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针对利用像元二分模型估算植被覆盖度的精度不高的问题,该文基于OSAVI,提出了选定模型参数(OSAVIs和OSAVIv)的方法,并将该方法应用于青海省植被覆盖度估算。该方法通过高分辨率影像在研究区内选取纯裸地和纯植被样点,并将纯裸地样点的OSAVI作为纯裸地样点像元的OSAVIs,将纯植被样点的OSAVI作为纯植被样点像元的OSAVIv,利用样点像元的OSAVIs和OSAVIv值,通过普通克里金内插法,求得研究区每个像元对应的OSAVIs和OSAVIv。经精度验证结果表明:此方法较常规的参数选取方法,RMSE由0.170降至0.156,MAE由0.137降至0.124。经进一步分析表明,此方法对边缘验证点和非边缘验证点的估算精度都有所提高,由于配准误差和周围地表漫反射的影响,边缘验证点的估算精度低于对非边缘验证点的估算精度。 相似文献
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针对以往植被地上生物量(以下简称“生物量”)多尺度估算方法在数据收集、尺度转化、结果呈现等方面的局限,该文提出了面向植被均质单元的生物量多尺度估算方法:(1)定义了具有实际景观意义的植被均质单元,作为植被生物量估算的基本单元;(2)基于多源数据提取直接反映和间接影响植被生物量的多源因子,利用多尺度分割技术构建多尺度下的植被均质单元;(3)通过随机森林回归模型实现植被生物量多尺度估算。结果表明,该方法可避免多尺度下的数据获取,仅基于一套数据实现了研究区植被生物量多尺度估算,产生了较好的建模和估算精度。该方法不仅可量化生物量大小,还可描绘生物量均质区域,具有尺度变换便捷、灵活等优势。 相似文献
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