田静
- 作品数：4 被引量：42H指数：4
- 供职机构：东北林业大学更多>>
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- 相关领域：农业科学更多>>
- 基于ICESat-GLAS波形数据估测森林郁闭度被引量：5
- 2016年
- 为探究GLAS波形数据在估测森林郁闭度方面的潜力,以吉林省汪清林业局经营区为研究区,利用高斯低通滤波器对GLAS波形数据进行平滑滤波,从平滑后的GLAS波形数据中提取比值能量参数（I）和差值能量参数（ec）,针对不同森林类型分别建立森林郁闭度单变量模型和多变量模型。研究结果表明：利用参数I建立的单变量模型优于利用参数ec建立的单变量模型;而利用参数I和ec建立的多变量模型明显优于单变量模型。对阔叶林来说,森林郁闭度模型的决定系数（R^2adj）和均方根误差（RMSE）分别为0.72和0.07,模型验证的R^2adj为0.74,RMSE为0.06;而对于针叶林,模型的R^2adj为0.80,RMSE为0.10,模型验证的R^2adj为0.76,RMSE为0.11;混交林模型的精度在阔叶林和针叶林之间,模型的R^2adj为0.75,RMSE为0.09,模型验证的R^2adj和RMSE分别为0.71和0.07。因此,GLAS波形数据在估测森林郁闭度方面具有一定的潜力,将参数I和ec联合能够提高GLAS波形数据估测森林郁闭度的精度。
- 邱赛邢艳秋田静丁建华
- 关键词：激光雷达森林郁闭度
- 星载LiDAR与HJ-1A/HSI高光谱数据联合估测区域森林冠层高度被引量：11
- 2016年
- 【目的】将ICESat-GLAS波形数据与HJ-1A/HSI高光谱数据联合,借助HSI高光谱数据提供的连续高分辨率光谱信息,实现区域森林冠层高度的估测,降低由于GLAS光斑呈离散条带状分布无法覆盖整个研究区造成的估测误差。【方法】首先,从平滑后的ICESat-GLAS波形数据中提取波形参数(波形长度W和地形坡度参数TS),基于W和TS建立GLAS森林冠层高度估测模型,并利用此模型计算研究区所有GLAS光斑内的森林冠层高度;然后,采用最小噪声分离法(MNF)对HJ-1A/HSI高光谱数据进行降维,提取前3个MNF分量(MNF1,MNF2,MNF3);最后,基于支持向量回归机(SVR)算法,利用GLAS估测的森林冠层高度和3个MNF分量建立区域森林冠层高度SVR估测模型,并估测研究区内无GLAS光斑覆盖区域的森林冠层高度,生成森林冠层高度分布图。【结果】从ICESat-GLAS波形数据中提取的地形坡度参数TS与野外实测地形坡度具有显著线性关系(R2=0.78);基于W和TS建立的GLAS森林冠层高度估测模型的R^2=0.78,RMSE=2.51 m,模型验证的R^2=0.85,RMSE=1.67 m;基于支持向量回归机算法建立的SVR模型建模的R2=0.70,RMSE=3.62 m,模型验证的R2=0.67,RMSE=4.42 m。采用野外数据对最终得到的森林冠层高度分布图的估测误差进行分析,结果估测误差最大值为7.10 m,最小值为0.07 m,平均值为1.78 m,估测误差的标准差为1.49 m,Q1为0.75 m,Q3为2.31 m。【结论】从ICESat-GLAS波形数据中提取的地形坡度参数TS能够很好地反映地形坡度的变化,本研究建立的线性关系模型可克服对数关系模型在平坦地区解释困难的问题。基于支持向量回归机算法,将ICESat-GLAS波形数据与HJ-1A/HSI高光谱数据联合,可克服ICESat-GLAS由于光斑呈离散条带状分布无法实现区域森林冠层高度估测的不足,实现对区域森林冠层高度的高精度估测。
- 邱赛邢艳秋田静丁建华
- 关键词：坡度支持向量回归机
- 基于元胞自动机和BP神经网络算法的Landsat-TM遥感影像森林类型分类比较被引量：17
- 2017年
- 【目的】针对森林资源遥感监测效果往往受森林类型识别分类方法的影响,提出一种基于元胞自动机的遥感影像森林类型分类方法,以提高Landsat-TM遥感影像的分类精度,为森林资源遥感监测提供技术支持。【方法】以小兴安岭带岭林业经营管理局为研究区,基于2010年Landsat5-TM影像数据和2012年森林资源二类调查数据,采用窗口法获取TM第5波段各待分类别的像元均值作为聚类中心,以元胞自动机的Moore模型为框架,以元胞为基本单位,以像元均值为对象,利用最小距离法求取进化规则(判断准则是中心元胞周围的8个元胞距每类聚类中心的距离最近且像元数量最多,则中心元胞属于该类别),充分考虑影像及地物之间的空间特征,采用元胞自动机分类方法进行森林类型的识别分类。同时,以相同的样本数,采用3层BP神经网络模型对TM遥感影像进行分类试验,并比较2种方法的分类效果。【结果】基于元胞自动机的分类方法总体分类精度为88.712 1%,Kappa系数为0.829 1,针叶林、阔叶林和针阔混交林的用户精度分别为73.60%,92.94%和94.13%,达到了区分针叶林、阔叶林和针阔混交林的分类目的。BP神经网络算法的总体分类精度为86.671 3%,Kappa系数为0.798 4,针叶林、阔叶林和针阔混交林的用户精度分别为69.22%,93.37%和90.76%。2种分类方法均可有效识别森林类型信息。【结论】元胞自动机模型应用于遥感影像森林类型识别分类可弥补因TM影像空间分辨率较低造成的遥感影像分类精度过低的问题,提高分类精度。在森林分布破碎、种类类型多样且结构复杂的带岭林区,该研究结果有助于森林资源监测与管理,可为大区域尺度的森林动态信息监测提供更好的数据及技术支持。
- 田静邢艳秋姚松涛曾旭婧焦义涛
- 关键词：元胞自动机BP神经网络LANDSAT
- 星载大光斑LiDAR与HJ-1A高光谱数据联合估测区域森林地上生物量被引量：10
- 2016年
- 以吉林省汪清林业局经营区为研究区,利用HJ-1A/HSI高光谱数据和ICESat-GLAS波形数据,估测区域森林地上生物量。从平滑后的GLAS波形数据中提取波形长度W和地形坡度参数TS,建立GLAS森林最大树高估测模型;从GLAS波形数据中提取能量参数I(植被回波能量Ev和回波总能量E之比),建立GLAS森林郁闭度估测模型;利用GLAS估测的森林最大树高和森林郁闭度联合建立森林地上生物量模型。由于GLAS呈离散条带状分布,无法实现区域估测,因此研究将GLAS波形数据与HJ-1A/HSI高光谱数据联合,基于支持向量回归机算法实现森林地上生物量区域估测,得到研究区森林地上生物量分布图。研究结果显示,基于W和TS建立的GLAS森林最大树高估测模型的adj.R^2=0.78,RMSE=2.51m,模型验证的adj.R^2=0.85,RMSE=1.67m。地形坡度参数TS能够有效的降低地形坡度的影响;当林下植被高度为2m时,得到的基于参数I建立的GLAS森林郁闭度估测模型效果最好,模型的adj.R^2=0.64,RMSE=0.13,模型验证的adj.R^2=0.65,RMSE=0.12。利用森林最大树高和森林郁闭度建立的森林地上生物量模型的adj.R^2=0.62,RMSE=10.88 t/hm^2,模型验证的adj.R^2=0.60,RMSE=11.52 t/hm^2。基于支持向量回归机算法,利用HJ-1A/HSI和GLAS数据建立的森林地上生物量SVR模型,生成了森林地上生物量分布图,利用野外数据对得到的分布图进行验证,验证结果显示森林地上生物量估测值与实测值存在很强的线性关系(adj.R^2=0.62,RMSE=11.11 t/hm^2),能够满足林业应用的需要。因此联合ICESat-GLAS波形数据与HJ-1A高光谱数据,能够提高区域森林地上生物量的估测精度。
- 邱赛邢艳秋徐卫华丁建华田静
- 关键词：森林郁闭度支持向量回归算法
