基于GF-1与Landsat-8的康保县叶面积指数遥感反演研究
2018-01-15分类号：S718.5;S771.8
【部门】林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室 Department of Geography Southern Illinois University at Carbon dale
【摘要】以GF-1和Landsat8遥感影像为数据源,采用逐步回归、非线性Logistic回归和基于空间位置的地理加权回归3种方法,结合134个野外样地调查数据,在河北省康保县开展叶面积指数反演研究,并对结果进行精度检验。结果表明:(1)在荒漠化地区,GF-1和Landsat-8遥感影像提取的植被指数因子与LAI均有较高的相关性。运用主成分分析方法对植被指数因子进行处理,可以有效消除各影响因子间的共线性。(2)基于GF-1和Landsat-8影像分别建立的3种模型,均以地理加权回归决定系数最大,均方根误差最小,反
【关键词】叶面积指数 逐步回归分析 Logistic回归分析 地理加权回归分析 主成分分析 GF-1 Landsat-8
【基金】国家林业局荒漠化和沙化监测专题项目(2014889);; 湖南省百人计划特聘教授基金项目(1020990);; 中国博士后科学基金(2014M562147);; “十二五”国家高技术研究发展计划(863计划)课题(2012AA102001);; 湖南省科技厅项目“林业遥感大数据与生态安全”(2016TP1014)
【所属期刊栏目】中南林业科技大学学报
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