本文主要研究内容
作者李佳（2019）在《基于GF-2影像杉木材积反演研究》一文中研究指出：结合遥感影像与地面调查数据,利用回归与空间模拟插值的方法已经广泛应用于森林蓄积量的估测之中。这些研究主要集中在较大尺度上,对单木材积反演的研究则很少。随着遥感影像分辨率大幅度提高,使得单木材积的反演成为可能。同时利用遥感估测材积,存在很多不确定性的因素,这些不确定性因素严重影响反演精度,如位置误差是单木材积反演最致命的不确定因素。本文以湖南省黄丰桥林场人工杉木林为研究对象,在试验区内随机设置15块杉木中龄林样地,共实测了杉木909株,采用多元逐步回归、偏最小二乘回归和BP神经网络三种方法建立基于GF-2影像杉木材积估测模型。并且通过移动单株杉木的位置来模拟位置偏移造成的误差,采用了固定方向移动和随机方向移动两套实验方案。固定方向移动实验中,利用随机数组确定移动方向为北方向,移动距离依次为1m、2m直到10m。随机方向移动实验中利用随机数组,每株树向8个方向(东、西、南、北、东北、西北、西南、东南)移动,移动距离依次为1m、2m直到10m。每移动一次用建立的三种模型进行杉木材积反演和精度评价,得到固定方向和随机方向中三种模型精度随位置移动变化规律。主要结论如下:(1)三种模型中BP神经网络模型的拟合效果和估测效果最好。BP神经网络模型估测精度为81.60%;偏最小二乘回归模型次之,预测精度为80.98%;多元逐步回归模型精度最低为79.22%。三种模型估测精度均较高,说明杉木材积遥感反演可行。(2)三种模型的残差两两之间进行差异显著性检验结果表明多元逐步回归和PLS回归模型两种线性模型之间没有显著性差异;BP神经网络模型和其他两者模型均存在显著性差异,说明BP神经网络模型预测结果与其他两种模型相比,不仅在精度上优于其他两种模型,而且与其他两种模型预测结果存在本质的差别。(3)固定方向和随机方向移动两种实验结果表明当样木位置未移动时,三种模型反演精度最高,当移动距离在0-2m时,模型估测精度随位置偏移的增大而缓慢下降,当位置超过2m达到3m时,模型估测精度急剧下降,并且此后随着移动距离的增加,估测精度均较低。(4)位置误差对杉木材积反演精度的影响并不是简单的“误差越大,精度越低”,而是位置偏差在冠幅范围之内时,反演精度随偏移距离缓慢下降;当偏移超过冠幅时,反演精度急剧下降,维持低精度下的稳定状态。这主要是由于在冠幅范围内,叶片之间存在空间自相关性,能在一定程度上缓解位置误差对反演精度的影响,但是位置误差超过冠幅时,进行杉木材积反演己完全失去意义。
Abstract
jie ge yao gan ying xiang yu de mian diao cha shu ju ,li yong hui gui yu kong jian mo ni cha zhi de fang fa yi jing an fan ying yong yu sen lin xu ji liang de gu ce zhi zhong 。zhe xie yan jiu zhu yao ji zhong zai jiao da che du shang ,dui chan mu cai ji fan yan de yan jiu ze hen shao 。sui zhao yao gan ying xiang fen bian lv da fu du di gao ,shi de chan mu cai ji de fan yan cheng wei ke neng 。tong shi li yong yao gan gu ce cai ji ,cun zai hen duo bu que ding xing de yin su ,zhe xie bu que ding xing yin su yan chong ying xiang fan yan jing du ,ru wei zhi wu cha shi chan mu cai ji fan yan zui zhi ming de bu que ding yin su 。ben wen yi hu na sheng huang feng qiao lin chang ren gong sha mu lin wei yan jiu dui xiang ,zai shi yan ou nei sui ji she zhi 15kuai sha mu zhong ling lin yang de ,gong shi ce le sha mu 909zhu ,cai yong duo yuan zhu bu hui gui 、pian zui xiao er cheng hui gui he BPshen jing wang lao san chong fang fa jian li ji yu GF-2ying xiang sha mu cai ji gu ce mo xing 。bing ju tong guo yi dong chan zhu sha mu de wei zhi lai mo ni wei zhi pian yi zao cheng de wu cha ,cai yong le gu ding fang xiang yi dong he sui ji fang xiang yi dong liang tao shi yan fang an 。gu ding fang xiang yi dong shi yan zhong ,li yong sui ji shu zu que ding yi dong fang xiang wei bei fang xiang ,yi dong ju li yi ci wei 1m、2mzhi dao 10m。sui ji fang xiang yi dong shi yan zhong li yong sui ji shu zu ,mei zhu shu xiang 8ge fang xiang (dong 、xi 、na 、bei 、dong bei 、xi bei 、xi na 、dong na )yi dong ,yi dong ju li yi ci wei 1m、2mzhi dao 10m。mei yi dong yi ci yong jian li de san chong mo xing jin hang sha mu cai ji fan yan he jing du ping jia ,de dao gu ding fang xiang he sui ji fang xiang zhong san chong mo xing jing du sui wei zhi yi dong bian hua gui lv 。zhu yao jie lun ru xia :(1)san chong mo xing zhong BPshen jing wang lao mo xing de ni ge xiao guo he gu ce xiao guo zui hao 。BPshen jing wang lao mo xing gu ce jing du wei 81.60%;pian zui xiao er cheng hui gui mo xing ci zhi ,yu ce jing du wei 80.98%;duo yuan zhu bu hui gui mo xing jing du zui di wei 79.22%。san chong mo xing gu ce jing du jun jiao gao ,shui ming sha mu cai ji yao gan fan yan ke hang 。(2)san chong mo xing de can cha liang liang zhi jian jin hang cha yi xian zhe xing jian yan jie guo biao ming duo yuan zhu bu hui gui he PLShui gui mo xing liang chong xian xing mo xing zhi jian mei you xian zhe xing cha yi ;BPshen jing wang lao mo xing he ji ta liang zhe mo xing jun cun zai xian zhe xing cha yi ,shui ming BPshen jing wang lao mo xing yu ce jie guo yu ji ta liang chong mo xing xiang bi ,bu jin zai jing du shang you yu ji ta liang chong mo xing ,er ju yu ji ta liang chong mo xing yu ce jie guo cun zai ben zhi de cha bie 。(3)gu ding fang xiang he sui ji fang xiang yi dong liang chong shi yan jie guo biao ming dang yang mu wei zhi wei yi dong shi ,san chong mo xing fan yan jing du zui gao ,dang yi dong ju li zai 0-2mshi ,mo xing gu ce jing du sui wei zhi pian yi de zeng da er huan man xia jiang ,dang wei zhi chao guo 2mda dao 3mshi ,mo xing gu ce jing du ji ju xia jiang ,bing ju ci hou sui zhao yi dong ju li de zeng jia ,gu ce jing du jun jiao di 。(4)wei zhi wu cha dui sha mu cai ji fan yan jing du de ying xiang bing bu shi jian chan de “wu cha yue da ,jing du yue di ”,er shi wei zhi pian cha zai guan fu fan wei zhi nei shi ,fan yan jing du sui pian yi ju li huan man xia jiang ;dang pian yi chao guo guan fu shi ,fan yan jing du ji ju xia jiang ,wei chi di jing du xia de wen ding zhuang tai 。zhe zhu yao shi you yu zai guan fu fan wei nei ,xie pian zhi jian cun zai kong jian zi xiang guan xing ,neng zai yi ding cheng du shang huan jie wei zhi wu cha dui fan yan jing du de ying xiang ,dan shi wei zhi wu cha chao guo guan fu shi ,jin hang sha mu cai ji fan yan ji wan quan shi qu yi yi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自中南林业科技大学的李佳，发表于刊物中南林业科技大学2019-09-29论文，是一篇关于遥感论文,位置误差论文,不确定性分析论文,杉木材积反演论文,中南林业科技大学2019-09-29论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自中南林业科技大学2019-09-29论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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