【摘 要】
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为了系统地研究特定区域的森林蓄积量估测技术,比较目前流行的多种高光谱遥感森林蓄积量估测方法,包括:主成分和偏最小二乘回归法、BP和RBF神经网络法、k-近邻法。结果表明:P
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为了系统地研究特定区域的森林蓄积量估测技术,比较目前流行的多种高光谱遥感森林蓄积量估测方法,包括:主成分和偏最小二乘回归法、BP和RBF神经网络法、k-近邻法。结果表明:PCR和PLSR估测森林蓄积量时,采用植被指数、光谱面积和位置参数同时估测蓄积量,验证精度最好;BP神经网络估测蓄积量时,采用植被指数参数作为变量效果最好;RBF神经网络估测蓄积量时,采用19个变量同时作为输入参数时,精度最高。k-近邻法对森林蓄积量的估测效果最佳,当k=8时,Rmse的值最小,为9.38,R2值为0.856。
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