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基于Landsat时间序列影像和AHTC算法的高山松地上生物量估测
1
作者
滕晨凯
张加龙
+2 位作者
陈朝情
鲍瑞
黄凯
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期41-52,共12页
【目的】为了提高高山松地上生物量估测的精度,开发一种滤波算法,减少Landsat时间序列数据的噪声。【方法】基于1987、1992、1997、2002、2007、2012、2017年国家森林资源连续清查固定样地的数据以及1987—2017年的Landsat时间序列影像...
【目的】为了提高高山松地上生物量估测的精度,开发一种滤波算法,减少Landsat时间序列数据的噪声。【方法】基于1987、1992、1997、2002、2007、2012、2017年国家森林资源连续清查固定样地的数据以及1987—2017年的Landsat时间序列影像,利用谷歌地球引擎(Google earth engine,GEE)以及Python,通过Land Trendr滤波、Savitzky-Golay滤波、Horn卷积以及基于空间卷积理论开发的自适应霍恩地形卷积(Adaptive horn topography convolution,AHTC)算法对Landsat时间序列数据进行滤波,应用随机森林回归算法(Random forest regression,R_(FR))构建香格里拉市高山松地上生物量估测模型,并选择最优估测模型对1987、1992、1997、2002、2007、2012、2017年高山松地上生物量进行反演制图。【结果】1)从图像的直接评价指标均方根误差(Root mean square error,RMSE)以及峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)来看,经过AHTC算法滤波后的图像质量最好;2)在使用R_(FR)方法的情况下,滤波后的数据均表现出比原始数据更高的估测精度;3)经过AHTC算法滤波后的时间序列数据对高山松地上生物量的估测效果最优,其决定系数R2为0.885、均方根误差RMSE为34.63 t/hm^(2)、预测精度P为60.75%、相对均方根误差r RMSE为43.59%;4)采用AHTC和R_(FR)方法反演结果分别为1 236万t(1987年)、1 155万t(1992年)、1 455万t(1997年)、1 330万t(2002年)、1 314万t(2007年)、1 345万t(2012年)、1 654万t(2017年)。【结论】使用AHTC滤波方法在一定程度消除了时间序列影像自身所携带的大量噪声和不确定性,有效地提高了时间序列影像的质量,同时也为提高高山松地上生物量遥感估测精度提供了一种新思路。
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关键词
滤波
Landsat时间序列
高山松
生物量
AHTC
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职称材料
引入环境变量的香格里拉市高山松碳储量估测
2
作者
殷唐燕
张加龙
+5 位作者
廖易
王飞平
曹军
和云润
陈朝情
肖庆琳
《西部林业科学》
CAS
北大核心
2024年第1期119-128,共10页
森林碳储量是森林固碳能力的重要参考指标,准确估算森林碳储量对陆地碳循环具有重要意义。以香格里拉市1987—2017年Landsat TM/OLI遥感影像、森林资源连续清查数据和地形数据为主要数据源,利用Pearson相关性法、Spearman相关性法、Kend...
森林碳储量是森林固碳能力的重要参考指标,准确估算森林碳储量对陆地碳循环具有重要意义。以香格里拉市1987—2017年Landsat TM/OLI遥感影像、森林资源连续清查数据和地形数据为主要数据源,利用Pearson相关性法、Spearman相关性法、Kendall’sτ相关性法、距离相关性法和决策树法筛选预测变量,并引入不同环境变量结合随机森林(RF)模型估测香格里拉市高山松碳储量。结果显示:(1)在不同方法筛选出的预测变量中,偏度、角二阶矩等纹理因子与高山松碳储量相关性最高;(2)通过决策树法筛选出的变量组合所构建的RF模型效果最优,其R^(2)为0.845,RMSE为10.076 t/hm^(2),rRMSE为29.254%,P为0.747;(3)引入环境变量后,精度都有不同程度提升,其中地表温度对模型精度的提升最高,其R^(2)提高了4.80%,RMSE降低了1.71 t/hm^(2),rRMSE降低了5.391%,P提高了6.60%;(4)1987—2017年,香格里拉市高山松碳储量时空变化较明显,高山松碳储量增加了651.266×10^(4)t。因此,不同的变量筛选方法会影响碳储量估测的准确性,同时引入环境变量能够提高模型估测精度,研究结果可为后续基于遥感的碳储量估测提供参考。
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关键词
碳储量
变量筛选
随机森林
环境变量
高山松
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职称材料
基于地统计模型的林分蓄积量空间异质性研究
被引量:
1
3
作者
和云润
陈朝情
+3 位作者
殷唐燕
刘畅
张加龙
魏晓燕
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期169-175,共7页
基于云南省昭通市大关县天星镇林分二调数据,以林分蓄积量作为因变量,将郁闭度、平均胸径、平均海拔和坡度作为自变量,采用最小二乘法模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR),对林分蓄积量的空间效应进行分析。结果表明:1)距离在6 075 m以内...
基于云南省昭通市大关县天星镇林分二调数据,以林分蓄积量作为因变量,将郁闭度、平均胸径、平均海拔和坡度作为自变量,采用最小二乘法模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR),对林分蓄积量的空间效应进行分析。结果表明:1)距离在6 075 m以内,林分蓄积量在总体上呈现出显著的空间自相关性,且随距离的增大自相关性逐渐减小最后趋于稳定;2)随着间隔距离的增加,基台值逐渐减小,块金值逐渐增加,在距离达到6 075 m时趋于稳定;3)平均胸径、郁闭度和平均海拔与林分蓄积量呈现出正相关性,而坡度与林分蓄积量具有负相关性;4)GWR模型的R2(0.73)和预测精度P(0.60)均大于OLS模型R2(0.34)和预测精度P(0.54)。林分蓄积量在空间尺度上具有异质性,且GWR模型能很好地描述林分蓄积量的空间异质性,采用合理的经营方式以促进林木胸径、郁闭度的生长,同时考虑海拔和坡度的影响,从而促进林分蓄积量的增长。
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关键词
空间异质性
空间非平稳性
林分蓄积量
最小二乘法模型
地理加权回归模型
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职称材料
题名
基于Landsat时间序列影像和AHTC算法的高山松地上生物量估测
1
作者
滕晨凯
张加龙
陈朝情
鲍瑞
黄凯
机构
西南林业大学林学院
国家林业和草原局西南调查规划院
出处
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期41-52,共12页
基金
国家自然科学基金项目(32260390,31860207)
云南省高层次人才培养支持计划“青年拔尖人才”专项(YNWRQNBJ-2020-164)。
文摘
【目的】为了提高高山松地上生物量估测的精度,开发一种滤波算法,减少Landsat时间序列数据的噪声。【方法】基于1987、1992、1997、2002、2007、2012、2017年国家森林资源连续清查固定样地的数据以及1987—2017年的Landsat时间序列影像,利用谷歌地球引擎(Google earth engine,GEE)以及Python,通过Land Trendr滤波、Savitzky-Golay滤波、Horn卷积以及基于空间卷积理论开发的自适应霍恩地形卷积(Adaptive horn topography convolution,AHTC)算法对Landsat时间序列数据进行滤波,应用随机森林回归算法(Random forest regression,R_(FR))构建香格里拉市高山松地上生物量估测模型,并选择最优估测模型对1987、1992、1997、2002、2007、2012、2017年高山松地上生物量进行反演制图。【结果】1)从图像的直接评价指标均方根误差(Root mean square error,RMSE)以及峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)来看,经过AHTC算法滤波后的图像质量最好;2)在使用R_(FR)方法的情况下,滤波后的数据均表现出比原始数据更高的估测精度;3)经过AHTC算法滤波后的时间序列数据对高山松地上生物量的估测效果最优,其决定系数R2为0.885、均方根误差RMSE为34.63 t/hm^(2)、预测精度P为60.75%、相对均方根误差r RMSE为43.59%;4)采用AHTC和R_(FR)方法反演结果分别为1 236万t(1987年)、1 155万t(1992年)、1 455万t(1997年)、1 330万t(2002年)、1 314万t(2007年)、1 345万t(2012年)、1 654万t(2017年)。【结论】使用AHTC滤波方法在一定程度消除了时间序列影像自身所携带的大量噪声和不确定性,有效地提高了时间序列影像的质量,同时也为提高高山松地上生物量遥感估测精度提供了一种新思路。
关键词
滤波
Landsat时间序列
高山松
生物量
AHTC
Keywords
filtering
Landsat time series
Pinus densata
biomass
AHTC
分类号
S758 [农业科学—森林经理学]
S771.8 [农业科学—森林工程]
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职称材料
题名
引入环境变量的香格里拉市高山松碳储量估测
2
作者
殷唐燕
张加龙
廖易
王飞平
曹军
和云润
陈朝情
肖庆琳
机构
西南林业大学林学院
西北农林科技大学机械与电子工程学院
出处
《西部林业科学》
CAS
北大核心
2024年第1期119-128,共10页
基金
2020年云南省高层次人才培养支持计划“青年拔尖人才”专项(YNWR-QNBJ-2020-164)
国家自然科学基金(32260390,31860207)。
文摘
森林碳储量是森林固碳能力的重要参考指标,准确估算森林碳储量对陆地碳循环具有重要意义。以香格里拉市1987—2017年Landsat TM/OLI遥感影像、森林资源连续清查数据和地形数据为主要数据源,利用Pearson相关性法、Spearman相关性法、Kendall’sτ相关性法、距离相关性法和决策树法筛选预测变量,并引入不同环境变量结合随机森林(RF)模型估测香格里拉市高山松碳储量。结果显示:(1)在不同方法筛选出的预测变量中,偏度、角二阶矩等纹理因子与高山松碳储量相关性最高;(2)通过决策树法筛选出的变量组合所构建的RF模型效果最优,其R^(2)为0.845,RMSE为10.076 t/hm^(2),rRMSE为29.254%,P为0.747;(3)引入环境变量后,精度都有不同程度提升,其中地表温度对模型精度的提升最高,其R^(2)提高了4.80%,RMSE降低了1.71 t/hm^(2),rRMSE降低了5.391%,P提高了6.60%;(4)1987—2017年,香格里拉市高山松碳储量时空变化较明显,高山松碳储量增加了651.266×10^(4)t。因此,不同的变量筛选方法会影响碳储量估测的准确性,同时引入环境变量能够提高模型估测精度,研究结果可为后续基于遥感的碳储量估测提供参考。
关键词
碳储量
变量筛选
随机森林
环境变量
高山松
Keywords
carbon storage
variables selection
random forest
environmental variables
Pinus densata
分类号
S718.5 [农业科学—林学]
下载PDF
职称材料
题名
基于地统计模型的林分蓄积量空间异质性研究
被引量:
1
3
作者
和云润
陈朝情
殷唐燕
刘畅
张加龙
魏晓燕
机构
西南林业大学林学院
云南省测绘资料档案馆/云南省基础地理信息中心
出处
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期169-175,共7页
基金
国家自然科学基金项目(42061074,41701470)
云南省国有自然资源资产权益管理试点项目(632171)
云南省高层次人才培养支持计划“青年拔尖人才”专项(YNWR-QNBJ-2020-164)。
文摘
基于云南省昭通市大关县天星镇林分二调数据,以林分蓄积量作为因变量,将郁闭度、平均胸径、平均海拔和坡度作为自变量,采用最小二乘法模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR),对林分蓄积量的空间效应进行分析。结果表明:1)距离在6 075 m以内,林分蓄积量在总体上呈现出显著的空间自相关性,且随距离的增大自相关性逐渐减小最后趋于稳定;2)随着间隔距离的增加,基台值逐渐减小,块金值逐渐增加,在距离达到6 075 m时趋于稳定;3)平均胸径、郁闭度和平均海拔与林分蓄积量呈现出正相关性,而坡度与林分蓄积量具有负相关性;4)GWR模型的R2(0.73)和预测精度P(0.60)均大于OLS模型R2(0.34)和预测精度P(0.54)。林分蓄积量在空间尺度上具有异质性,且GWR模型能很好地描述林分蓄积量的空间异质性,采用合理的经营方式以促进林木胸径、郁闭度的生长,同时考虑海拔和坡度的影响,从而促进林分蓄积量的增长。
关键词
空间异质性
空间非平稳性
林分蓄积量
最小二乘法模型
地理加权回归模型
Keywords
spatial heterogeneity
spatial nonstationarity
forest stand volume
ordinary least square
geographical weighted regression model
分类号
S758.51 [农业科学—森林经理学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Landsat时间序列影像和AHTC算法的高山松地上生物量估测
滕晨凯
张加龙
陈朝情
鲍瑞
黄凯
《中南林业科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
引入环境变量的香格里拉市高山松碳储量估测
殷唐燕
张加龙
廖易
王飞平
曹军
和云润
陈朝情
肖庆琳
《西部林业科学》
CAS
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
3
基于地统计模型的林分蓄积量空间异质性研究
和云润
陈朝情
殷唐燕
刘畅
张加龙
魏晓燕
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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