了模型精度及其预测精度.研究结果表明,线性模型(R2dj=0.406、RMSE=34.18 t/hm2、rRMSE=38.54％)比非线性模型的精度(R2dj=0.286、RMSE=37.79 t/hm2、rRMSE=42.60％)高;运用交叉验证法得到的线性模型的预测精度(RMSE'=35.12 t/hm2、rRMSE'=39.59％)也要高于非线性模型的预测精度(RMSE'=38.44 t/hm2、rRMSE'=43.34％).与其它2个同类研究相比,重建的高山松生物量模型虽然在模型精度上还略有欠缺,但是建模数据更为随机、合理,对因子提取方法进行了一定改进,建立的模型为高海拔地区利用遥感数据和森林资源二类调查数据估测典型乔木森林生物量提供参考,为地形起伏较大区域进行森林生物量估测提供了较为完整的技术方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张加龙	西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室	17	63	6.0	6.0
2	王爱芸	云南大学资源环境与地球科学学院	5	28	3.0	5.0
3	蒋胜昌	西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室	2	2	1.0	1.0
4	黄传烯	西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室	2	2	1.0	1.0
5	罗云江		2	2	1.0	1.0
6	陆驰	西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室	4	16	3.0	4.0