基于遥感数据的山西东部油松林蓄积量估测方法研究

• 作者: 刘治国 张红 张霄羽 王云霞 王弟 韩建平
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 农学
• 关键词: 油松林 蓄积量 遥感估测 多元回归 偏最小二乘回归 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 生命科学与环境科学
• 页码范围: 187-194
• 分类号: S718.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2017.01.027

摘要

为了探讨油松林遥感估测模型的精度和适用性,以山西省晋东土石山立地亚区的170个油松样地作为研究对象,获取研究区的SPOT影像和DEM(Digital Elevation Model,数字高程模型)数据,提取170个样地的遥感波段信息和地形信息,结合地面调查数据,分别采用多元逐步回归模型、偏最小二乘回归模型和神经网络模型,建立油松林蓄积量的遥感估测方法,并进行精度验证.结果表明:1)基于遥感影像和DEM影像估测油松林蓄积量是可行的,三种方法都取得了满意的结果;2)三种方法相比,神经网络模型对油松林蓄积量估算的精度为82.13％,多元逐步回归模型的精度为76.73％,偏最小二乘回归模型的精度为77.09％,神经网络模型的估测精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张红	山西大学环境与资源学院	74	843	17.0	26.0
2	王云霞		7	14	3.0	3.0
3	韩建平		10	84	3.0	9.0
4	刘治国	山西大学黄土高原研究所	2	10	2.0	2.0
5	张霄羽	山西大学环境与资源学院	9	54	4.0	7.0
6	王弟		2	2	1.0	1.0