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联合星载ICESat-GLAS波形与多光谱Landsat-TM影像的森林郁闭度估测  
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【英文篇名】 Estimating forest canopy cover by combining spaceborne ICESat-GLAS waveforms and multispectral Landsat-TM images
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【作者】 王蕊; 邢艳秋; 王立海; 尤号田; 邱赛; 王爱娟;
【英文作者】 WANG Rui; XING Yan-qiu; WANG Li-hai; YOU Hao-tian; QIU Sai; WANG Ai-juan; Center for Forest Operations and Environment; Northeast Forestry University;
【作者单位】 东北林业大学森林作业与环境研究中心;
【文献出处】 应用生态学报 , Chinese Journal of Applied Ecology, 编辑部邮箱 2015年 06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】 森林郁闭度; ICESat-GLAS; Landsat-TM; 多源遥感数据; 神经网络模型;
【英文关键词】 forest canopy cover; ICESat-GLAS; Landsat-TM; multi-source remote sensing data; BP-neural network model;
【摘要】 森林郁闭度的空间分布是评价森林生产力和分解率的一个重要指标.本研究以吉林汪清林区为研究区,分别利用星载激光雷达ICESat-GLAS波形数据和多光谱遥感Landsat-TM影像对该区的森林郁闭度进行估测,然后采用多元线性回归和BP神经网络两种方法对GLAS数据和TM数据进行联合,共同估测了森林郁闭度.结果表明:单一遥感数据估测森林郁闭度时,GLAS数据的模型决定系数为0.762,TM数据的模型决定系数为0.598.将GLAS数据和TM数据联合后估测森林郁闭度时,多元线性回归模型的复决定系数为0.841,BP神经网络模型的仿真精度为0.851.表明ICESat-GLAS数据与Landsat-TM影像联合能够发挥多源遥感数据的优势,提高森林郁闭度的估测精度,并为后续的空间区域内森林郁闭度的连续制图提供可靠的方法.
【英文摘要】 The spatial distribution of forest canopy cover is a critical indicator for evaluating the forest productivity and decomposition rates.With the Wangqing Forest Region in Jilin Province of China as the study area,this study first estimated the forest canopy cover using spaceborne Li DAR ICESat-GLAS waveforms and Landsat-TM multispectral images,respectively,and then GLAS data and TM images were combined to further estimate forest canopy cover by using multiple linear regression and BP neural network.The resul...
【基金】 中央高校基本科研业务费专项(DL12EB07); 国家自然科学基金面上项目(41171274)资助
【更新日期】 2015-06-29
【分类号】 S758.58
【正文快照】 实现森林郁闭度的高精度估测,对于理解和监测人类活动和气候变化对森林生态系统的影响具有非常重要的意义.森林郁闭度通常指森林内树冠的垂直投影面积与林地面积的比值[1],其空间分布是评价森林生产力和分解率的一个重要指标.传统上是通过野外实地测量来测定森林郁闭度,耗时费?

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