【摘 要】
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以黑龙江省SPOT5遥感影像和森林资源清查数据为数据源,获得对应样地的影像纹理特征、光谱波段值、光谱组合值以及地形信息,提取样地调查数据的林分信息,采用多元逐步回归分析
【机 构】
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北京林业大学信息学院,国家林业局调查规划设计院,北京林业大学林学院
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以黑龙江省SPOT5遥感影像和森林资源清查数据为数据源,获得对应样地的影像纹理特征、光谱波段值、光谱组合值以及地形信息,提取样地调查数据的林分信息,采用多元逐步回归分析,建立以SPOT5遥感影像纹理、光谱和地形特征为自变量,多个森林结构参数（林分平均直径、断面积、蓄积量和树种多样性指数）为因变量的估测模型,筛选最优纹理特征生成窗口及最优森林结构参数反演模型。结果表明,SPOT5影像的纹理光谱特征与森林结构参数具有较强的相关性,9×9窗口为最优纹理特征生成窗口;在引入地形因子后模型精度有了较大提高
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