基于支持向量機(jī)回歸的草地地上生物量遙感估測研究

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1、ｌｌ．，ｌｊ＂＜：＝＾ＯＵＴＨＷＥＳＴ觸ＳＴ狀ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ解醞禱位論文；＇Ｉ＇ｔ‘辟．姆嘴－、，ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳ．、．＇？＊ｋ＞．京？、：論文題目基于支持向量機(jī)回歸的草地地上生物里遙感估測研究學(xué)科專業(yè)地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)學(xué)號２０１２０１１０３００７作者姓名尚巧指導(dǎo)教師岳彩榮教授于信芳研究員獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加標(biāo)注和致謝的地方夕ｈ論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或

2、撰寫過的研究成果，也不包含為獲得西南林業(yè)大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。－作者簽名：Ｉ奇乃曰期：六糾年《月戶曰論文使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解并同意西南林業(yè)大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，學(xué)校有權(quán)保留并向國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)西南林業(yè)大學(xué)可將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）／＾作者簽名

3、；為巧導(dǎo)師簽名；譯＾？日期：興／Ｊ年＜月戶日分類號S812.5密級UDC學(xué)位論文基于支持向量機(jī)回歸的草地地上生物量遙感估測研究尚珂指導(dǎo)教師岳彩榮教授西南林業(yè)大學(xué)昆明于信芳研究員中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所北京申請學(xué)位級別碩士學(xué)科專業(yè)地理學(xué)/地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)提交論文日期2015.4.7論文答辯日期2015.5.30學(xué)位授予單位和日期西南林業(yè)大學(xué)2015年6月18日答辯委員會主席王金亮教授THESTUDYOFGRASSLANDABOVEGROUNDBIOMASSINVERSIONBASEDONSUPPORTVECTORMACHINEREGRESSIONAMasterTh

4、esisSubmittedtoSouthwestForestryUniversityMajor:CartographyandGeographyInformationSystemAuthor:ShangKeAdvisor:Prof.YueCairongProf.YuXinfangSchool:SchoolofForestry摘要摘要草地生物量是評價草原生態(tài)敏感性和脆弱性的重要指標(biāo)，直接反映了草原生態(tài)系統(tǒng)的初級生產(chǎn)力。采用回歸模型擬合實測生物量與遙感參數(shù)之間的定量關(guān)系是草地生物量反演的重要方法之一。本研究基于Rapideye高分辨率遙感影像和同步野外實測數(shù)據(jù)，采用支持向量機(jī)回歸建立錫林郭勒

5、盟中部草地地上生物量遙感估測模型，并與一元曲線回歸模型和多元線性回歸模型的擬合效果進(jìn)行對比，旨在探索更高效的草地生物量反演方法。主要研究結(jié)論如下：（1）本研究對5個波段特征和8種植被指數(shù)（NDVI、GNDVI、ARVI、DVI、SAVI、MSAVI、PVI、和RVI），以及遙感影像每個波段的8個紋理特征（均值、相異性、均一性、相關(guān)性、對比度、角二階矩、偏度和熵）進(jìn)行了提取，與生物量實測數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析。結(jié)果表明紋理特征與實測生物量同樣具有顯著的相關(guān)性關(guān)系（尤其是紋理均值特征），其作為遙感特征因子用于草地地上生物量的估測建模，有助于模型精度的提高。（2）將35組實測生物量數(shù)據(jù)分為兩組，

6、其中28組用于建模，剩余7組作為三種生物量遙感估測模型的驗證數(shù)據(jù)。驗證結(jié)果表明，一元曲線回歸模型精度最低，多元線性回歸模型精度次之，支持向量機(jī)回歸模型精度最高。支持向量機(jī)模型在建模過程中不受自變量多重共線性的影響，并且考慮到遙感因子的不可代替性，引入所有（1322個）遙感因子進(jìn)行建模，其決定系數(shù)R高達(dá)0.94，建模RMSE為16.02g/m。利用預(yù)留數(shù)據(jù)對三種模型的擬合精度進(jìn)行驗證，支持向量機(jī)模型的擬合精度最高，驗證2RMSE為27.69g/m，比多元線性回歸模型降低了11.45%，比一元曲線回歸模型降低了32.28%。在7組驗證數(shù)據(jù)中，支持向量機(jī)模型有4組的殘差值在實測值20%以內(nèi)，

7、多元線性回歸模型有2組，一元曲線回歸模型僅有1組。（3）采用支持向量機(jī)模型對研究區(qū)草地地上生物量估算得到，研究區(qū)2011年草2地地上生物量總量為252072.53t，最大生物量為366.11g/m，平均生物量為112.7722g/m。生物量主要集中分布在105~130g/m范圍內(nèi)。（4）對海拔和坡度進(jìn)行分級，分析研究區(qū)草地地上生物量的垂直及坡度分布特征得出，研究區(qū)草地地上生物量比較集中分布在海拔1200~1250m的區(qū)域和坡度<1°的范圍。關(guān)鍵