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基于综合混合数据和随机森林回归的中国寒温带森林类型和树种组分制图

遥感学报 Pub Date : 2023-01-01 DOI:10.11834/jrs.20233103
Mengyu Wang, Feng Zhao, Yong Pang, Ran Meng, Wen Jia, Chao Yue
{"title":"基于综合混合数据和随机森林回归的中国寒温带森林类型和树种组分制图","authors":"Mengyu Wang, Feng Zhao, Yong Pang, Ran Meng, Wen Jia, Chao Yue","doi":"10.11834/jrs.20233103","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"å¯’æ¸©å¸¦æ£®æž—æ˜¯é™†åœ°ä¸Šåˆ†å¸ƒé¢ç§¯æœ€å¹¿çš„æ£®æž—ç”Ÿæ€ç³»ç»Ÿï¼Œå ·æœ‰é‡è¦çš„ç”Ÿæ€å’Œç¤¾ä¼šç»æµŽä»·å€¼ã€‚å®šé‡åˆ»ç”»é•¿æ—¶åºå¯’æ¸©å¸¦æ£®æž—ç±»åž‹å’Œæ ‘ç§è¦†ç›–ä¿¡æ¯å¯¹äºŽé‡åŒ–å ¶ç”Ÿæ€ç³»ç»ŸæœåŠ¡åŠŸèƒ½ä»¥åŠåˆ¶å®šæ£®æž—ç®¡ç†æ”¿ç­–å ·æœ‰é‡è¦æ„ä¹‰ã€‚ç„¶è€Œå—å®žæµ‹è¦†ç›–åº¦æ•°æ®ç¼ºä¹å’Œå¤šå ‰è°±å½±åƒå ‰è°±ä¿¡æ¯æœ‰é™çš„é™åˆ¶ï¼ŒçŽ°æœ‰ç ”ç©¶è¾ƒå°‘æŽ¢è®¨ä¸­åˆ†è¾¨çŽ‡å¤šå ‰è°±æ˜Ÿè½½æ•°æ®ï¼ˆå¦‚Landsatå«æ˜Ÿï¼‰å¯¹ä¸­å›½å¯’æ¸©å¸¦æ£®æž—ç±»åž‹è¦†ç›–åº¦å’Œæ ‘ç§è¦†ç›–åº¦è¿›è¡Œé•¿æ—¶åºåæ¼”çš„å¯è¡Œæ€§ï¼Œå¹¶ä¸”å¯¹äºŽé¥æ„Ÿå½±åƒèŽ·å–æ—¶é—´é¢‘çŽ‡ï¼ˆå•æ—¶ç›¸ã€å¤šæ—¶ç›¸ï¼‰å¯¹åæ¼”ç²¾åº¦çš„å½±å“ä»ç¼ºä¹å®šé‡è¯„ä¼°ã€‚ä¸ºæ­¤ï¼Œæœ¬æ–‡åˆ©ç”¨äººå·¥åˆæˆæ ·æœ¬å’Œéšæœºæ£®æž—å›žå½’æ¨¡åž‹å¯¹é»‘é¾™æ±Ÿçœå­Ÿå®¶å²—æž—åœºçš„æ£®æž—ç±»åž‹å’Œæ ‘ç§è¦†ç›–åº¦åˆ†åˆ«è¿›è¡Œäº†åæ¼”ã€‚å¹¶å°†æ¨¡åž‹åº”ç”¨è‡³1986-2020年的Landsat影像，得到孟家岗林场阔叶林和针叶林35年的覆盖度结果。结果表明：（1）对于森林类型覆盖度反演，基于生长季Landsat波段和植被指数（归一化耕作指数以及缨帽变换系数）的中值特征估算的精度最高，阔叶林覆盖度估算<inline-formula><alternatives><math xmlns:mml=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\" id=\"M1\"><msup><mrow><mover accent=\"true\"><mi>R</mi><mo>¯</mo></mover></mrow><mrow><mn mathvariant=\"normal\">2</mn></mrow></msup></math><graphic specific-use=\"big\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\" xlink:href=\"alternativeImage/C83538AF-3C7B-4d5a-81B1-8BD2456A949D-M001.jpg\"><?fx-imagestate width=\"2.96333337\" height=\"2.96333337\"?></graphic><graphic specific-use=\"small\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\" xlink:href=\"alternativeImage/C83538AF-3C7B-4d5a-81B1-8BD2456A949D-M001c.jpg\"><?fx-imagestate width=\"2.96333337\" height=\"2.96333337\"?></graphic></alternatives></inline-formula>= 0.76，针叶林覆盖度估算<inline-formula><alternatives><math xmlns:mml=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\" 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å½±åƒèŽ·å–æ—¶é—´å¯†åº¦å¯¹äºŽæ£®æž—ç±»åž‹è¦†ç›–åº¦åæ¼”ç²¾åº¦çš„æé«˜æ²¡æœ‰æ˜¾è‘—è´¡çŒ®ï¼ˆé˜”å¶æž—âˆ†<inline-formula><alternatives><math xmlns:mml=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\" id=\"M6\"><msup><mrow><mover accent=\"true\"><mi>R</mi><mo>¯</mo></mover></mrow><mrow><mn mathvariant=\"normal\">2</mn></mrow></msup></math><graphic specific-use=\"big\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\" xlink:href=\"alternativeImage/C83538AF-3C7B-4d5a-81B1-8BD2456A949D-M005.jpg\"><?fx-imagestate width=\"2.96333337\" height=\"2.96333337\"?></graphic><graphic specific-use=\"small\" xmlns:xlink=\"http://www.w3.org/1999/xlink\" xlink:href=\"alternativeImage/C83538AF-3C7B-4d5a-81B1-8BD2456A949D-M005c.jpg\"><?fx-imagestate width=\"2.96333337\" height=\"2.96333337\"?></graphic></alternatives></inline-formula>= 0.01，针叶林∆<inline-formula><alternatives><math xmlns:mml=\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\" id=\"M7\"><msup><mrow><mover accent=\"true\"><mi>R</mi><mo>¯</mo></mover></mrow><mrow><mn 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·æœ¬å’Œéšæœºæ£®æž—å›žå½’æ¨¡åž‹çš„ä¼˜åŠ¿ï¼Œå®šé‡è¯„ä¼°äº†ä¸åŒæ—¶é—´é¢‘çŽ‡çš„æ—¶åºå ‰è°±ç‰¹å¾å¯¹æ£®æž—ç±»åž‹å’Œæ ‘ç§è¦†ç›–åº¦åæ¼”çš„ç²¾åº¦ï¼Œä¸ºä¸­å›½åŒ—æ–¹æ£®æž—ä»¥åŠå ¨çƒå¯’æ¸©å¸¦æ£®æž—ç±»åž‹å’Œæ ‘ç§è¦†ç›–åº¦çš„å¤§å°ºåº¦é•¿æ—¶åºä¼°ç®—æä¾›äº†æ€è·¯ã€‚","PeriodicalId":38304,"journal":{"name":"遥感学报","volume":"188 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Mapping forest type and tree species fractions of China’s cold-temperate forest based on synthetically mixed data and random forest regression\",\"authors\":\"Mengyu Wang, Feng Zhao, Yong Pang, Ran Meng, Wen Jia, Chao Yue\",\"doi\":\"10.11834/jrs.20233103\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"å¯’æ¸©å¸¦æ£®æž—æ˜¯é™†åœ°ä¸Šåˆ†å¸ƒé¢ç§¯æœ€å¹¿çš„æ£®æž—ç”Ÿæ€ç³»ç»Ÿï¼Œå ·æœ‰é‡è¦çš„ç”Ÿæ€å’Œç¤¾ä¼šç»æµŽä»·å€¼ã€‚å®šé‡åˆ»ç”»é•¿æ—¶åºå¯’æ¸©å¸¦æ£®æž—ç±»åž‹å’Œæ ‘ç§è¦†ç›–ä¿¡æ¯å¯¹äºŽé‡åŒ–å ¶ç”Ÿæ€ç³»ç»ŸæœåŠ¡åŠŸèƒ½ä»¥åŠåˆ¶å®šæ£®æž—ç®¡ç†æ”¿ç­–å ·æœ‰é‡è¦æ„ä¹‰ã€‚ç„¶è€Œå—å®žæµ‹è¦†ç›–åº¦æ•°æ®ç¼ºä¹å’Œå¤šå ‰è°±å½±åƒå ‰è°±ä¿¡æ¯æœ‰é™çš„é™åˆ¶ï¼ŒçŽ°æœ‰ç ”ç©¶è¾ƒå°‘æŽ¢è®¨ä¸­åˆ†è¾¨çŽ‡å¤šå ‰è°±æ˜Ÿè½½æ•°æ®ï¼ˆå¦‚Landsatå«æ˜Ÿï¼‰å¯¹ä¸­å›½å¯’æ¸©å¸¦æ£®æž—ç±»åž‹è¦†ç›–åº¦å’Œæ ‘ç§è¦†ç›–åº¦è¿›è¡Œé•¿æ—¶åºåæ¼”çš„å¯è¡Œæ€§ï¼Œå¹¶ä¸”å¯¹äºŽé¥æ„Ÿå½±åƒèŽ·å–æ—¶é—´é¢‘çŽ‡ï¼ˆå•æ—¶ç›¸ã€å¤šæ—¶ç›¸ï¼‰å¯¹åæ¼”ç²¾åº¦çš„å½±å“ä»ç¼ºä¹å®šé‡è¯„ä¼°ã€‚ä¸ºæ­¤ï¼Œæœ¬æ–‡åˆ©ç”¨äººå·¥åˆæˆæ ·æœ¬å’Œéšæœºæ£®æž—å›žå½’æ¨¡åž‹å¯¹é»‘é¾™æ±Ÿçœå­Ÿå®¶å²—æž—åœºçš„æ£®æž—ç±»åž‹å’Œæ ‘ç§è¦†ç›–åº¦åˆ†åˆ«è¿›è¡Œäº†åæ¼”ã€‚å¹¶å°†æ¨¡åž‹åº”ç”¨è‡³1986-2020年的Landsat影像，得到孟家岗林场阔叶林和针叶林35年的覆盖度结果。结果表明：（1）对于森林类型覆盖度反演，基于生长季Landsat波段和植被指数（归一化耕作指数以及缨帽变换系数）的中值特征估算的精度最高，阔叶林覆盖度估算<inline-formula><alternatives><math xmlns:mml=\\\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\\\" id=\\\"M1\\\"><msup><mrow><mover 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å½±åƒèŽ·å–æ—¶é—´å¯†åº¦å¯¹äºŽæ£®æž—ç±»åž‹è¦†ç›–åº¦åæ¼”ç²¾åº¦çš„æé«˜æ²¡æœ‰æ˜¾è‘—è´¡çŒ®ï¼ˆé˜”å¶æž—âˆ†<inline-formula><alternatives><math xmlns:mml=\\\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\\\" id=\\\"M6\\\"><msup><mrow><mover accent=\\\"true\\\"><mi>R</mi><mo>¯</mo></mover></mrow><mrow><mn mathvariant=\\\"normal\\\">2</mn></mrow></msup></math><graphic specific-use=\\\"big\\\" xmlns:xlink=\\\"http://www.w3.org/1999/xlink\\\" xlink:href=\\\"alternativeImage/C83538AF-3C7B-4d5a-81B1-8BD2456A949D-M005.jpg\\\"><?fx-imagestate width=\\\"2.96333337\\\" height=\\\"2.96333337\\\"?></graphic><graphic specific-use=\\\"small\\\" xmlns:xlink=\\\"http://www.w3.org/1999/xlink\\\" xlink:href=\\\"alternativeImage/C83538AF-3C7B-4d5a-81B1-8BD2456A949D-M005c.jpg\\\"><?fx-imagestate width=\\\"2.96333337\\\" height=\\\"2.96333337\\\"?></graphic></alternatives></inline-formula>= 0.01，针叶林∆<inline-formula><alternatives><math xmlns:mml=\\\"http://www.w3.org/1998/Math/MathML\\\" id=\\\"M7\\\"><msup><mrow><mover 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摘要

我是一名学生，我想在这里和大家分享一下我的学习经验，希望对大家有所帮助。炖汤：炖汤的时候要注意炖煮的时间，炖煮的时候要注意炖煮的温度，炖煮的时候要注意炖煮的时间，炖煮的时间要注意炖煮的时间，炖煮的时间要注意炖煮的时间，炖煮的时间要注意炖煮的时间，炖煮的时间要注意炖煮的时间，炖煮的时间要注意炖煮的时间，炖煮的时间要注意炖煮的时间，炖煮的时间要注意炖煮的时间，炖煮的时间要注意炖煮的时间，炖煮的时间要注意炖煮的时间，炖煮的时间要注意炖煮的时间，炖煮的时间要注意炖煮的时间，炖煮的时间要注意炖煮的时间，炖煮的时间要注意炖煮的时间。Landsat2020ｿçLandsatå½±±åï¼å¾åå®å®¶å²æå°å°å°åºéå¶æåéå¶æ35ãƒãƒãƒãƒãƒãƒãƒç度ç"æãç"æ表æ表æï¼1ï¼å¯¹äºæ£®æç±"åè¦ç度åææ¼ï¼åºäºçé¿å£Landsat¢æ®µåæ¤è¢"ææ°ï¼½å½ä¸åèä½ææ°ä"¥å缨帽åæ¢ç³"æ°ï¼çä¸çå¼ç¹å¾ä¼°ç®çç精度æé"ï¼éå¶ä¸ç度估ç®R¯2=0.03：0.04：0.07：2= 0.炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮炖煮
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Mapping forest type and tree species fractions of China’s cold-temperate forest based on synthetically mixed data and random forest regression
å¯’æ¸©å¸¦æ£®æž—æ˜¯é™†åœ°ä¸Šåˆ†å¸ƒé¢ç§¯æœ€å¹¿çš„æ£®æž—ç”Ÿæ€ç³»ç»Ÿï¼Œå ·æœ‰é‡è¦çš„ç”Ÿæ€å’Œç¤¾ä¼šç»æµŽä»·å€¼ã€‚å®šé‡åˆ»ç”»é•¿æ—¶åºå¯’æ¸©å¸¦æ£®æž—ç±»åž‹å’Œæ ‘ç§è¦†ç›–ä¿¡æ¯å¯¹äºŽé‡åŒ–å ¶ç”Ÿæ€ç³»ç»ŸæœåŠ¡åŠŸèƒ½ä»¥åŠåˆ¶å®šæ£®æž—ç®¡ç†æ”¿ç­–å ·æœ‰é‡è¦æ„ä¹‰ã€‚ç„¶è€Œå—å®žæµ‹è¦†ç›–åº¦æ•°æ®ç¼ºä¹å’Œå¤šå ‰è°±å½±åƒå ‰è°±ä¿¡æ¯æœ‰é™çš„é™åˆ¶ï¼ŒçŽ°æœ‰ç ”ç©¶è¾ƒå°‘æŽ¢è®¨ä¸­åˆ†è¾¨çŽ‡å¤šå ‰è°±æ˜Ÿè½½æ•°æ®ï¼ˆå¦‚Landsatå«æ˜Ÿï¼‰å¯¹ä¸­å›½å¯’æ¸©å¸¦æ£®æž—ç±»åž‹è¦†ç›–åº¦å’Œæ ‘ç§è¦†ç›–åº¦è¿›è¡Œé•¿æ—¶åºåæ¼”çš„å¯è¡Œæ€§ï¼Œå¹¶ä¸”å¯¹äºŽé¥æ„Ÿå½±åƒèŽ·å–æ—¶é—´é¢‘çŽ‡ï¼ˆå•æ—¶ç›¸ã€å¤šæ—¶ç›¸ï¼‰å¯¹åæ¼”ç²¾åº¦çš„å½±å“ä»ç¼ºä¹å®šé‡è¯„ä¼°ã€‚ä¸ºæ­¤ï¼Œæœ¬æ–‡åˆ©ç”¨äººå·¥åˆæˆæ ·æœ¬å’Œéšæœºæ£®æž—å›žå½’æ¨¡åž‹å¯¹é»‘é¾™æ±Ÿçœå­Ÿå®¶å²—æž—åœºçš„æ£®æž—ç±»åž‹å’Œæ ‘ç§è¦†ç›–åº¦åˆ†åˆ«è¿›è¡Œäº†åæ¼”ã€‚å¹¶å°†æ¨¡åž‹åº”ç”¨è‡³1986-2020年的Landsat影像，得到孟家岗林场阔叶林和针叶林35年的覆盖度结果。结果表明：（1）对于森林类型覆盖度反演，基于生长季Landsat波段和植被指数（归一化耕作指数以及缨帽变换系数）的中值特征估算的精度最高，阔叶林覆盖度估算R¯2= 0.76，针叶林覆盖度估算R¯2= 0.71；（2ï¼‰å¯¹äºŽæ ‘ç§è¦†ç›–åº¦åæ¼”ï¼ŒåŸºäºŽå¤šæ—¶ç›¸Landsat波段和植被指数的精度最高，落叶松覆盖度估算R¯2= 0.40，红松覆盖度估算R¯2= 0.23，樟子松覆盖度估算R¯2= 0.61；（3ï¼‰å¢žåŠ å½±åƒèŽ·å–æ—¶é—´å¯†åº¦å¯¹äºŽæ£®æž—ç±»åž‹è¦†ç›–åº¦åæ¼”ç²¾åº¦çš„æé«˜æ²¡æœ‰æ˜¾è‘—è´¡çŒ®ï¼ˆé˜”å¶æž—âˆ†R¯2= 0.01，针叶林∆R¯2= -0.03ï¼‰ï¼Œä½†å¯¹æé«˜æ ‘ç§è¦†ç›–åº¦çš„åæ¼”ç²¾åº¦å¸®åŠ©è¾ƒå¤§ï¼ˆè½å¶æ¾âˆ†R¯2= 0.04，红松∆R¯2= 0.07，樟子松∆R¯2= 0.27ï¼‰ã€‚æœ¬æ–‡ç»“åˆäººå·¥åˆæˆæ ·æœ¬å’Œéšæœºæ£®æž—å›žå½’æ¨¡åž‹çš„ä¼˜åŠ¿ï¼Œå®šé‡è¯„ä¼°äº†ä¸åŒæ—¶é—´é¢‘çŽ‡çš„æ—¶åºå ‰è°±ç‰¹å¾å¯¹æ£®æž—ç±»åž‹å’Œæ ‘ç§è¦†ç›–åº¦åæ¼”çš„ç²¾åº¦ï¼Œä¸ºä¸­å›½åŒ—æ–¹æ£®æž—ä»¥åŠå ¨çƒå¯’æ¸©å¸¦æ£®æž—ç±»åž‹å’Œæ ‘ç§è¦†ç›–åº¦çš„å¤§å°ºåº¦é•¿æ—¶åºä¼°ç®—æä¾›äº†æ€è·¯ã€‚
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