本文選題：GF-衛(wèi)星　切入點：SPOT衛(wèi)星　出處：《地理與地理信息科學》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了探討與分析國產(chǎn)高分一號(GF-1)數(shù)據(jù)在北方露天煤礦區(qū)草地植被覆蓋度估測中的精度及適用性,該文基于GF-1與SPOT6多光譜影像數(shù)據(jù),以多個植被指數(shù)為自變量,利用像元二分模型、偏最小二乘(PLS)回歸、支持向量機(SVM)回歸3種模型對區(qū)內(nèi)植被覆蓋度進行估算,結(jié)合野外同步實地植被樣方數(shù)據(jù),對比分析不同估算模型的精度及適宜性,并通過蒙特卡洛模擬多尺度交叉建模的誤差傳播,分析空間分辨率不同對植被覆蓋度估測的精度影響。結(jié)果表明:GF-1數(shù)據(jù)基于增強型植被指數(shù)的SVM回歸模型(R~2=0.8149,RPD=2.336,RMSE=8.694%)與SPOT6數(shù)據(jù)基于歸一化植被指數(shù)的SVM回歸模型(R~2=0.8755,RPD=2.870,RMSE=7.032%)估算效果較好。不同分辨率數(shù)據(jù)交叉?zhèn)鬟f過程中SVM回歸模型的精度高于PLS回歸模型。因此,基于GF-1數(shù)據(jù)構(gòu)建的SVM回歸模型可以高精度地估算區(qū)域草地植被覆蓋度。
[Abstract]:In order to discuss and analyze the accuracy and applicability of GF-1) data in the estimation of grassland vegetation coverage in northern opencast coal mine area, this paper takes multiple vegetation indices as independent variables based on GF-1 and SPOT6 multispectral image data. Using pixel dichotomy model, partial least squares regression and support vector machine SVM regression, the vegetation coverage in the area was estimated. The accuracy and suitability of different estimation models were compared and analyzed based on field synchronous vegetation sample data. The error propagation of multi-scale cross-modeling is simulated by Monte Carlo. The effect of spatial resolution on the accuracy of vegetation coverage estimation was analyzed. The results show that the SVM regression model based on enhanced vegetation index (SVM regression model) and the SVM regression model based on normalized vegetation index (R20.8755RPD2.870RMSE 7.032) and SPOT6 data are used to estimate the accuracy of vegetation coverage estimation. The accuracy of SVM regression model is higher than that of PLS regression model. The SVM regression model based on GF-1 data can accurately estimate the vegetation coverage of grassland.
【作者單位】： 東北大學測繪遙感與數(shù)字礦山研究所;
【基金】：國家自然科學基金青年基金項目(41401233)
【分類號】：TP79

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本文編號：1602546