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        基于SVR的GF1號遙感影像森林蓄積量估測

        2019-09-10 07:22:44張?zhí)K周小成黃洪宇馮芝清
        貴州大學學報(自然科學版) 2019年3期
        關鍵詞:多元線性回歸

        張?zhí)K 周小成 黃洪宇 馮芝清

        摘 要:國產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星遙感影像已成為森林資源調(diào)查和監(jiān)測的重要數(shù)據(jù)源?;趪a(chǎn)衛(wèi)星遙感的森林蓄積量估算成為重要的研究方向之一。本研究以福建省將樂縣為研究區(qū),選擇國產(chǎn)高分辨率高分一號衛(wèi)星2 m分辨率遙感影像為主要數(shù)據(jù)源,加以輔助野外實地調(diào)查數(shù)據(jù),分別采用多元線性回歸和SVM(support vector machine)回歸方法開展亞熱帶針葉林蓄積量估算效果評價研究。首先,從融合影像中提取遙感因子,包括11個光譜因子和10個紋理因子等;其次,對21個遙感因子進行相關性分析,選取皮爾森相關系數(shù)較大的6個遙感因子;第三,應用多元線性回歸和支持向量機回歸(support vector regression,SVR)對所選遙感因子建立模型,選取最優(yōu)模型反演將樂縣蓄積量分布圖。結果表明:支持向量機回歸(SVR)估測蓄積量的模型預估精度達到98.22%。

        關鍵詞:高分一號;森林蓄積量;支持向量機回歸;多元線性回歸

        中圖分類號:S758.51;S771.8

        文獻標識碼: A

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