区域森林蓄积量遥感监测方法

摘要

本发明公开一种利用LANDSAT‑8中等分辨率遥感数据进行区域森林蓄积量监测的方法，包括步骤：1)基于遥感数据提取光谱、绿度、湿度、亮度以及主成分变换特征；2)基于遥感影像的特征进行实测样地的扩充；3)基于随机森林算法实现最优特征选择，并采用三种非参数化机器学习算法与两组样本组合，进行模型参数最优化并实现区域森林蓄积量监测。本发明利用可开放获取的LANDSAT、SRTM DEM卫星遥感数据，对实测的有限样本进行扩充，进而通过多种样本组合方法实现区域森林蓄积量的快速反演，为森林蓄积量动态监测提供技术支撑的同时，也改变了人工建立森林样地获取森林蓄积量的高强度和高成本的传统作业模式，可以为森林资源宏观把控提供技术支持。