基于机器学习和多源数据的湘西北森林地上生物量估测OA北大核心CSCDCSTPCD
Estimation of Forest Aboveground Biomass in Northwest Hunan Province Based on Machine Learning and Multi-Source Data
[目的]针对传统森林资源清查方法成本高、时效性低和结果统一性差等问题,基于多源遥感数据,采用机器学习算法选择特征变量并建立估测模型,制作森林地上生物量(AGB)面分布产品,为森林资源信息化调查提供技术手段.[方法]以湖南省西北部为研究区,利用生物量异速生长方程将森林资源样地调查数据转换为AGB,筛选到393个样地AGB参考值.以Landsat-8数据为光学遥感数据源,提取各波段光谱信息、植被指数、纹理特征以及缨帽变换各分量;以ALOS PALSA…查看全部>>
丁家祺;黄文丽;刘迎春;胡杨
武汉大学资源与环境科学学院 武汉 430079北京大学城市与环境学院 北京 100871武汉大学资源与环境科学学院 武汉 430079自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室 深圳 518034
信息技术与安全科学
森林地上生物量多元线性回归随机森林支持向量回归
《林业科学》 2021 (10)
耦合多源遥感数据和生态模型的区域森林生物量反演和预测
36-48,13
国家自然科学基金项目(41901351)自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金项目(KF-2020-05-0076)国家林业和草原局赤子计划项目(2018).
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