基于SVR的GF1號遙感影像森林蓄積量估測

張?zhí)K 周小成 黃洪宇 馮芝清

摘 要：國產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星遙感影像已成為森林資源調(diào)查和監(jiān)測的重要數(shù)據(jù)源?；趪a(chǎn)衛(wèi)星遙感的森林蓄積量估算成為重要的研究方向之一。本研究以福建省將樂縣為研究區(qū)，選擇國產(chǎn)高分辨率高分一號衛(wèi)星2 m分辨率遙感影像為主要數(shù)據(jù)源，加以輔助野外實地調(diào)查數(shù)據(jù)，分別采用多元線性回歸和SVM（support vector machine）回歸方法開展亞熱帶針葉林蓄積量估算效果評價研究。首先，從融合影像中提取遙感因子，包括11個光譜因子和10個紋理因子等;其次，對21個遙感因子進(jìn)行相關(guān)性分析，選取皮爾森相關(guān)系數(shù)較大的6個遙感因子;第三，應(yīng)用多元線性回歸和支持向量機(jī)回歸（support vector regression，SVR）對所選遙感因子建立模型，選取最優(yōu)模型反演將樂縣蓄積量分布圖。結(jié)果表明：支持向量機(jī)回歸（SVR）估測蓄積量的模型預(yù)估精度達(dá)到98.22%。

關(guān)鍵詞：高分一號;森林蓄積量;支持向量機(jī)回歸;多元線性回歸

中圖分類號：S758.51;S771.8

文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A