【摘 要】
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为研究遥感影像尺度上推对森林地上生物量估测的影响,以香格里拉市为研究区,基于Landsat-8,Senti-nel-2A,和Spot-7影像,采用最邻近像元法、双线性内插法、三次卷积插值法、局部平均法以及像元聚合法将原始影像转换至低空间分辨率影像,结合外业调查的高山松样地地上生物量数据,分别建立随机森林(RF)和梯度提升回归树(GBRT)生物量估测模型,并与目标尺度真实影像的建模效果进行对比.结果表明:经最邻近像元法上推后,基于Spot-7影像的RF和GBRT建模的预估精度(P)分别为76.65％和75.
【机 构】
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西南林业大学林学院,昆明650224;芷江侗族自治县林业局,湖南怀化419100;国家基础地理信息中心,北京100830
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为研究遥感影像尺度上推对森林地上生物量估测的影响,以香格里拉市为研究区,基于Landsat-8,Senti-nel-2A,和Spot-7影像,采用最邻近像元法、双线性内插法、三次卷积插值法、局部平均法以及像元聚合法将原始影像转换至低空间分辨率影像,结合外业调查的高山松样地地上生物量数据,分别建立随机森林(RF)和梯度提升回归树(GBRT)生物量估测模型,并与目标尺度真实影像的建模效果进行对比.结果表明:经最邻近像元法上推后,基于Spot-7影像的RF和GBRT建模的预估精度(P)分别为76.65％和75.55％,基于Sentinel-2影像的RF和GBRT建模的P值分别为81.78％和72.74％,均优于其余4种尺度转换方法;经5种方法尺度上推后的影像构建的RF预估精度(81.78％ ～63.94％)总体优于GBRT预估精度(75.55％ ～61.03％);采用Senti-nel-2A影像更适合尺度上推进行森林生物量估测.研究结果可为尺度转换方法和生物量估测模型的选取提供参考.
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