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基于江苏省常熟市虞山地区Landsat 8OLI影像和55块调查样地数据,利用多元逐步回归法建立森林生物量模型,并讨论了预测结果及其精确性。选择包括各波段灰度值、不同波段灰度值之间的线性和非线性组合(包括18种植被指数)、纹理信息以及主成分分析、最小噪声分离变换等在内的53个特征变量。通过分析53个特征变量与森林地上、地下生物量的Pearson相关性,进行特征变量的优化提取。结果表明:所有样地无区分分析时,地上和地下生物量的模型精度均达到0.4以上,基于3种森林类型(针叶林、阔叶林和混交林)进行地上和地下生物量建模时精度有明显提高,达到0.67以上,地上生物量和地下生物量的估测结果均为混交林优于阔叶林,阔叶林优于针叶林。 相似文献
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借助机载小光斑激光雷达点云数据,采用Kraus滤波法结合增强Canny算子优化提取数字高程模型,然后结合LiDAR数据中提取的nDSM和粗糙度特征,以及CCD数据中获得的光谱属性和几何属性,应用多源特征融合面向对象影像分类方法,以提高城市环境下遥感分类的可靠性和建筑实体信息提取精度。结果表明:DEM估测值变异解释能力达到96%,其均方根误差1.15 m,拟合的直线紧贴1∶1线;同时,结合粗糙度、光谱信息和形态指数等信息分类的方法不仅缓解了分类“噪声”,降低了错分现象,且精度较高;研究区内建筑的面积决定系数大多高于0.7,高度信息的估测值变异解释能力也均达到92%以上,表明基于多源特征融合的面向对象分类方法结果可靠且对建筑的三维结构参数提取精度高。 相似文献
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