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应用高分1号（GF-1）全色和多光谱（PMS）影像和k-最邻近（k-NN）方法进行县域尺度的森林蓄积量估测，探讨GF-1 PMS影像以及k-NN方法估测森林蓄积量的适用性。以北京市延庆区森林资源二类调查数据为基础数据，森林蓄积量为研究对象，基于国产GF-1 PMS影像数据提取植被指数，采用k-NN法构建森林蓄积量估测模型，并引入偏最小二乘回归法予以比较，选出最优估测方法对全区森林蓄积量进行反演。结果显示：偏最小二乘回归法估测的森林蓄积量均方根误差为21.90 m3·hm-2，相对均方根误差为27.5%，偏差为17.23 m3·hm-2。基于k-NN方法的森林蓄积量估测的均方根误差为12.80 m3·hm-2，相对均方根误差为16.0%，偏差为15.02 m3·hm-2。与官方公布的全区森林蓄积量进行对比，结果显示：基于k-NN法反演的全区森林蓄积量统计结果（245.98万m3，估测精度为86.0%）要好于偏最小二乘回归法（266.22万m3，估测精度为76.6%）。最后生成了全区森林蓄积量空间分布图。

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《基于GF-1 PMS影像和k-NN方法的延庆区森林蓄积量估测》

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文件号：105845

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