基于RS的林分蓄积量估测模型研究——以内蒙古大青山人工油松林为例

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以TM遥感影像和二类调查小班数据为研究资料,以内蒙古大青山人工油松林为研究对象,采用逐步回归的方法构建内蒙古大青山人工油松林蓄积量估测模型,其中遥感因子选取与植物生长相关的植被指数及比值波段,林分立地条件因子选取郁闭度、坡向、龄级。研究结果表明:NDVI、RVI、DVI、郁闭度、TM4*TM3/TM7通过了T检验,作为入选变量参与模型构建。所建立的模型线性关系显著,估测精度86.21%,达到了森林资源二类调查要求,有一定的应用价值。 Based on TM remote sensing images and data from two surveys of small classes, the artificial forest of Daqingshan in Inner Mongolia was used as the research object to establish the estimation model of the artificial forest of Pinus tabulaeformis in Daqingshan, Inner Mongolia by stepwise regression method. The selection of remote sensing factors and plant growth Related vegetation index and the ratio of bands, forest stand condition factors selected canopy density, aspect, age class. The results showed that: NDVI, RVI, DVI, canopy closure, TM4 * TM3 / TM7 passed the T test, and participated in the model construction as the selected variable. The established model has a significant linear relationship with an estimated accuracy of 86.21%, which meets the requirements of the second type of forest resources survey and has certain application value.
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