【摘 要】
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基于Quick Bird高分辨率遥感影像,利用面向对象分类法提取了果子沟林场实验区的低林分密度的天山云杉的树冠信息,以实测数据为真值检验遥感方法提取的树冠大小的精度;在此基
【机 构】
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西南林业大学,中国林业科学研究院资源信息所,新疆维吾尔自治区林业科学研究院,新疆天西林业管理局霍城林场
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基于Quick Bird高分辨率遥感影像,利用面向对象分类法提取了果子沟林场实验区的低林分密度的天山云杉的树冠信息,以实测数据为真值检验遥感方法提取的树冠大小的精度;在此基础上建立了基于遥感影像树冠与实测胸径的关系模型,利用模型估计的胸径和一元材积模型,计算云杉单木材积。结果表明：研究区内天山云杉的树冠遥感方法分类的生产者精度为91.47%,用户精度为90.9%。基于实测胸径和提取冠幅面积所建立的回归方程的决定系数R^2=0.753 3,树冠面积提取精度为89.17%,胸径的预估精度为87.91%,材积的
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