【摘 要】
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通过对地球科学激光测高系统(Geoscience Laser Altimeter System,GLAS)波形数据进行高斯分解,提取精确的波形特征信息,计算出GLAS波形数据激光穿透指数(LPI),基于LPI提出GLA
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所、数字地球重点实验室,北京城市学院
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通过对地球科学激光测高系统(Geoscience Laser Altimeter System,GLAS)波形数据进行高斯分解,提取精确的波形特征信息,计算出GLAS波形数据激光穿透指数(LPI),基于LPI提出GLAS数据反演叶面积指数(LAI)的新方法,建立了GLAS数据反演森林LAI的模型(R2=0.84,RMSE=0.64),并用留一交叉验证法(LOOCV)对反演模型的可靠性进行了验证,结果表明,该模型没有过度拟合,具有很好的泛化能力,最后通过人工神经网络融合GLAS与TM(Thematic Mapper,专题制图仪)遥感数据实现区域尺度森林LAI反演,用25个实测LAI对反演精度进行了验证,研究表明反演LAI与实测值较为接近,精度较高(R2=0.76,RMSE=0.69),为生态环境研究提供精确的输入参数,为GLAS数据大区域高精度LAI反演提供新的方法和思路.
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