葉面積指數(shù)（Leaf Area Index,LAI）是評價植物生長發(fā)育和健康狀況的重要指標。快速、準確地獲取植被葉面積指數(shù)是評估荒漠化區(qū)域植被生長狀況和固碳能力的重要前提�；哪瘏^(qū)域植被稀疏、地域廣袤,傳統(tǒng)人工調(diào)查獲取葉面積指數(shù)的方式費時耗力;遙感影像結(jié)合地面調(diào)查樣地構(gòu)建葉面積指數(shù)反演模型可以彌補傳統(tǒng)調(diào)查方式的不足。變量篩選方法和反演模型的選擇是葉面積指數(shù)遙感反演的關(guān)鍵。因此,選擇合適的特征變量篩選方法,對現(xiàn)有遙感反演模型進行改進,提高模型的估計精度和工作效率,對荒漠化區(qū)域葉面積指數(shù)遙感反演具有重要意義。研究以張掖市甘州區(qū)為研究區(qū),利用分層隨機抽樣得到455個大小為30m×30m的樣地,利用葉面積指數(shù)地面實測數(shù)據(jù),結(jié)合Landsat 8 OLI遙感影像提取影像特征變量,采用線性逐步回歸法和隨機森林法進行特征變量篩選。研究提出隨機森林優(yōu)化kNN模型對傳統(tǒng)的葉面積指數(shù)反演方法進行改進,利用兩種特征變量篩選方法得到的變量組合分別構(gòu)建反演模型對葉面積指數(shù)進行估測和空間分布制圖。為了驗證優(yōu)化方法的有效性,同時構(gòu)建多元線性逐步回歸（Multiple linear stepwise regressi... 

【文章來源】：中南林業(yè)科技大學(xué)湖南省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的與意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 傳統(tǒng)葉面積指數(shù)估測研究進展
        1.3.2 葉面積指數(shù)遙感估測研究進展
        1.3.3 存在的問題
    1.4 課題來源
    1.5 研究方案與技術(shù)路線
        1.5.1 研究內(nèi)容
        1.5.2 技術(shù)路線
2 研究區(qū)概況
3 數(shù)據(jù)獲取與處理
    3.1 遙感影像獲取與影像預(yù)處理
        3.1.1 Landsat 8影像獲取
        3.1.2 Landsat 8影像預(yù)處理
    3.2 抽樣設(shè)計與樣地數(shù)據(jù)采集
        3.2.1 抽樣設(shè)計
        3.2.2 樣地數(shù)據(jù)采集
        3.2.3 樣地數(shù)據(jù)處理
4 葉面積指數(shù)建模變量提取及篩選
    4.1 特征變量提取
    4.2 相關(guān)性分析
    4.3 特征變量選擇
        4.3.1 線性逐步回歸法
        4.3.2 隨機森林法
    4.4 模型精度評價指標
    4.5 小結(jié)
5 荒漠化區(qū)域植被葉面積指數(shù)非參數(shù)反演模型
    5.1 非參數(shù)反演模型
        5.1.1 支持向量機模型
        5.1.2 隨機森林模型
        5.1.3 普通kNN模型
    5.2 非參數(shù)反演模型結(jié)果比較
        5.2.1 模型精度比較
        5.2.2 空間分布評價
    5.3 小結(jié)
6 荒漠化區(qū)域植被葉面積指數(shù)非參數(shù)優(yōu)化反演模型
    6.1 非參數(shù)反演優(yōu)化模型
        6.1.1 距離加權(quán)kNN模型
        6.1.2 隨機森林優(yōu)化kNN模型
    6.2 非參數(shù)反演優(yōu)化模型結(jié)果比較
        6.2.1 模型精度比較
        6.2.2 空間分布評價
    6.3 隨機森林優(yōu)化kNN模型適用性評價
    6.4 小結(jié)
7 結(jié)論與討論
    7.1 結(jié)論
    7.2 創(chuàng)新點
    7.3 討論
參考文獻
附錄 攻讀學(xué)位期間的主要學(xué)術(shù)成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3163219