基于随机森林算法的凉水自然保护区蓄积量反演研究

汪康宁　马　婷　吕　杰

(西安科技大学测绘科学与技术学院，陕西 西安 710054)



基于随机森林算法的凉水自然保护区蓄积量反演研究

汪康宁马婷吕杰

(西安科技大学测绘科学与技术学院，陕西 西安 710054)

以黑龙江凉水自然保护区为研究对象，采用GF-1卫星遥感影像为数据源，提取遥感影像在不同窗口大小下的纹理特征信息，与遥感影像自身的光谱信息相结合；利用随机森林算法，结合地面蓄积量采样点数据，建立凉水自然保护区蓄积量反演模型。结果表明：只基于卫星光谱的反演模型的相关系数为0.59，基于卫星光谱与纹理特征的蓄积量反演模型的相关系数为0.65；当窗口大小为3 × 3时，森林蓄积量反演效果最好。研究表明，基于卫星光谱信息和纹理特征信息，利用随机森林算法进行森林蓄积量反演在森林资源调查方面具有良好的应用前景。

蓄积量；反演；随机森林；保护区；高分一号卫星；遥感影像；纹理特征

森林蓄积量是评价森林的重要指标之一，是森林固碳能力的重要标志[1]。传统的森林蓄积量调查以局部人工地面实测方法为主，该方法存在调查周期长、数据更新慢、人力物力耗费大等缺点[2]。遥感技术作为一种对地观测方法，可以实现对森林的大面积实时观测，使森林蓄积量的快速实时估测成为可能。目前，基于遥感影像的森林蓄积量估测研究主要有2个方面：一是挖掘遥感影像中与森林结构相关性较强的信息进行反演估测，如利用多元数据的光谱信息、纹理特征、植被指数及衍生植被指数等信息构建反演模型[3-5]；……