关键词:
森林蓄积量
植被指数
纹理特征
多源遥感
决策级融合
摘要:
以内蒙古自治区赤峰市旺业甸实验林场为研究区,选择高分二号(GF-2)、Landsat-8、哨兵二号(Sentinel-2)遥感数据源,结合79个地面调查样本,提取单波段、植被指数、纹理特征等243个变量,通过Pearson相关系数与前向特征选择方法进行特征筛选,采用多元线性回归、随机森林、k-最近邻、支持向量机等模型,按照GF-2与Landsat-8(G+L)、GF-2与Sentinel-2(G+S)、Sentinel-2与Landsat-8(S+L),以及GF-2、Sentinel-2和Landsat-8(G+S+L)4种组合方式,分别构建多源遥感数据使用特征结合与决策级融合2种不同的方法对森林蓄积量进行估测。结果表明:多源遥感数据在特征结合与决策级融合下较单一数据源均取得了更好的估测精度,其中在特征结合下的G+L组合的随机森林模型拟合程度最好,得到了最高的估测精度,其R2为0.66,相对均方根误差为25.82%;决策级融合中熵法下的S+L组合取得了较好的估测结果,其R2为0.64,均方根误差为61.23m3/hm2,相对均方根误差为25.96%。由此可见,多源遥感数据利用决策级融合策略在森林蓄积量估测反演方面具有一定的潜力。