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摘要:
[目的]针对传统森林叶面积指数监测的小尺度、对植被具有破坏性以及低效率.[方法]以机载LiDAR数据和Landsat 8 OLI数据为主要信息源,使用LiDAR点云基于Beer-Lambert定理反演得到点云条带区橡胶林有效叶面积指数,并用样地实测叶面积指数对其进行差异性检验.其次,以LiDAR点云得到有效叶面积指数作为训练样本结合Landsat 8 OLI数据,分别使用偏最小二乘回归模型和BP神经网络模型对有效叶面积指数进行升尺度光学遥感估测.[结果]1)LiDAR点云反演得到的有效叶面积指数与样地实测的叶面积指数之间极显著相关且差异不显著,相关系数为0.82.2)研究所建立的遥感估测模型中,BP神经网络回归模型的估测结果优于偏最小二乘回归模型,其决定系数R2为0.54,均方根误差RMSE为1.23,相对均方根误差rRMSE为47.68%.[结论]在森林参数获取和林业调查中,机载激光雷达数据与光学遥感数据的结合可有效提高工作效率、降低调查成本、效弥补人工调查的不足.
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文献信息
篇名 多源遥感数据结合的橡胶林有效叶面积指数升尺度估测
来源期刊 江西农业大学学报 学科 农学
关键词 叶面积指数 LiDAR Landsat 8 OLI 橡胶林
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 林业科学
研究方向 页码范围 349-357
页数 9页 分类号 S771.8
字数 6684字 语种 中文
DOI 10.13836/j.jjau.2020041
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 舒清态 西南林业大学林学院 60 362 10.0 16.0
2 王强 西南林业大学林学院 7 4 1.0 2.0
3 罗洪斌 西南林业大学林学院 8 4 1.0 2.0
4 王冬玲 西南林业大学林学院 7 4 1.0 2.0
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LiDAR
Landsat 8 OLI
橡胶林
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
江西农业大学学报
双月刊
1000-2286
36-1028/S
大16开
江西省南昌市志敏大道1101号
44-102
1979
chi
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