换一批联合星载ICESat-GLAS波形与多光谱Landsat-TM影像的森林郁闭度估测
Estimating forest canopy cover by combining spaceborne ICESat-GLAS waveforms and multispectral Landsat-TM images
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.
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关键词
森林郁闭度ICESat-GLASLandsat-TM多源遥感数据神经网络模型forest canopy coverICESat-GLASLandsat-TMmulti-source remote sensing dataBP-neural network model
分类号
S771.8
发布时间
2015-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
中央高校基本科研业务费专项（DL12EB07）
国家自然科学基金（41171274）
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