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题名基于LiDAR点云能量信息的樟子松郁闭度反演方法
被引量:8
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作者
尤号田
邢艳秋
冉慧
王蕊
霍达
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机构
东北林业大学森林作业与环境研究中心
吉林省基础地理信息中心
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出处
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期30-35,共6页
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基金
中央高校基本科研业务费专项(DL12EB07)
国家自然科学基金项目(41171274)
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文摘
为提高小光斑激光雷达估测针叶林郁闭度的精度,采用回归分析法建立多变量回归模型,通过对小光斑激光雷达点云数据进行处理,分别提取3个数量比值变量、3个能量比值变量,并建立郁闭度单变量反演模型,接着在单变量的基础上进行多元线性回归分析,建立郁闭度多变量反演模型,最后用剩余数据对所建立的反演模型进行精度评价。结果表明:在郁闭度单变量反演模型中I2反演模型最好,拟合相关性为R2=0.818,Adj R2=0.810,RMSE=0.016,模型精度为P=0.978;多变量反演模型中LPI'和I'3组合的模型最好,拟合相关性为R2=0.898,Adj R2=0.889,RMSE=0.012,模型精度为P=0.972。由最终所得模型可知,能量比值变量模型所得结果相对数量比值变量模型结果要好且稳定,多变量反演模型的拟合相关性及精度都比单变量模型要高。本研究所提取的参数相对较少,且能量比值变量的提取有一定的局限性,未来研究中应提取更多的高效参数且进一步加强能量比值变量的探究。
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关键词
小光斑激光雷达
针叶林
郁闭度
能量比值变量
反演模型
多元线性回归
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Keywords
small-footprint Li DAR
coniferous forest
crown density
energy ratio variables
inversion model
multivariate linear regression
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分类号
S758.58
[农业科学—森林经理学]
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