【摘 要】
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以山东省2006年共15景TM数据和2002年的ETM+数据为基础,结合地面542个样地调查数据,采用多元回归估计的方法,建立蓄积量与遥感信息之间的回归方程,对森林蓄积量进行估测。但
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以山东省2006年共15景TM数据和2002年的ETM+数据为基础,结合地面542个样地调查数据,采用多元回归估计的方法,建立蓄积量与遥感信息之间的回归方程,对森林蓄积量进行估测。但由于TM1—TM7波段的灰度值和蓄积量值之间的线性关系不够明显,通过对参与建模变量进行了Box-Cox变换,建立森林蓄积量反演模型,提高了模型的估测精度,解决了在大尺度范围内利用TM数据对森林蓄积量估测问题。
Based on the 15 TM data of Shandong Province in 2006 and the ETM + data of 2002, combined with the survey data of 542 plots on the ground, the regression equation between the stock volume and remote sensing information was established by multiple regression estimation method, Estimate the amount. However, since the linear relationship between the gray values and the accumulated values of the TM1-TM7 band is not obvious enough, a Box-Cox transform is applied to the modeling variables to establish a forest volumetric inversion model and improve the estimation accuracy of the model , Which solved the problem of estimating forest volume using TM data within a large scale.
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