【摘 要】
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以Landsat 8-OLI影像数据为主要信息源,结合香格里拉32块半径15 m的圆形高山松实测样地数据,对全色波段和多光谱融合后的影像进行不同尺度重采样,依据不同尺度样地光谱特征变异分析结果构建4种不同尺度采样下高山松林LAI的支持向量机回归(SVR)模型,探究不同采样尺度对高山松LAI遥感估测精度的影响。结果表明:当样地的观测尺度从15 m增加至60 m时,LAI与遥感变量的相关性随观测尺度的增大而减小。估测模型决定系数为0.400~0.554;预测均方根误差为0.318~0.377;预测精度为83.
【机 构】
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西南林业大学林学院,临沧市林业和草原局
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31860205,31460194)资助,2020年云南省教育厅科学研究基金项目(2020Y0403)资助。
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以Landsat 8-OLI影像数据为主要信息源,结合香格里拉32块半径15 m的圆形高山松实测样地数据,对全色波段和多光谱融合后的影像进行不同尺度重采样,依据不同尺度样地光谱特征变异分析结果构建4种不同尺度采样下高山松林LAI的支持向量机回归(SVR)模型,探究不同采样尺度对高山松LAI遥感估测精度的影响。结果表明:当样地的观测尺度从15 m增加至60 m时,LAI与遥感变量的相关性随观测尺度的增大而减小。估测模型决定系数为0.400~0.554;预测均方根误差为0.318~0.377;预测精度为83.
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