基于GF-1 PMS影像和k-NN方法的延庆区森林蓄积量估测

• 作者: 彭道黎 李文芳 王海宾 高秀会
• 来源期刊: 浙江农林大学学报
• 关键词: 森林测计学 森林蓄积量 偏最小二乘回归法 k-最邻近(k-NN)法 GF-1PMS影像
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 1070-1078
• 页数: 9页
• 分类号: S758.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.11833/j.issn.2095-0756.2018.06.010

摘要

应用高分1号(GF-1)全色和多光谱(PMS)影像和k-最邻近(k-NN)方法进行县域尺度的森林蓄积量估测,探讨GF-1 PMS影像以及k-NN方法估测森林蓄积量的适用性.以北京市延庆区森林资源二类调查数据为基础数据,森林蓄积量为研究对象,基于国产GF-1 PMS影像数据提取植被指数,采用k-NN法构建森林蓄积量估测模型,并引入偏最小二乘回归法予以比较,选出最优估测方法对全区森林蓄积量进行反演.结果显示:偏最小二乘回归法估测的森林蓄积量均方根误差为21.90 m3·hm-2,相对均方根误差为27.5％,偏差为17.23 m3·hm-2.基于k-NN方法的森林蓄积量估测的均方根误差为12.80 m3·hm-2,相对均方根误差为16.0％,偏差为15.02 m3·hm-2.与官方公布的全区森林蓄积量进行对比,结果显示:基于k-NN法反演的全区森林蓄积量统计结果(245.98万m3,估测精度为86.0％)要好于偏最小二乘回归法(266.22万m3,估测精度为76.6％).最后生成了全区森林蓄积量空间分布图.图5表5参37

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭道黎	北京林业大学林学院	101	1162	18.0	27.0
2	王海宾	北京林业大学林学院	12	90	7.0	9.0
3	高秀会	中国空间科学技术研究院通信卫星事业部	4	21	2.0	4.0
4	李文芳		6	14	1.0	3.0