Sentinel-1A作為開(kāi)源的集微波和光學(xué)數(shù)據(jù)一體的衛(wèi)星數(shù)據(jù)源,給森林資源調(diào)查和監(jiān)測(cè)提供了重要的數(shù)據(jù)源。為了探索Sentinel-1A數(shù)據(jù)在森林資源調(diào)查中的可用性,以Sentinel-1A為遙感數(shù)據(jù)源,結(jié)合地面樣地森林蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù),采用隨機(jī)森林法和偏最小二乘法兩種模型對(duì)云南省普洱市思茅區(qū)的森林蓄積量進(jìn)行預(yù)測(cè)以及遙感反演。通過(guò)對(duì)遙感影像進(jìn)行一系列預(yù)處理,提取微波遙感數(shù)據(jù)VV和VH極化下的后向散射系數(shù),并分別計(jì)算5個(gè)窗口（3m×3m、5m×5m、7m×7m、9m×9m、11m×11m）下的8種紋理特征,共計(jì)83個(gè)特征作為備選自變量,其中31個(gè)特征與蓄積量通過(guò)相關(guān)性檢驗(yàn),結(jié)合219塊地面調(diào)查樣地,采用隨機(jī)森林法和偏最小二乘法兩種算法,進(jìn)行建模因子重要性分析,選擇10個(gè)最優(yōu)特征,建立隨機(jī)森林蓄積量估測(cè)模型并進(jìn)行定量反演。隨機(jī)森林法回歸模型在結(jié)果上優(yōu)于偏最小二乘法回歸模型,隨機(jī)森林法的模型預(yù)測(cè)R~2為0.80,RMSE為30.14 m~3/hm~2;偏最小二乘法的模型預(yù)測(cè)R~2為0.70,RMSE為36.68 m~3/hm~2。隨機(jī)森林法相較于偏最小二乘法在森林蓄積量預(yù)估及反演方面具有明顯的... 

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【文章目錄】：
1 研究區(qū)概況
2 材料與方法
    2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源
        2.1.1 雷達(dá)數(shù)據(jù)
        2.1.2 樣地點(diǎn)數(shù)據(jù)
    2.2 數(shù)據(jù)處理
        2.2.1 雷達(dá)影像預(yù)處理
        2.2.2 紋理變量提取
    2.3 蓄積量估測(cè)方法
        2.3.1 隨機(jī)森林回歸模型
        2.3.2 偏最小二乘回歸模型
        2.3.3 模型評(píng)價(jià)與檢驗(yàn)
3 結(jié)果與分析
    3.1 自變量與因變量相關(guān)性分析
    3.2 模型的構(gòu)建
    3.3 精度評(píng)價(jià)
    3.4 森林蓄積量反演
4 結(jié)論與討論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3660063