• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文学位 >Modeling loblolly pine dominant height using airborne LiDAR .
【24h】

Modeling loblolly pine dominant height using airborne LiDAR .

机译：利用机载激光雷达模拟火炬松的优势身高。

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

The dominant height of 73 georeferenced field sample plots were modeled from various canopy height metrics derived by means of a small-footprint laser scanning technology, known as light detection and ranging (or just LiDAR), over young and mature forest stands using regression analysis. LiDAR plot metrics were regressed against field measured dominant height using Best Subsets Regression to reduce the number of models. From those models, regression assumptions were evaluated to determine which model was actually the best. The best model included the 1st and 90th height percentiles as predictors and explained 95% of the variance in average dominant height.
机译：使用回归分析，通过小足迹激光扫描技术（称为光检测和测距（或仅称为LiDAR））从各种冠层高度度量模型对73个地理参考场样地的主要高度进行建模，这些技术被称为光检测和测距（或仅称为LiDAR）。使用最佳子集回归以减少模型数量，将LiDAR绘图指标相对于实地测得的优势高度进行回归。从这些模型中，对回归假设进行评估，以确定哪个模型实际上是最好的。最佳模型包括第1个和第90个高度百分位作为预测变量，并解释了平均优势高度的95％的方差。

著录项

  • 作者

    Maceyka, Andy.;

  • 作者单位

    University of South Carolina.;

  • 授予单位 University of South Carolina.;
  • 学科 Geodesy.;Remote Sensing.;Agriculture Forestry and Wildlife.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2010
  • 页码 42 p.
  • 总页数 42
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号