基于资源一号卫星的小兴凯湖水体浊度反演

为更好地反演小兴凯湖水体浊度,在普通回归模型的基础上,引入哑变量和空间自回归理论,优化小兴凯湖水体浊度遥感反演模型,以期提高反演模型的精度。结果表明:哑变量空间自回归模型能够有效提高浊度反演精度,相较普通回归模型、哑变量模型和空间自回归模型,其R^(2)分别提高了12.39%、6.55%、1.97%,e_(RMSE)分别减少了39.59%、30.21%、1.45%;小兴凯湖水体浊度呈北高南低的趋势,符合水体浊度分布近岸高、远岸低的规律,5月水体浊度分布较为均衡,浊度高值积聚在承紫河河口、兴凯湖农场等区域,8月水体浊度整体高于5月。

基于地基激光雷达构建人工林树高模型的研究

为探索地基激光雷达技术提取人工林单木因子、构建树高模型的可靠性,本文采用地基激光雷达技术对水曲柳(Fraxinus mandshurica)和兴安落叶松(Larix gmelinii)2种人工林样地进行多站全方位扫描,对获取的点云数据进行预处理、点云归一化和单木分割,再批量提取单木因子树高和胸径,最后基于点云数据提取的单木因子,分别对备选的8个树高模型进行拟合,并用实测数据进行检验,得出模型精度评价结果。结果显示:①针对本文所选的2块人工林样地,地基激光雷达点云数据对单木的识别率达到了100%;②水曲柳和兴安落叶松胸径提取结果决定系数(R 2)均在0.92以上,树高的R 2均在0.90以上;③基于点云提取的树高和胸径构建的水曲柳的最优树高模型为Schumacher模型,拟合结果调整绝对系数(R_(a)^(2))为0.8261,兴安落叶松的最优树高模型为Logistic模型,拟合结果R_(a)^(2)为0.8011,2个树种最优树高模型拟合与检验结果基本一致。从而得出,地基激光雷达技术对人工林样地单木识别率很高,单木因子提取精度较好,基于提取的单木因子所构建树高模型,在林业调查中有较高的科研价值和应用前景。