胡振华
- 作品数：4 被引量：26H指数：3
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- 基于Hyperion数据的香格里拉森林郁闭度遥感估测研究被引量：8
- 2017年
- 基于Hyperion高光谱数据,采用2种方法进行波段选取,将选择的波段数据进行特征提取变量,采用偏最小二乘法分别对2种方法选择的特征变量建立香格里拉主要树种郁闭度遥感估测模型,并进行精度检验评价。结果表明:基于实测样地郁闭度差异特征分析选择的Hyperion特征波段建立的模型R^2为0.837、估测精度为82.09%,基于遥感影像进行分段主成分分析选择的Hyperion特征波段建立的模型R^2为0.764、估测精度为78.4%,基于样地数据郁闭度变化敏感性分析模型优于基于Hyperion影像的分段主成分分析模型;分段主成分分析法所选出的特征波段虽然包含了较多的波段信息,但是很多为连续波段或者波长较近的波段,波段之间的相关性较高,导致建模精度不如预期。
- 胡振华王丽媛岳彩荣王宗梅
- 关键词：HYPERION数据森林郁闭度主成分分析法偏最小二乘法
- 基于ALOS数据的云南松林蓄积量遥感估测方法
- 2017年
- 基于ALOS数据和样地实测数据为数据源,云南省宜良县为研究区,以提高森林蓄积量遥感估测模型精度为目的,从遥感、GIS、郁闭度等方面选取与森林蓄积量相关性较高的因子作为自变量。采用逐步回归法、主成分分析法、偏最小二乘法3种模型估测宜良县的云南松林蓄积量。从3种模型的拟合效果和估测精度比较结果表明:偏最小二乘法精度最高,调整决定系数为0.754,预测精度为82.77%,与主成分分析等传统线性估测模型相比精度有较大改善。
- 王丽媛胡振华徐天蜀
- 关键词：偏最小二乘法云南松森林蓄积量
- 宜良县云南松林生物量遥感估测方法研究被引量：7
- 2017年
- 利用landsat5影像和通过蓄积量-生物量转换方法获得的样地生物量数据,从宜良县云南松林遥感特征、地形特征、郁闭度等方面选取自变量,采用随机森林回归和偏最小二乘法进行生物量遥感估测建模。结果表明:随机森林回归估测模型调整决定系数R2为0.881,模型估测精度为82.3%;偏最小二乘模型的调整决定系数R2为0.753,模型估测精度为78.43%。随机森林回归在模型拟合效果和检验精度上均优于偏最小二乘模型。
- 胡振华王丽媛岳彩荣
- 关键词：云南松森林生物量偏最小二乘法
- 基于光学和微波遥感数据的森林蓄积量估测模型研究被引量：12
- 2018年
- 【目的】探讨综合光学遥感和微波遥感的多源数据森林蓄积量反演方法。【方法】以L波段ALOS PALSAR全极化数据和Landsat TM为数据源,结合地面调查样地数据,通过ALOS PALSAR提取不同极化状态的后向散射系数和极化比值等极化特征因子,Landsat TM数据提取光学遥感因子,以多元线性回归构建森林蓄积量模型。【结果】光学遥感反演方法、微波遥感反演方法、综合光学遥感和微波遥感的多源数据反演方法均可以实现森林蓄积量估测,其中,基于多源数据协同的反演模型为最优模型,决定系数R^2为0.674,模型检验均方根误差RMSE为13.38 m^3/hm^2。【结论】要比使用一种数据源的反演方法具有明显的优势,有效实现了森林蓄积量估测。
- 王宗梅岳彩荣刘琦胡振华柴凡一
- 关键词：蓄积量估测后向散射系数
