干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 基于GF-1与Landsat-8的康保县叶面积指数遥感反演研究

Arid

	基于GF-1与Landsat-8的康保县叶面积指数遥感反演研究
其他题名	Modeling LAI of Kangbao county using GF-1 and Landsat-8 image
	徐晓雨 1; 孙华 1; 王广兴 2; 林辉 1; 任蓝翔 1; 崔云蕾 1
来源期刊	中南林业科技大学学报
ISSN	1673-923X
出版年	2018
卷号	38 期号:1 页码:43-48
中文摘要	以GF-1和Landsat8遥感影像为数据源,采用逐步回归、非线性Logistic回归和基于空间位置的地理加权回归3种方法,结合134个野外样地调查数据,在河北省康保县开展叶面积指数反演研究,并对结果进行精度检验。结果表明:(1)在荒漠化地区,GF-1和Landsat-8遥感影像提取的植被指数因子与LAI均有较高的相关性。运用主成分分析方法对植被指数因子进行处理,可以有效消除各影响因子间的共线性。(2)基于GF-1和Landsat-8影像分别建立的3种模型,均以地理加权回归决定系数最大,均方根误差最小,反演精度最高。(3)国产GF-1数据反演LAI效果优于Landsat-8,可以代替Landsat-8数据进行叶面积指数的估测。
英文摘要	Leaf area index (LAI) is an important indicator of forest structural parameter. In this study, a novel method that combined PCA with a linear stepwise regression, a logistic-model and GWR regression was developed to derive an integrated regression model of LAI.A total of 134 sample plots were systematically selected in the study area-Kangbao County, Hebei province and LAI data were collected. Landsat-8 and GF-1 image were acquired. The results were validated using the observations of sample plots and showed that(: 1) In the desertification area, the vegetation index and LAI extracted by GF-1 and Landsat-8 had a high correlation. The PCA method can be used to eliminate the collinearity of the vegetation index factors. (2) The estimation accuracy of GWR regression was the highest for both GF-1 and Landsat-8 data with the greatest determination coefficient and smallest root mean square error (RMSE). (3) Inversion of LAI by domestically produced GF-1 data in the study area is better than that of Landsat-8, and can be used as a substitute for Landsat-8 data for estimation of LAI.
中文关键词	叶面积指数 ; 逐步回归分析 ; Logistic 回归分析 ; 地理加权回归分析 ; 主成分分析
英文关键词	GF-1 Landsat-8 LAI stepwise regression logistic regression GWR regression PCA GF-1 Landsat-8
语种	中文
国家	中国
收录类别	CSCD
WOS类目	FORESTRY
WOS研究方向	Forestry
CSCD记录号	CSCD:6228476
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/238879
作者单位	1.林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室, 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室, 长沙, 湖南 410004, 中国; 2.林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室;;Department of Geography, Southern Illinois University at Carbon dale, 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室;;, 长沙;;IL, 湖南;;USA 410004;;62901, 中国
推荐引用方式 GB/T 7714	徐晓雨,孙华,王广兴,等. 基于GF-1与Landsat-8的康保县叶面积指数遥感反演研究[J],2018,38(1):43-48.
APA	徐晓雨,孙华,王广兴,林辉,任蓝翔,&崔云蕾.(2018).基于GF-1与Landsat-8的康保县叶面积指数遥感反演研究.中南林业科技大学学报,38(1),43-48.
MLA	徐晓雨,et al."基于GF-1与Landsat-8的康保县叶面积指数遥感反演研究".中南林业科技大学学报 38.1(2018):43-48.