【摘 要】
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【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特
【机 构】
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国家林业和草原局中南调查规划设计院,中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心,南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目“人工林资源监测关键技术研究”(2017YFD0600900);湖南省科技厅项目“林业遥感大数据与生态安全”(2016TP1014);湖南省教育厅科学研究重点项目(17A225)
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【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到
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