基于Landsat 8 OLI遥感影像的森林蓄积量估测模型研究

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本次试验以湖南省湘潭县为研究区,提取Landsat 8 OLI影像数据的56个遥感因子作为候选因子,结合皮尔逊相关系数和主成分分析两种方法对变量进行降维,构建多元线性回归模型(MLR)、误差反向传播神经网络(BP-ANN)、K最近邻模型(KNN)和随机森林模型(RF)进行蓄积量反演,并采用决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)以及相对均方根误差(RRMSE)三个指标对模型进行精度评价。结果表明:三种机器学习模型的拟合结果均优于多元线性回归模型,其决定系数(R~2)均大于0.6,其中RF最高,为0
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