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基于Sentinel-1和Sentinel-2A的西小山林场平均树高估测

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森林资源调查对于我国森林生态系统可持续发展具有重要意义,森林平均高度是森林资源调查的主要结构参数,也是获取难度最大的关键参数之一.为探究联合主被动遥感技术在估测森林平均高度方面的潜力,本研究以吉林省临江市西小山林场为研究区,利用Senti-nel-1 SAR和Sentinel-2A数据,通过提取Sentinel-1的2个后向散射系数、8个纹理信息,以及Sentinel-2A的10个光谱波段及其纹理信息和11个植被指数,采用多元线性回归方法分别建立基于上述变量以及融合4类变量的5组平均树高估算模型,并评估各变量对反演精度的影响.结果 表明:单一数据源变量中,基于Sentinel-2A光谱波段提取的纹理信息建模效果较好,能够作为估算森林平均高度的有效数据;融合4类变量的森林平均高度估算模型最优,R2达0.56、留一交叉验证均方根误差为2.92 m、相对留一交叉验证均方根误差为21.5％.基于Sentinel-1与Sentinel-2A特征变量的平均树高模型能够提高森林高度的估算精度,可用于区域森林平均高度估测和制图.
Estimating average tree height in Xixiaoshan Forest Farm,Northeast China based on Senti-nel-1 with Sentinel-2A data

陈园园、张晓丽、高显连、高金萍

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北京林业大学林学院,北京100083

国家林业和草原局调查规划设计院,北京100714

Sentinel-1 Sentinel-2A 平均树高 多元线性回归 纹理信息

2130207

2021

10.13287/j.1001-9332.202108.013

应用生态学报
中国生态学学会 中国科学院沈阳应用生态研究所

应用生态学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.114
ISSN：1001-9332
年,卷(期)：2021.32(8)
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