【摘 要】
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森林生物量作为陆地生物圈的主体,是衡量生态系统生产力的重要指标,也是研究森林生态系统物质循环的重要基础,在全球变暖和气候变化研究中也有着举足轻重的地位。本研究以浙江省台州市临海市为研究区,提取哨兵二号(Sentinel-2)光学遥感影像的光谱信息、植被指数、纹理特征因子和哨兵一号(Sentinel-1)合成孔径雷达的后向散射系数,融合森林资源二类调查数据和数字高程模型,探究多源数据融合以及机器学习
【基金项目】
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浙江省重点研发项目(2018C02013)
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森林生物量作为陆地生物圈的主体,是衡量生态系统生产力的重要指标,也是研究森林生态系统物质循环的重要基础,在全球变暖和气候变化研究中也有着举足轻重的地位。本研究以浙江省台州市临海市为研究区,提取哨兵二号(Sentinel-2)光学遥感影像的光谱信息、植被指数、纹理特征因子和哨兵一号(Sentinel-1)合成孔径雷达的后向散射系数,融合森林资源二类调查数据和数字高程模型,探究多源数据融合以及机器学习方法在森林地上生物量估测的能力,分析影响七类优势树种森林地上生物量的主要影响因素。使用基于递归特征消除的特征选择方法,建立各优势树种森林地上生物量估测模型,以决定系数、均方根误差来估测模型性能,对比验证随机森林、自适应提升和类别提升方法的估测结果。研究结果表明:多源数据可以为森林地上生物量提供更丰富的特征维度,有效提高模型精度;递归特征消除方法可以在保持甚至提高模型性能的前提下,降低模型复杂度,加快训练速度;类别提升算法在森林地上生物量估测效果上优于随机森林和自适应提升算法;不同优势树种的森林地上生物量的主要影响因素与个数不尽相同,但也存在如年龄、郁闭度和海拔这些共同的影响因素。
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