换一批综合面向对象与决策树的毛竹林调查因子及碳储量遥感估算
RS estimation of inventory parameters and carbon storage of moso bamboo forest based on synergistic use of object-based image analysis and decision tree
摘要综合面向对象和CART决策树方法,对浙江省安吉县山川乡毛竹林分布信息及胸径、树高、郁闭度等调查因子和地上部分碳储量进行遥感定量估算.结果表明:综合基于多尺度分割的对象特征及决策树,能够充分利用不同尺度层次信息关联的优势,实现毛竹林专题信息高精度提取,其用户精度达到89.1％;基于对象特征构建的毛竹林调查因子回归树估算模型,其估算结果均能达到正常或较好水平,其中,郁闭度回归树模型的精度最高为67.9％,估算效果较好;而平均胸径和树高估算的总精度相对较低,这与采用光学遥感数据进行森林树高、胸径估算达不到理想结果的结论一致;毛竹林地上部分碳储量回归树模型的估算结果较好,高值区域估算精度达到80％以上.
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关键词
面向对象决策树森林调查参数地上碳储量SPOT5object-based methoddecision treeforest inventory parameteraboveground carbon storageSPOT5
DOI
10.13287/j.1001-9332.201710.019
发布时间
2017-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
浙江省与中国林业科学研究院省院合作林业科技项目（(2017SY04)）
浙江省自然科学基金项目（(LR14C160001,LQ15C160003)）
国家自然科学基金项目（(31670644,31370637)）
This work was supported by the Joint Research fund of Department of Forestry of Zhejiang Province and Chinese Academy of Forestry（(2017SY04)）
the Natural Science Foundation of Zhejiang Province,China（(LR14C160001,LQ15C160003)）
the National Natural Science Foundation of China（(31670644,31370637)）
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