【摘 要】
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森林资源调查是数字森林资源监测的基础,遥感技术可以克服传统方法如抽样调查的局限性,有效地缩短作业时间,提高效率。虽然目前森林蓄积量遥感估测方法很多,但随着样本数量的
【机 构】
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中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心,林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室,美国大气与海洋局卫星应用研究中心,北京师范大学遥感科学国家重点实验室,南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目“人工林资源监测关键技术研究”(2017YFD0600900),湖南省教育厅科学研究重点项目(17A225),湖南省普通高校青年骨干教师培养对象项目(7070220190001),中南林业科技大学研究生科技创新基金(CX20192025),湖南省研究生科研创新项目(CX20190622)
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森林资源调查是数字森林资源监测的基础,遥感技术可以克服传统方法如抽样调查的局限性,有效地缩短作业时间,提高效率。虽然目前森林蓄积量遥感估测方法很多,但随着样本数量的增加,这些方法无法保证估算的准确性。本研究拟提出一种基于方差速率优化的k最近邻法(k NN),以2017年10月Planet Labs影像为数据源,结合赤峰市旺业甸林场蓄积量实测数据建立反演模型,并与地理加权回归(GWR)模型、随机森林(RF)模型、普通k NN模型和距离加权k NN模型进行对比分析。在建立的森林蓄积量反演模型中,方差优化k N
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