基于遥感数据的山西东部油松林蓄积量估测方法研究

为了探讨油松林遥感估测模型的精度和适用性,以山西省晋东土石山立地亚区的170个油松样地作为研究对象,获取研究区的SPOT影像和DEM（Digital Elevation Model,数字高程模型）数据,提取170个样地的遥感波段信息和地形信息,结合地面调查数据,分别采用多元逐步回归模型、偏最小二乘回归模型和神经网络模型,建立油松林蓄积量的遥感估测方法,并进行精度验证。结果表明:1)基于遥感影像和DEM影像估测油松林蓄积量是可行的,三种方法都取得了满意的结果;2)三种方法相比,神经网络模型对油松林蓄积量估算的精度为82.13%,多元逐步回归模型的精度为76.73%,偏最小二乘回归模型的精度为77.09%,神经网络模型的估测精度更高。