应用Sentinel-2A卫星光谱与纹理信息的森林蓄积量估算

摘要

以Sentinel-2A为遥感数据源,以第九次森林资源清查数据为样地实测数据,对吉林省中东部的森林蓄积量进行反演.通过对遥感影像进行处理,获取影像的波段光谱值、植被指数,降维处理纹理特征以及地形因子;采用多元线性回归、偏最小二乘法、随机森林、支持向量机等构建了研究区的森林蓄积量估算模型,对检验样本做出了估测.结果表明:机器学习法在反演结果上均优于传统建模方法,随机森林法结果最优,相对误差为17.88％,方程精度为82.12％.