基于支持向量机回归的草地地上生物量遥感估测研究

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1、ｌｌ．，ｌｊ＂＜：＝＾ＯＵＴＨＷＥＳＴ触ＳＴ狀ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ解酝禱位论文；＇Ｉ＇ｔ‘辟．姆嘴－、，ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳ．、．＇？＊ｋ＞．京？、：论文题目基于支持向量机回归的草地地上生物里遥感估测研究学科专业地图学与地理信息系统学号２０１２０１１０３００７作者姓名尚巧指导教师岳彩荣教授于信芳研究员独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方夕ｈ论文中不包含其他人已经发表或

2、撰写过的研究成果，也不包含为获得西南林业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。－作者签名：Ｉ奇乃曰期：六糾年《月户曰论文使用授权本学位论文作者完全了解并同意西南林业大学有关保留、使用学位论文的规定，学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南林业大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）／＾作者签名

3、；為巧导师签名；译＾？日期：兴／Ｊ年＜月户日分类号S812.5密级UDC学位论文基于支持向量机回归的草地地上生物量遥感估测研究尚珂指导教师岳彩荣教授西南林业大学昆明于信芳研究员中国科学院地理科学与资源研究所北京申请学位级别硕士学科专业地理学/地图学与地理信息系统提交论文日期2015.4.7论文答辩日期2015.5.30学位授予单位和日期西南林业大学2015年6月18日答辩委员会主席王金亮教授THESTUDYOFGRASSLANDABOVEGROUNDBIOMASSINVERSIONBASEDONSUPPORTVECTORMACHINEREGRESSIONAMasterTh

4、esisSubmittedtoSouthwestForestryUniversityMajor:CartographyandGeographyInformationSystemAuthor:ShangKeAdvisor:Prof.YueCairongProf.YuXinfangSchool:SchoolofForestry摘要摘要草地生物量是评价草原生态敏感性和脆弱性的重要指标，直接反映了草原生态系统的初级生产力。采用回归模型拟合实测生物量与遥感参数之间的定量关系是草地生物量反演的重要方法之一。本研究基于Rapideye高分辨率遥感影像和同步野外实测数据，采用支持向量机回归建立锡林郭勒

5、盟中部草地地上生物量遥感估测模型，并与一元曲线回归模型和多元线性回归模型的拟合效果进行对比，旨在探索更高效的草地生物量反演方法。主要研究结论如下：（1）本研究对5个波段特征和8种植被指数（NDVI、GNDVI、ARVI、DVI、SAVI、MSAVI、PVI、和RVI），以及遥感影像每个波段的8个纹理特征（均值、相异性、均一性、相关性、对比度、角二阶矩、偏度和熵）进行了提取，与生物量实测数据进行相关性分析。结果表明纹理特征与实测生物量同样具有显著的相关性关系（尤其是纹理均值特征），其作为遥感特征因子用于草地地上生物量的估测建模，有助于模型精度的提高。（2）将35组实测生物量数据分为两组，

6、其中28组用于建模，剩余7组作为三种生物量遥感估测模型的验证数据。验证结果表明，一元曲线回归模型精度最低，多元线性回归模型精度次之，支持向量机回归模型精度最高。支持向量机模型在建模过程中不受自变量多重共线性的影响，并且考虑到遥感因子的不可代替性，引入所有（1322个）遥感因子进行建模，其决定系数R高达0.94，建模RMSE为16.02g/m。利用预留数据对三种模型的拟合精度进行验证，支持向量机模型的拟合精度最高，验证2RMSE为27.69g/m，比多元线性回归模型降低了11.45%，比一元曲线回归模型降低了32.28%。在7组验证数据中，支持向量机模型有4组的残差值在实测值20%以内，

7、多元线性回归模型有2组，一元曲线回归模型仅有1组。（3）采用支持向量机模型对研究区草地地上生物量估算得到，研究区2011年草2地地上生物量总量为252072.53t，最大生物量为366.11g/m，平均生物量为112.7722g/m。生物量主要集中分布在105~130g/m范围内。（4）对海拔和坡度进行分级，分析研究区草地地上生物量的垂直及坡度分布特征得出，研究区草地地上生物量比较集中分布在海拔1200~1250m的区域和坡度<1°的范围。关键