基于GF-1 PMS影像和k-NN方法的延庆区森林蓄积量估测

作者：王海宾; 彭道黎^*; 高秀会; 李文芳

来源：浙江农林大学学报, 2018, 35(06): 1070-1078.

• 森林测计学
• 森林蓄积量
• 偏最小二乘回归法
• k-最邻近(k-NN)法
• GF-1 PMS影像

应用高分1号(GF-1)全色和多光谱(PMS)影像和k-最邻近(k-NN)方法进行县域尺度的森林蓄积量估测,探讨GF-1 PMS影像以及k-NN方法估测森林蓄积量的适用性。以北京市延庆区森林资源二类调查数据为基础数据,森林蓄积量为研究对象,基于国产GF-1 PMS影像数据提取植被指数,采用k-NN法构建森林蓄积量估测模型,并引入偏最小二乘回归法予以比较,选出最优估测方法对全区森林蓄积量进行反演。结果显示:偏最小二乘回归法估测的森林蓄积量均方根误差为21.90 m3·hm-2,相对均方根误差为27.5%,偏差为17.23 m3·hm-2。基于k-NN方法的森林蓄积量估测的均方根误差为12.80 m3·hm-2,相对均方根误差为16.0%,偏差为15.02 m3·hm-2。与官方公布的全区森林蓄积量进行对比,结果显示:基于k-NN法反演的全区森林蓄积量统计结果(245.98万m3,估测精度为86.0%)要好于偏最小二乘回归法(266.22万m3,估测精度为76.6%)。最后生成了全区森林蓄积量空间分布图。

• 单位
  北京林业大学