编号 zgly0001735013
文献类型 期刊论文
文献题名 基于无人机LiDAR特征变量的南方集体林区蓄积量估测
作者单位 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
母体文献 林业资源管理
年卷期 2021,(4)
页码 157-165
年份 2021
分类号 S758.51 S771.8
关键词 南方集体林区 无人机雷达 回归模型 随机森林 蓄积量
文摘内容 基于广西壮族自治区森林资源年度监测评价成果数据,采用逐步回归选择机载激光雷达特征变量,建立多元线性回归、Logistic回归和随机森林模型,预测南方集体林区桉树、杉木和天然阔叶林样地的蓄积量。结果表明:1)桉树和杉木样地的逐步回归特征变量多为高度和强度变量,而天然阔叶林样地则是间隙率、覆盖度、叶面积指数等综合变量;2)桉树和天然阔叶林样地,随机森林模型的蓄积量估测精度(桉树R^(2)=0.97,RMSE=12.60m^(3)/hm^(2);天然阔叶林:R^(2)=0.90,RMSE=18.45m^(3)/hm^(2))高于多元线性回归和Logistic回归模型,而杉木样地在多元线性回归模型中得到了最优的蓄积量估测结果(R^(2)=0.91,RMSE=24.30m^(3)/hm^(2));3)在3种模型估测精度中,人工桉树和杉木样地均优于天然阔叶林样地。可见,高密度的激光雷达点云可以获取更优的特征变量,针对复杂的样地条件需要灵活选择估测模型实现蓄积量调查,以便为林草部门进行森林资源调查、监测和经营管理提供科学依据。