基于偏最小二乘回归模型的高山松蓄积量遥感估测

摘要

以 Landsat 8影像为遥感数据源，以遥感因子、GIS 因子、林分因子、郁闭度等为自变量，在前期野外样地调查的基础上，采用偏最小二乘法（PLS），建立香格里拉县高山松蓄积量遥感估测模型。试验结果表明，郁闭度对香格里拉县高山松蓄积量估测的影响极其显著，第5、6波段对其影响较为显著；运用偏最小二乘法建立的样地蓄积量估测模型，调整决定系数 R2为0．7775，均方根误差 RMSE 为36．90 m3／hm2，总预报偏差的相对误差 RE 为23．18％，模型精度为73．08％。以像元为单位提取高山松林所对应的自变量因子，利用估测模型得到研究区高山松林总蓄积量为1372．406万 m3。