基于地理加权回归模型的思茅松生物量遥感估测

• 作者: 张博 李超 欧光龙 熊河先 胥辉 闾妍宇 魏安超
• 来源期刊: 林业资源管理
• 学科: 农学
• 关键词: 思茅松 生物量 遥感 普通最小二乘 地理加权回归
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 科学研究
• 页码范围: 82-90
• 页数: 9页
• 分类号: S718.55|S771.8
• 字数: 5833字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2017.01.015

摘要

通过调查云南省景谷县思茅松林120株单木数据,构建思茅松单木生物量模型.结合2005年景谷县TM影像数据及2006年森林资源二类调查小班数据,采用普通最小二乘模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR)的方法构建思茅松生物量遥感估测模型.结果表明:地理加权回归模型比普通最小二乘模型具有更好的拟合效果,其决定系数(R2)显著高于OLS模型,Akaike信息指数(AIC)相比降低7.832;两种模型通过独立样本检验可以看出,模型预估精度从OLS模型的72.70%提高至GWR模型的75.06%;通过GWR模型反演计算,研究区内思茅松林单位面积生物量为49.02t/hm2,比实测数据低1.229%,与实测数据基本吻合,且估算误差优于OLS模型;基于GWR模型估算的景谷县思茅松林总生物量为2.101×107 t.可见基于地理加权回归方法估测森林地上生物量的方法是有效的,能提高森林生物量遥感估测模型的拟合和预估精度,可以用于思茅松林的生物量的遥感估算.