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基于GF-2号遥感影像的天山云杉林郁闭度估测研究

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森林郁闭度作为林业综合评价的一个重要指标,对评价和监测森林生态系统的稳定性具有十分重要的意义.本研究通过提取GF-2号遥感影像的光谱信息、纹理特征因子和地形因子,结合地面样方的实测郁闭度数据,为了筛选出对郁闭度反演影响较大的因子和构建反演精度较高的估测模型,首先对各个因子与郁闭度之间的相关性进行分析,剔除相关性较低的因子;其次对各个纹理特征因子之间进行相关性分析,利用主成分法对各个波段的纹理特征因子进行分析,最终筛选出合理的纹理特征因子与影像的光谱信息、地形因子等特征,并以此作为自变量构建郁闭度估测的逐步回归模型.研究表明:以纹理特征+光谱信息+地形因子为自变量构建的估测模型拟合度为0.823,经精度检验EA% 达到89.82%.总体来看,该模型基本上满足了郁闭度反演的需要,为新疆天山云杉森林生态系统的评估和实现精准数字林业提供理论依据和技术支撑.
Study on canopy density inversion of Picea schrenkiana forest based on GF-2 remote sensing image

李擎、王振锡、王雅佩、刘梦婷、杨勇强

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新疆农业大学 林学与园艺学院,新疆 乌鲁木齐 830052

新疆教育厅 干旱区林业生态与产业技术重点实验室,新疆 乌鲁木齐 830052

郁闭度 遥感反演 天山云杉林 逐步线性回归

新疆维吾尔自治区林业改革发展基金

XITB20181102

2019

中南林业科技大学学报
中南林业科技大学

中南林业科技大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:1.442
ISSN:1673-923X
年,卷(期):2019.39(8)
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