本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)回歸的草地地上生物量遙感估測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：草地生物量是評價草原生態(tài)敏感性和脆弱性的重要指標(biāo),直接反映了草原生態(tài)系統(tǒng)的初級生產(chǎn)力。采用回歸模型擬合實測生物量與遙感參數(shù)之間的定量關(guān)系是草地生物量反演的重要方法之一。本研究基于Rapideye高分辨率遙感影像和同步野外實測數(shù)據(jù),采用支持向量機(jī)回歸建立錫林郭勒盟中部草地地上生物量遙感估測模型,并與一元曲線回歸模型和多元線性回歸模型的擬合效果進(jìn)行對比,旨在探索更高效的草地生物量反演方法。主要研究結(jié)論如下:(1)本研究對5個波段特征和8種植被指數(shù)(NDVI、GNDVI、ARVI、DVI、SAVI、MSAVI、PVI、和RVI),以及遙感影像每個波段的8個紋理特征(均值、相異性、均一性、相關(guān)性、對比度、角二階矩、偏度和熵)進(jìn)行了提取,與生物量實測數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析。結(jié)果表明紋理特征與實測生物量同樣具有顯著的相關(guān)性關(guān)系(尤其是紋理均值特征),其作為遙感特征因子用于草地地上生物量的估測建模,有助于模型精度的提高。(2)將35組實測生物量數(shù)據(jù)分為兩組,其中28組用于建模,剩余7組作為三種生物量遙感估測模型的驗證數(shù)據(jù)。驗證結(jié)果表明,一元曲線回歸模型精度最低,多元線性回歸模型精度次之,支持向量機(jī)回歸模型精度最高。支持向量機(jī)模型在建模過程中不受自變量多重共線性的影響,并且考慮到遙感因子的不可代替性,引入所有(13個)遙感因子進(jìn)行建模,其決定系數(shù)R2高達(dá)0.94,建模RMSE為16.02g/m2。利用預(yù)留數(shù)據(jù)對三種模型的擬合精度進(jìn)行驗證,支持向量機(jī)模型的擬合精度最高,驗證RMSE為27.69 g/m2,比多元線性回歸模型降低了11.45%,比一元曲線回歸模型降低了32.28%。在7組驗證數(shù)據(jù)中,支持向量機(jī)模型有4組的殘差值在實測值20%以內(nèi),多元線性回歸模型有2組,一元曲線回歸模型僅有1組。(3)采用支持向量機(jī)模型對研究區(qū)草地地上生物量估算得到,研究區(qū)2011年草地地上生物量總量為252072.53t,最大生物量為366.11 g/m2,平均生物量為112.77g/m2。生物量主要集中分布在105~130g/m2范圍內(nèi)。(4)對海拔和坡度進(jìn)行分級,分析研究區(qū)草地地上生物量的垂直及坡度分布特征得出,研究區(qū)草地地上生物量比較集中分布在海拔1200~1250m的區(qū)域和坡度1°的范圍。
【關(guān)鍵詞】：草地地上生物量 植被指數(shù) 支持向量機(jī) 遙感估測模型 錫林郭勒
【學(xué)位授予單位】：西南林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：S812
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展11-13
• 1.2.1 國外研究進(jìn)展11-12
• 1.2.2 國內(nèi)研究進(jìn)展12-13
• 1.3 研究目標(biāo)與研究內(nèi)容13-15
• 1.3.1 研究目標(biāo)13
• 1.3.2 研究內(nèi)容13
• 1.3.3 研究方法及技術(shù)路線13-15
• 2 研究區(qū)概況與試驗數(shù)據(jù)15-22
• 2.1 研究區(qū)概況15-17
• 2.1.1 地理位置15
• 2.1.2 自然地理概況15-16
• 2.1.3 植被特征概況16
• 2.1.4 土地利用概況16-17
• 2.2 數(shù)據(jù)及預(yù)處理17-22
• 2.2.1 遙感數(shù)據(jù)17-18
• 2.2.2 DEM數(shù)據(jù)18
• 2.2.3 樣地數(shù)據(jù)18-19
• 2.2.4 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理19-22
• 3 生物量遙感特征因子提取及優(yōu)選22-30
• 3.1 遙感特征因子提取22-25
• 3.1.1 植被指數(shù)因子提取22-24
• 3.1.2 紋理特征因子提取24-25
• 3.2 遙感估測模型的變量優(yōu)選25-30
• 3.2.1 備選變量的確定25-26
• 3.2.2 變量的優(yōu)選26-30
• 4 生物量遙感估測模型的建立30-52
• 4.1 研究思路30-32
• 4.2 一元曲線回歸模型32-34
• 4.3 多元線性回歸模型34-35
• 4.4 基于支持向量機(jī)回歸的草地地上生物量遙感模型35-47
• 4.4.1 SVM線性分類原理35-38
• 4.4.2 SVM非線性分類原理38-42
• 4.4.3 支持向量回歸機(jī)42-43
• 4.4.4 支持向量機(jī)草地地上生物量估測模型的建立43-47
• 4.5 三種建模方法精度評價及模型優(yōu)選47-52
• 4.5.1 三種模型建模精度評價47-49
• 4.5.2 三種模型驗證精度評價49-52
• 5 草地地上生物量遙感估測結(jié)果及空間分布規(guī)律52-57
• 5.1 草地地上生物量估測52-53
• 5.1.1 基于支持向量機(jī)回歸的草地地上生物量估測52
• 5.1.2 草地地上生物量估測結(jié)果與分析52-53
• 5.2 研究區(qū)草地地上生物量空間格局特征53-57
• 5.2.1 研究區(qū)草地地上生物量海拔分布特征53-55
• 5.2.2 研究區(qū)草地地上生物量坡度分布特征55-57
• 6 結(jié)論與討論57-60
• 6.1 結(jié)論57-58
• 6.2 討論58-60
• 6.2.1 關(guān)于模型精度58-59
• 6.2.2 關(guān)于建模方法59
• 6.2.3 創(chuàng)新與展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 個人簡介64-65
• 導(dǎo)師簡介65-66
• 獲得成果目錄66-67
• 致謝67

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