基于k-NN算法的叶面积指数遥感反演

编号 zgly0001533906

文献类型 期刊论文

文献题名 基于k-NN算法的叶面积指数遥感反演

作者 孙华  罗朝沁  林辉  严恩萍  罗喜华  罗孝云 

作者单位 中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心  攸县黄丰桥国有林场 

母体文献 中南林业科技大学学报 

年卷期 2016年12期

年份 2016 

分类号 S771.8 

关键词 林业遥感  叶面积指数  k-NN  GeoEye-1  黄丰桥林场 

文摘内容 叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)作为植被冠层结构的重要描述参数之一,能体现植被光合、蒸腾和呼吸作用的能力。借助GPS和LAI-2200冠层分析仪在攸县黄丰桥林场开展LAI测量。利用ENVI软件对Geo Eye-1数据进行了辐射定标,大气校正和正射校正。通过研究LAI与Geo Eye-1影像波段及其衍生指数的相关性,筛选出2组估算LAI的指数因子(6个指数因子和10个指数因子)。应用k-NN进行叶面积指数反演,同时将反演结果与多元线性回归模型结果进行比较。结果表明:利用2组指数因子进行多元线性回归模型反演LAI中,6个指数因子的模型决定系数R2为0.386,10个指数因子的模型决定系数R2为0.498。从回归模拟的角度分析,10个指数因子得到的模拟结果要优于6个指数因子的模拟结果。利用2组指数因子通过设置4个不同的k值(k=3,5,7,10)得到8个k-NN反演结果中,以10个指数因子得到的k-NN反演结果较好,其中在k=3时效果最好,其决定系数R2为0.733,精度为85.4%。建模精度分析表明选用10个指数因子进行LAI的反演优于选用6个指数因子,其中k-NN方法的反演结果优于多元线性回归模型,说明利用k-NN方法进行LAI的反演是可行的。