【摘要】：森林蓄積量作為評(píng)估森林?jǐn)?shù)量的關(guān)鍵指標(biāo)之，是全國(guó)森林資源調(diào)查的項(xiàng)重要內(nèi)容。由于技術(shù)水平和資金的限制，，傳統(tǒng)的蓄積量估測(cè)方法存在著精度低，時(shí)效性差等不足。隨著GIS與遙感技術(shù)的快速發(fā)展和普及應(yīng)用，采用高分辨率遙感影像結(jié)合少量地面調(diào)查樣地進(jìn)行森林蓄積量估測(cè)，已成為眾多林業(yè)科技工作者研究的熱點(diǎn)方向。目前國(guó)內(nèi)基于GIS和遙感影像進(jìn)行蓄積量估測(cè)的研究主要是使用傳統(tǒng)的多元線性回歸方法，取得了定成果,但是當(dāng)估測(cè)因子間存在多重復(fù)共線性時(shí)，會(huì)嚴(yán)重影響最小二乘法等傳統(tǒng)回歸方法的穩(wěn)定性，最終導(dǎo)致估測(cè)精度下降。 本文采用近年來發(fā)展較快的偏最小二乘回歸方法建立蓄積量估測(cè)模型，用所得模型估測(cè)森林蓄積量,并且從非參數(shù)化角度使用機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法之的K-近鄰法進(jìn)行蓄積量估測(cè)，以從估測(cè)精度和算法效率上與偏最小二乘法進(jìn)行對(duì)照。此外，本文還對(duì)種基于偏最小二乘的Bootstrap變量向后篩選方法和遙感影像分類在森林蓄積量估測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行了探討。最后使用C#語言和ArcGIS Engine開發(fā)組件對(duì)所研究的蓄積估測(cè)主要算法進(jìn)行開發(fā)實(shí)現(xiàn)。 為驗(yàn)證算法效率及精度，本文使用北京市密云縣第七次全國(guó)森林資源類清查樣地?cái)?shù)據(jù)和經(jīng)過幾何校正的同期TM遙感影像及30米分辨率DEM數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，用開發(fā)的軟件從中提取相關(guān)信息進(jìn)行密云縣森林蓄積量估測(cè)。在樣地較少的情況下使用偏最小二乘回歸建模計(jì)算得到的蓄積量預(yù)報(bào)偏差均方根誤差為6.853m~3/hm~2,相對(duì)均方根誤差為18.289%；使用K-近鄰法進(jìn)行蓄積估測(cè)時(shí)，采用交叉驗(yàn)證方法計(jì)算其樣本偏差，所得均方根誤差為7.369m~3/hm~2，相對(duì)均方根誤差為19.009%，整體效果較好，表明這兩種方法均可用于森林蓄積量估測(cè)。
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【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：S771.8;P208

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2490907