【摘 要】
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快速、准确、无损估测马尾松林叶面积指数对精准林业管理具有重要意义。以小型低空无人机为平台,搭载RedEdge多光谱传感器,获取福建省西部马尾松林多光谱影像,运用重采样的方式获取并计算不同空间分辨率(0.08、0.1、0.2、0.5、1、2、5 m)下的植被指数,结合地面实测LAI数据,分析其与植被指数的相关性,进而采用线性模型(LR)、多元逐步回归模型(MSR)、随机森林模型(RF)、支持向量机模
【机 构】
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福建工程学院建筑与城乡规划学院,3S技术与资源优化利用福建省高校重点实验室,福建农林大学林学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31770760、41401385)。
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快速、准确、无损估测马尾松林叶面积指数对精准林业管理具有重要意义。以小型低空无人机为平台,搭载RedEdge多光谱传感器,获取福建省西部马尾松林多光谱影像,运用重采样的方式获取并计算不同空间分辨率(0.08、0.1、0.2、0.5、1、2、5 m)下的植被指数,结合地面实测LAI数据,分析其与植被指数的相关性,进而采用线性模型(LR)、多元逐步回归模型(MSR)、随机森林模型(RF)、支持向量机模型(SVM)和人工神经网络模型(BP)构建不同空间分辨率下的马尾松林LAI估测模型以决定系数(R~2)、
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