基于ALOS遥感数据纹理及纹理指数的柞树蓄积量估测-中国学术期刊网络出版总库

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基于ALOS遥感数据纹理及纹理指数的柞树蓄积量估测

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【英文篇名】	Estimating Stand Volume of Xylosma racemosum Forest Based on Texture Parameters and Derivative Texture Indices of ALOS Imagery
【下载频次】	★★★★★
【作者】	刘俊; 毕华兴; 朱沛林; 孙菁; 朱金兆; 陈涛;
【英文作者】	Liu Jun; Bi Huaxing; Zhu Peilin; Sun Jing; Zhu Jinzhao; Chen Tao; College of Soil and Water Conservation; Beijing Forestry University; College of Forestry; Department of Urban Planning and Environment; KTH Royal Institute of Technology; National Marine Consulting Center; State Oceanic Administration;
【作者单位】	北京林业大学水土保持学院; 北京林业大学林学院; 瑞典皇家工学院城市规划与环境系; 国家海洋局海洋咨询中心;
【文献出处】	农业机械学报 , Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 编辑部邮箱 2014年 07期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	柞树; 蓄积量; 遥感; 纹理特征; 衍生纹理指数;
【英文关键词】	Xylosma racemosum Stand volume Remote sensing Texture parameters Derivative texture indices;
【摘要】	以北京市怀柔区柞树林为研究对象,通过计算ALOS卫星2.5 m分辨率融合影像在不同窗口下的纹理特征及衍生纹理指数,采用多元逐步回归模型建立柞树地面实测蓄积量与ALOS影像纹理特征及衍生纹理指数的相关关系,比较纹理特征及衍生纹理指数拟合柞树蓄积量模型的精度,筛选最优反演模型及最优纹理生成窗口。结果表明:同一纹理生成窗口下,基于衍生纹理指数的柞树蓄积量反演模型(R2adj=0.603、RMSE为19.899 4 m3/hm2)精度优于基于纹理特征的柞树蓄积量反演模型(R2adj=0.217、RMSE为27.943 8 m3/hm2);结合同一窗口的纹理特征及衍生纹理指数进行柞树蓄积量建模,精度可进一步提升(R2adj=0.747,RMSE为15.887 6 m3/hm2);基于所有窗口的纹理特征及衍生纹理指数建立多元逐步回归模型,可得到柞树蓄积量估测的最优模型(R2adj=0.807,RMSE为13.856 5 m3/hm2);11×11窗口为最优纹理生成窗口,其对应最优单窗口模型拟合优度为:R2adj=0.747,RMSE为15.887 6 m3/hm2。
【英文摘要】	The Xylosma racemosum forest located in Huairou District of Beijing was chosen as research objects,texture parameters as well as derivative texture indices of different window sizes from ALOS fusion imagery with resolution of 2. 5 m were measured. Stepwise multiple regression models were developed to describe the relationship between textures( including texture parameters and derivative texture indices) and field measurements of stand volume. The main objective was to compare estimation accuracy between mod...
【基金】	北京市教育委员会省部共建项目(2009GJKY01)
【更新日期】	2014-08-19
【分类号】	S758.51;TP79
【正文快照】	引言森林蓄积量是指森林中全部树木材积的总和[1],是森林地上生物量部分的重要组成,也是森林固碳能力的重要标志[2]。由于调查周期长、劳动强度大、耗费大量人财物力等缺点,传统的一、二类森林资源调查法获取森林蓄积量数据不能及时准确地反映大面积森林蓄积量的分布状况及动态

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