Landsat 8和机器学习估算蒙古高原草地地上生物量

赵越; 徐大伟; 范凯凯; 李淑贞; 沈贝贝; 邵长亮; 王旭; 辛晓平

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Landsat 8和机器学习估算蒙古高原草地地上生物量

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草地地上生物量(Above-Ground Biomass,AGB)是反映草地植被利用状况的重要参数,其精准监测对于草地科学管理与合理利用具有重要意义。近年来,遥感技术因其能快速、准确获取大尺度草地光谱信息,已经被广泛应用于草地地上生物量的估算中。该研究以中国内蒙古呼伦贝尔市与其毗邻的蒙古国东方省草原区为研究区,利用Landsat 8数据计算的9种植被指数、气象数据和地面调查数据,比较分析6种机器学习算法构建的回归模型性能,重新构建优化的随机森林回归模型。结果表明,以光谱、降水量、气温为特征的优化后的随机森林回归模型性能更稳定,预测值与实测值之间决定系数为0.801,均方根误差为43.709 g/m^(2),相对均方根误差为23.077%。研究区域地上生物量呈中部较低,东西两侧较高的空间分布特征,最高可达357.2 g/m^(2),最低为33.01 g/m^(2),与该区域降水量与草地利用方式的空间异质性密切相关。该研究表明,基于Landsat 8数据结合气象数据构建的机器学习模型在草地生物量遥感反演中有较大潜力,地上生物量反演结果可以为草地资源合理利用与评价提供参考。

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来源
《农业工程学报》 |2022年第24期|138-144|共7页
作者
赵越; 徐大伟; 范凯凯; 李淑贞; 沈贝贝; 邵长亮; 王旭; 辛晓平;
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作者单位

中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/呼伦贝尔草原生态系统国家野外科学观测研究站;

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正文语种 chi
中图分类遥感技术在农业上的应用;遥感技术的应用;
关键词
遥感; 反演; 机器学习; 地上生物量; 蒙古高原;

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