联合光学和合成孔径雷达数据的太平湖森林地上生物量反演研究

编号 zgly0001747794

文献类型 期刊论文

文献题名 联合光学和合成孔径雷达数据的太平湖森林地上生物量反演研究

作者 周蔚  吕延杰  林起楠 

作者单位 国家林业和草原局华东调查规划设计院  浙江农林大学 

母体文献 西北林学院学报 

年卷期 2023,38(2)

页码 193-200

年份 2023 

分类号 S771.8 

关键词 Sentinel-1  Sentinel-2  随机森林回归算法  地上生物量  植被指数 

文摘内容 光学和合成孔径雷达(SAR)多源传感器数据融合对提高森林地上生物量(AGB)提取精度具有重要意义。以太平湖森林为研究对象,以Sentinel-1 SAR数据和Sentinel-2光学数据为数据源,利用随机森林回归算法系统性地评估光学和SAR数据对AGB反演的互补优势和策略选择。采用Sentinel-2光学数据的AGB反演精度(R^(2)=0.63,RMSE=37.05 mg/hm^(2),sMAPE=0.56)优于采用Sentinel-1 SAR数据的AGB反演精度(R^(2)=0.37,RMSE=52.25 mg/hm^(2),sMAPE=0.65),联合两者数据的AGB估算精度最高(R^(2)=0.69,RMSE=34.17 mg/hm^(2),sMAPE=0.55);基于不同策略构建的AGB估计模型当中,植被指数(RVI、NDVI和红边相关的NDVIre)和纹理变量(NDVIre_Mea)的重要性高于光谱波段和后向散射系数。联合Sentinel-1和Sentinel-2数据的光谱波段、植被指数、纹理信息和后向散射系数,能够有效的缓和遥感信息饱和性问题和提高AGB反演精度。