【摘 要】
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以GF-1和Landsat8遥感影像为数据源,采用逐步回归、非线性Logistic回归和基于空间位置的地理加权回归3种方法,结合134个野外样地调查数据,在河北省康保县开展叶面积指数反演
【机 构】
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林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室,DepartmentofGeography
【基金项目】
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国家林业局荒漠化和沙化监测专题项目(2014889);湖南省百人计划特聘教授基金项目(1020990);中国博士后科学基金(2014M562147);“十二五”国家高技术研究发展计划(863计划)课题(2012AA102001);湖南省科技厅项目“林业遥感大数据与生态安全”(2016TP1014)
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以GF-1和Landsat8遥感影像为数据源,采用逐步回归、非线性Logistic回归和基于空间位置的地理加权回归3种方法,结合134个野外样地调查数据,在河北省康保县开展叶面积指数反演研究,并对结果进行精度检验。结果表明：（1）在荒漠化地区,GF-1和Landsat-8遥感影像提取的植被指数因子与LAI均有较高的相关性。运用主成分分析方法对植被指数因子进行处理,可以有效消除各影响因子间的共线性。（2）基于GF-1和Landsat-8影像分别建立的3种模型,均以地理加权回归决定系数最大,均方根误差最小,反
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