[发明专利]一种基于国产高分卫星遥感数据的森林蓄积量反演方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于国产高分卫星遥感数据的森林蓄积量反演方法，采用数表法计算样地森林蓄积量实测值；在对遥感数据进行预处理的基础上，提取影像不同窗口全色纹理特征和多光谱植被指数特征；将影像特征分别与蓄积量实测值进行相关性分析，选取相关性显著的影像特征作为模型变量因子；根据地形数据提取样地地形因子；最后将蓄积量实测值和影像纹理特征、光谱特征及地形因子变量进行多元统计回归，构建基于国产高分卫星遥感数据的森林蓄积量反演模型。还公开了一种基于国产高分卫星遥感数据的森林蓄积量反演系统。本发明充分发挥了国产高分卫星遥感数据反演森林蓄积量的优势，进一步提高了森林蓄积量反演的精度。

主权项

1.一种基于国产高分卫星遥感数据的森林蓄积量反演方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a，根据研究区地面调查的数据计算样地森林蓄积量，采用数表法计算得到样地森林蓄积量实测值；步骤b，对国产高分卫星遥感影像进行影像预处理，分别包括对影像的辐射定标、大气校正和正射校正，得到预处理后的全色和多光谱遥感影像；步骤c，提取国产高分卫星遥感影像不同窗口大小的全色影像纹理特征变量，和步骤a中所对应的样地森林蓄积量实测值进行相关性分析，选取相关性最高的窗口纹理特征变量作为反演蓄积量的纹理特征因子；步骤d，提取国产高分卫星多光谱影像的光谱植被指数变量，和步骤a中所对应的样地森林蓄积量实测值进行相关性分析，选取相关性显著的光谱植被指数变量作为反演蓄积量的光谱特征因子；步骤e，根据研究区地形数据，提取对应样地的地形因子；步骤f，将样地森林蓄积量实测值作为模型因变量，国产高分卫星遥感影像全色纹理特征因子、光谱特征因子以及地形因子作为模型自变量，采用逐步回归分析法构建森林蓄积量反演模型，采用R2和均方根误差对最优预测模型进行精度检验，最后根据反演模型估测研究区森林蓄积量。