资源简介

针对基于光学遥感数据的区域森林冠顶高反演精度较低的问题,基于SPOT5多光谱影像的纹理、光谱与地形特征参数分别运用多元逐步回归(multiple stepwise regression,MSR)、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和BP(back-propagation)神经网络模型进行区域森林冠顶高反演,对模型的反演精度进行对比分析,确定研究区最优模型。结果显示,各林型纹理参数与样地实测冠顶高相关性皆优于其他光谱参数,各林型森林冠顶高反演模型中BP神经网络模型估算精度优于其他模型。对于BP神经网络模型,阔叶林、针叶林与混交林模型验证结果的决定系数R ²分别为0.76,0.97和0.92,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为1.6 m,1.35 m和2.29 m。研究表明纹理参数可以很好地反映森林冠层的结构特征,结合影像纹理、光谱与地形特征参数的BP神经网络模型在森林冠顶高反演方面具有良好的应用潜力。

相关资源

1. 水质遥感监测的关键要素叶绿素a的反演算法研究进展
2. 基于无人机遥感技术的森林参数获取研究进展
3. 基于无线传感器网络的森林生态系统观测试验平台构建
4. 基于无人机激光雷达的森林冠层高度分析
5. 多源时序国产卫星影像的森林火灾动态监测
6. 基于无人机遥感技术的台风灾害倒伏绿化树木检测

下载说明

·如果您发现该资源不能下载，请通知管理员.gissky@gmail.com

·为确保下载的资源能正常使用，请使用[WinRAR v3.8]或以上版本解压本站资源,缺省解压密码www.gissky.net ，如果是压缩文件为分卷多文件，请依次下载每一个文件，并按照顺序命名为1.rar,2.rar,3.rar...，然后鼠标右击1.rar解压.

·为了保证您快速的下载速度，我们推荐您使用[网际快车]等专业工具下载.

·站内提供的资源纯属学习交流之用,如侵犯您的版权请与我们联系.