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1.
Sentinel-2卫星落叶松林龄信息反演   总被引:1,自引:0,他引:1  
林龄结构信息能够有效反映区域森林群落不同生长阶段的固碳能力,对于评估森林生态系统的健康状况具有重要意义。本研究以中国温带典型优势树种落叶松林为研究对象,分别选择其芽萌动期、展叶期和落叶期时段的Sentinel-2影像,采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、支持向量机回归(SVR)、前馈反向传播神经网络(BP)以及多元自适应回归样条(MARS)等5种方法依次构建落叶松林龄反演模型。通过相关性分析首先确定最佳遥感反演物候期,并在此基础上根据相关性差异筛选出5个最优特征变量用于模型反演,分别为冠层含水量(CWC),归一化水体指数(NDWI),叶面积指数(LAI),光合有效辐射吸收率(FAPAR)和植被覆盖度(FVC)。研究结果表明,展叶期为落叶松林最佳遥感反演物候期。除植被衰减指数(PSRI)以及落叶期的NDVI、RVI外,落叶松林龄与各指标之间均呈负相关关系,其中与冠层含水量(CWC)的相关性最高,pearson相关系数达到-0.74(p<0.01)。此外,不同模型反演结果表明,随机森林模型(RF)为最佳落叶松林龄估测模型,其平均决定系数R2和平均均方根误差RMSE分别为0.89和2.91 a;多元线性回归模型(MLR)的林龄估测结果最差,其平均决定系数R2和平均均方根误差RMSE仅为0.57和5.69 a,非线性模型能更好的解释林龄与建模变量之间的关系。  相似文献   
2.
GNSS基准站坐标时间序列具有明显的季节性变化。基于谐波函数模型的最小二乘拟合方法只能得到固定振幅的季节性信号,而真实的季节性信号其振幅是变化的。采用半参数模型进行季节性信号提取时又存在最优平滑因子确定困难、迭代速度慢的问题。提出一种赋相对权比的半参数模型,采用迭代更快速的黄金分割法与改进效率法相结合的策略确定最优平滑因子。通过模拟数据实验,验证了改进模型的可用性。实验表明:改进方法的计算效率明显提高,对于10 a长度的模拟数据,相较GCV函数法搜索速度提高68.1%,相较L-曲线法速度提高25.8%;计算精度较最小二乘法和半参数模型法均有提高,所得残差中没有明显的季节性信号。  相似文献   
3.
地震-重力联合反演可以降低多解性,针对大勘探范围内岩石波速-密度关系存在较大散布的问题,引入交叉梯度结构约束构建统一的目标函数是一种有效的解决方案。利用台湾海峡南部HX-13测线进行验证:由于火成岩侵入体的存在,部分区域难以拾取可靠的地震初至,常规的走时反演无法准确恢复基底面的形态。搜集研究区的船测重力资料,根据地震地质条件和数据特点设置合适的反演参数,实现基于物性和结构双重约束的重力-地震联合反演。由对反演结果的分析和解释可以看出,该方法可在很大程度上弥补地震数据不完备的缺陷,使反演过程稳定,并提高模型的可靠性。  相似文献   
4.
基于大地测量型GNSS接收机获取的反射信号反演土壤湿度是GNSS领域的研究热点。为克服常规线性回归和BP神经网络算法等的缺陷,本文提出了一种基于深度置信网络的GNSS-IR土壤湿度反演方法。试验结果表明,基于该方法得到的决定系数、土壤湿度平均绝对误差和均方根误差分别为0.909 8、0.017、0.021,与线性回归和BP神经网络算法相比,与实测数据吻合度更高,可有效提高土壤湿度反演精度,证明了方法的有效性和可靠性。  相似文献   
5.
提出一种确定不等式约束Partial EIV模型解及精度评定的新方法,在总体最小二乘准则下,将附有不等式约束的Partial EIV模型转换为标准最优化问题。采取WHP拟牛顿修正的SQP方法求解,并利用SUT法对参数估值进行精度评定,可以减小迭代次数、提高收敛速度,且精度评定方法简单有效。  相似文献   
6.
基于将约束点也作为待解算结点的思想,对传统最小曲率迭代法进行改进。改进后的方法在待解算结点周围存在约束点时,避免了根据约束点与待解算结点之间的不同关系需要进行分类推导的复杂过程,同时也避免了因使用泰勒展开式进行分解造成的精度损失,提高了解算精度。  相似文献   
7.
本文提出了一种基于散射计风场数据的台风定强方法。该方法定义了台风所在海区的一个圆形区域上的风速平均值来对台风进行定强,并使用海洋二号卫星散射计历史数据对该方法进行了验证。验证结果表明,该台风定强方法可以克服散射计反演台风风速过低的问题。与台风强度监测的历史记录比较的结果显示,在台风强度低于"强台风"这一强度等级时,该方法能够有效估算台风强度。  相似文献   
8.
在工程实践应用中,为了有效利用GPS高程数据,减少对传统水准测量的依赖,提高GPS高程异常的拟合精度便显得十分重要。为此,本文在介绍二次曲面拟合和最小二乘配置拟合基本原理分析、算法过程推导的基础上,提出了一种新的高程异常拟合方法。首先在二次曲面拟合的基础上,计算得到原始观测数据与拟合数据之间的残差序列,然后采用最小二乘配置模型对包括二次曲面拟合模型误差的综合误差进行优化减弱,最后得到新的高程异常。通过实例,将二次曲面拟合法,最小二乘配置法与文中提出的新方法进行比较分析。结果表明:新的组合方法的拟合预测精度要明显优于最小二乘配置及二次曲面拟合。  相似文献   
9.
近年来,基于点云的室内三维重建在各个领域得到了越来越多的关注.然而通过点云重建室内模型仍有许多问题需要解决:①重建模型的几何特征约束性较差;②模型几何特征拓扑重构复杂;③模型多为表面模型未构建实体模型.针对以上问题,提出了一种基于约束最小二乘的线特征方法实现室内墙体的重建.首先采用局部最小二乘拟合和全局区域生长的思想从点云提取线特征.然后基于约束最小二乘的思想构造全局约束矩阵约束线特征,通过固定区域线段相交方法重构拓扑关系.最后,构造线段缓冲区确定内外墙线重建墙体模型.通过几组数据进行实验,结果表明该方法重建的墙体模型具有几何结构完整和特征约束性强的特点.  相似文献   
10.
加权总体最小二乘法是理论上估计EIV模型参数相对严密的方法,其迭代过程中涉及的矩阵运算较为耗时,在处理大量级数据时尤其明显。PEIV模型有助于提高加权总体最小二乘法的计算效率。本文基于PEIV模型和经典最小二乘准则给出了一种加权总体最小二乘法算法,算法的推导过程简洁,易于理解,迭代过程中无需重构矩阵,减少了矩阵运算量。最后通过仿真试验验证了算法的可靠性。试验结果表明,本文算法可以取得与现有算法相同的参数估计精度且计算效率更高。  相似文献   
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