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Position: Home > Articles > Estimation of Forest Above-ground Biomass from Optical Remote Sensing Databy Optimizing Features Journal of Northeast Forestry University 2022,50 (4) 47-54

依据光学遥感特征优选的森林地上生物量反演

作  者:
王熙媛;张王菲;李云;杨仙保
单  位:
西南林业大学
关键词:
森林地上生物量;Landsat 8 OLI;高分1号;哨兵2号;KNN-FIFS
摘  要:
以Landsat 8、GF-1和Sentinel-2A为数据源,依据2019年、2020年外业调查数据为实测数据,提取纹理因子和植被指数,采用KNN-FIFS方法构建研究区的森林AGB估算模型,对云南省宜良县小哨林场森林AGB进行反演.结果发现3种光学数据的森林AGB估算模型中,Sentinel-2A数据结果最优,R2为0.60,RMSE为21.40 t/hm2;GF-1反演结果次之,R2为0.59,RMSE为22.11 t/hm2;Landsat 8反演结果较差,R2为0.47,RMSE为23.29 t/hm2;组合3种数据特征的反演结果最差,R2为0.42,RMSE为23.86 t/hm2.结论得出:高空间分辨率光学数据反演结果优于低空间分辨率结果,多源数据组合反演森林AGB低于单一数据源反演结果,Sentinel-2A和国产GF-1反演结果相差不大,说明国产卫星GF-1在定量反演研究上有巨大潜力.
译  名:
Estimation of Forest Above-ground Biomass from Optical Remote Sensing Databy Optimizing Features

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