激光雷达协同多角度光学遥感数据反演树高

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摘要：树高是森林资源管理领域的重要参数，获取准确、大范围、空间连续的树高信息对于森林资源监测、管理和碳循环研究等都具有重要的意义。利用星载激光雷达ICESat／GLAS波形数据，以大兴安岭塔河林业局营林区为研究区，针对不同地形条件选择合适的算法提取出GLAS光斑内的森林平均树高。联合GLAS波形数据与多角度光学遥感MISR／BRF数据，应用随机森林机器学习算法获取塔河林场树高图，实现树高信息提取从点到面尺度上的扩展。用实测样地数据进行检验，其结果为：R2=0．72，RMSE=1．83m，精度为85．22％。激光雷达数据和多角度光学遥感影像协同，弥补了2种数据各自的不足，为森林生物量以及碳储量的估算提供准确的基础数据。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95250X/201404/661924312.html

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关键词：遥感数据 多角度 机器学习算法 cqvip 森林资源 树高 ICESAT GLAS MISR 随机森林