【摘 要】
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以Landsat 8、GF-1和Sentinel-2A为数据源，依据2019年、2020年外业调查数据为实测数据，提取纹理因子和植被指数，采用KNN-FIFS方法构建研究区的森林AGB估算模型，对云南省宜良县小哨林场森林AGB进行反演。结果发现3种光学数据的森林AGB估算模型中，Sentinel-2A数据结果最优，R~2为0.60,RMSE为21.40 t/hm~2;GF-1反演结果次之，R~2为
【基金项目】
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国家地区自然科学基金项目（31860240）； 云南省万人计划青年拔尖人才项目（80201444）；
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以Landsat 8、GF-1和Sentinel-2A为数据源，依据2019年、2020年外业调查数据为实测数据，提取纹理因子和植被指数，采用KNN-FIFS方法构建研究区的森林AGB估算模型，对云南省宜良县小哨林场森林AGB进行反演。结果发现3种光学数据的森林AGB估算模型中，Sentinel-2A数据结果最优，R~2为0.60,RMSE为21.40 t/hm~2;GF-1反演结果次之，R~2为0.59,RMSE为22.11 t/hm~2;Landsat 8反演结果较差，R~2为0.47,RMSE为23.29 t/hm~2;组合3种数据特征的反演结果最差，R~2为0.42,RMSE为23.86 t/hm~2。结论得出：高空间分辨率光学数据反演结果优于低空间分辨率结果，多源数据组合反演森林AGB低于单一数据源反演结果，Sentinel-2A和国产GF-1反演结果相差不大，说明国产卫星GF-1在定量反演研究上有巨大潜力。
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