为探索国产高分一号宽幅(GF-1 Wide Field of View,GF-1 WFV)数据以及具有宽覆盖、红边波段(Red-Edge band,RE)的高分六号(GF-6)卫星数据在森林郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)定量反演中的潜力,本研究以GF-1 WFV多光谱数据为基础,...为探索国产高分一号宽幅(GF-1 Wide Field of View,GF-1 WFV)数据以及具有宽覆盖、红边波段(Red-Edge band,RE)的高分六号(GF-6)卫星数据在森林郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)定量反演中的潜力,本研究以GF-1 WFV多光谱数据为基础,添加哨兵2号(Sentinel-2A)红边波段,模拟GF-6红边波段特性,并提取相关纹理信息(Texture Information,TI)、植被指数(Vegetation Index,VI)和红边指数(Red-edge Index,RI),同时添加太阳入射角的余弦值cosi和1/cosi进一步探究了地形因素(Topographic Factors,TF)对FCC估测的影响,利用快速迭代特征选择的k-NN(kNearest Neighbor with Fast Iterative Features Selection,KNN-FIFS)模型,实现了内蒙古大兴安岭根河研究区FCC的定量反演,并对比逐步多元线性回归(Stepwise Multiple Linear Regressions,SMLR)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)估测结果。通过44块调查样地实测数据验证发现:基于GF-1 WFV估测的FCC与实测数据具有很好的一致性,R2=0.52,RMSE=0.08;GF-1 WFV+VI+TI估测结果为R2=0.56,RMSE=0.08;GF-1 WFV+RE+RI+TI的精度明显提高,R2=0.63,RMSE=0.07;GF-1 WFV+RE+RI+TI+TF的精度最高,R2=0.68,RMSE=0.07,并高于SMLR(R2=0.39,RMSE=0.10)和SVM(R2=0.49,RMSE=0.10)方法。KNN-FIFS方法比SMLR和SVM方法更适用于FCC遥感估测,且添加红边信息经地形校正后,能有效提高FCC的估测精度。展开更多
文摘为探索国产高分一号宽幅(GF-1 Wide Field of View,GF-1 WFV)数据以及具有宽覆盖、红边波段(Red-Edge band,RE)的高分六号(GF-6)卫星数据在森林郁闭度(Forest Canopy Closure,FCC)定量反演中的潜力,本研究以GF-1 WFV多光谱数据为基础,添加哨兵2号(Sentinel-2A)红边波段,模拟GF-6红边波段特性,并提取相关纹理信息(Texture Information,TI)、植被指数(Vegetation Index,VI)和红边指数(Red-edge Index,RI),同时添加太阳入射角的余弦值cosi和1/cosi进一步探究了地形因素(Topographic Factors,TF)对FCC估测的影响,利用快速迭代特征选择的k-NN(kNearest Neighbor with Fast Iterative Features Selection,KNN-FIFS)模型,实现了内蒙古大兴安岭根河研究区FCC的定量反演,并对比逐步多元线性回归(Stepwise Multiple Linear Regressions,SMLR)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)估测结果。通过44块调查样地实测数据验证发现:基于GF-1 WFV估测的FCC与实测数据具有很好的一致性,R2=0.52,RMSE=0.08;GF-1 WFV+VI+TI估测结果为R2=0.56,RMSE=0.08;GF-1 WFV+RE+RI+TI的精度明显提高,R2=0.63,RMSE=0.07;GF-1 WFV+RE+RI+TI+TF的精度最高,R2=0.68,RMSE=0.07,并高于SMLR(R2=0.39,RMSE=0.10)和SVM(R2=0.49,RMSE=0.10)方法。KNN-FIFS方法比SMLR和SVM方法更适用于FCC遥感估测,且添加红边信息经地形校正后,能有效提高FCC的估测精度。
