基于RapidEye的人工林生物量遥感反演模型性能对比

编号 zgly0000980367

文献类型 期刊论文

文献题名 基于RapidEye的人工林生物量遥感反演模型性能对比

学科分类 220.2530;林业遥感

作者 王璟睿  沈文娟  李卫正  李明诗  郑光 

作者单位 南京林业大学林学院  南方林业协同创新中心南京林业大学  南京大学国际地球系统科学研究所 

母体文献 西北林学院学报 

年卷期 2015(6)

页码 196-202

年份 2015 

关键词 生物量  RapidEye  BP神经网  支持向量机  随机森林 

文摘内容 利用2012年RapidEye高空间分辨率遥感影像并结合野外样方数据,采用多种建模技术进行生物量的反演和制图。先依据RapidEye光谱数据发展出包括NDVI、RVI等多种植被指数、光谱特征图像及纹理特征,再通过相关分析筛选建模所需因变量,采用支持向量机、BP神经网络和随机森林算法建立森林生物量估测模型并进行精度验证。结果表明,基于支持向量机的建模R2为0.687,验证R2为0.641,平均相对误差为0.306;基于BP神经网的建模R2为0.552,验证R2为0.358,平均相对误差为0.525;基于随机森林的建模R2为0.850,验证R2为0.324,平均相对误差为0.468。