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林业科学 2025年第4期61卷 46-55页

作者：段彩红林辉龙江平杨培松叶子林张廷琛李洵微朱立新中南林业科技大学林业遥感与信息工程研究中心林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室、国家林业和草原局南方地区森林资源管理与检测重点实验室长沙410004

【目的】通过改进检测算法获取准确年龄变量,在此基础上提升桉树蓄积量遥感估测精度,缓和桉树蓄积量饱和效应问题。【方法】以多时相Landsat-8和Sentinel-2为数据源,分析桉树的时间序列生长曲线,融合线性插值和动态识别方法,采用模拟连... 详细信息

【目的】通过改进检测算法获取准确年龄变量,在此基础上提升桉树蓄积量遥感估测精度,缓和桉树蓄积量饱和效应问题。【方法】以多时相Landsat-8和Sentinel-2为数据源,分析桉树的时间序列生长曲线,融合线性插值和动态识别方法,采用模拟连续变化检测与分类(CCDC)算法识别采伐点,结合普通最小二乘法和斜率截距显著变化分析采伐点并推算桉树年龄。在此基础上,基于遥感特征和桉树年龄构建变量集1(由波段值、植被指数和纹理特征构成)和变量集2(由变量集1和年龄构成),采用多元线性回归(MLR)、k最邻近(KNN)、随机森林(RF)和支持向量机(SVR)4种模型估测桉树蓄积量。【结果】模拟CCDC算法对100个样本的识别准确率达82%,年龄与蓄积量之间的距离相关系数为0.71,远高于其他遥感变量。桉树蓄积量估测结果表明:变量集1的R^(2)为0.40,RMSE为41.11 m^(3)·hm^(−2),rRMSE为34%;变量集2的R^(2)为0.83,RMSE为22.08 m^(3)·hm^(−2),rRMSE为18%。变量集1中,模型计算结果较弱,R^(2)较低,RMSE和rRMSE较高;引入年龄的变量集2,模型计算结果显著提升,特别是SVR模型中,R^(2)升至0.83,RMSE和rRMSE明显下降,年龄变量的引入可提高桉树蓄积量模型估测精度。【结论】改进的模拟CCDC算法提高了年龄变量的准确性,且年龄与蓄积量呈现显著相关性。年龄变量的引入显著提升了模型性能,估测精度提高16个百分点。

关键词：林业遥感变化检测蓄积量年龄桉树

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结合改进模拟CCDC算法的桉树年龄和蓄积量遥感估计

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林业科学 2025年

作者：段彩红林辉龙江平杨培松叶子林张廷琛李洵微朱立新中南林业科技大学林业遥感与信息工程研究中心林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室国家林业局南方地区森林资源管理与检测重点实验室

【目的】通过改进检测算法获取准确年龄变量的基础上，提升桉树蓄积量遥感估计精度，缓和桉树蓄积量饱和度问题。【方法】以多时相Landsat-8和Sentinel-2为主要数据源，分析桉树的时间序列生长曲线，融合线性插值和动态识别方法，采用... 详细信息

【目的】通过改进检测算法获取准确年龄变量的基础上，提升桉树蓄积量遥感估计精度，缓和桉树蓄积量饱和度问题。【方法】以多时相Landsat-8和Sentinel-2为主要数据源，分析桉树的时间序列生长曲线，融合线性插值和动态识别方法，采用模拟连续变化检测与分类（Continuous change detection and classification）检测算法识别采伐点，结合最小二乘法及斜率截距显著变化分析采伐点并推算桉树年龄。在此基础上，利用遥感特征和桉树年龄构建2个变量集：变量集1（由波段值、植被指数和纹理特征构成）和变量集2（由变量集1和年龄构成），采用多元线性回归（MLR）、K邻近（KNN）、随机森林（RF）和支持向量机（SVR）4种模型估计桉树蓄积量。【结果】模拟CCDC检测算法对100个样本的识别结果准确率为82%，年龄与蓄积量之间的DC距离相关系数为0.71，远高于其他遥感变量。桉树蓄积量估测结果表明：变量集1的R2为0.40，RMSE为41.11 m3·hm-2，rRMSE为34%。变量集2的R2为0.83，RMSE为22.08 m3·hm-2，rRMSE为18%。变量集1中，模型计算结果较弱，R 值较低，RMSE 和 rRMSE 较高。而引入年龄变量的变量集2，模型计算结果显著提升，特别是模型SVR中，R提升至0.83，RMSE 和 rRMSE 明显下降，年龄变量的引入提高了桉树蓄积量模型估计精度。【结论】改进的模拟CCDC变化检测方法提高了年龄变量的准确性，且年龄与蓄积呈现显著的相关性。年龄变量的引入显著提升了模型的估测性能，估测精度提高了16个百分点。本研究为桉树蓄积量遥感估计提供了有力的技术支持。

关键词：光学遥感变化检测蓄积量年龄桉树

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