【摘 要】
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依据香格里拉市Landsat8 OLI提取的因子和外业调查的高山松样地地上生物量,利用梯度提升回归树(GBRT)建立了地上生物量与遥感因子的估测模型,并与随机森林、多元线性回归、偏
【基金项目】
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林业公益性行业科研专项(201404309), 2017年云南省唐守正院士专家工作站人才培养计划, 西南林业大学林学一级学科中青年后备人才培养计划(5009750101-1)
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依据香格里拉市Landsat8 OLI提取的因子和外业调查的高山松样地地上生物量,利用梯度提升回归树(GBRT)建立了地上生物量与遥感因子的估测模型,并与随机森林、多元线性回归、偏最小二乘方法进行了对比。结果表明:纹理信息对生物量有重要影响,其中熵、相关性和Landsat8 OLI近红外波段的信息对生物量的影响最大;采用GBRT进行建模,当迭代次数大于200次时,偏差降低减缓,GBRT建模方法的精度评价指标(R2=0.96,rRMSE=8.80%,P=73.88%)均优于其他3个模型。应用Landsat数据进行森林地上生物量估测的不确定因素较多,GBRT可作为高山松及其他树种地上地上生物量遥感估测的另一新方法。
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