【摘 要】
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林龄结构信息能够有效反映区域森林群落不同生长阶段的固碳能力,对于评估森林生态系统的健康状况具有重要意义。本研究以中国温带典型优势树种落叶松林为研究对象,分别选择其芽萌动期、展叶期和落叶期时段的Sentinel-2影像,采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、支持向量机回归(SVR)、前馈反向传播神经网络(BP)以及多元自适应回归样条(MARS)等5种方法依次构建落叶松林龄反演模型。通过相关性
【机 构】
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南京大学 国际地球系统科学研究所,南京 210023;江苏省地理信息技术重点实验室,南京 210023
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林龄结构信息能够有效反映区域森林群落不同生长阶段的固碳能力,对于评估森林生态系统的健康状况具有重要意义。本研究以中国温带典型优势树种落叶松林为研究对象,分别选择其芽萌动期、展叶期和落叶期时段的Sentinel-2影像,采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、支持向量机回归(SVR)、前馈反向传播神经网络(BP)以及多元自适应回归样条(MARS)等5种方法依次构建落叶松林龄反演模型。通过相关性分析首先确定最佳遥感反演物候期,并在此基础上根据相关性差异筛选出5个最优特征变量用于模型反演,分别为冠层
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