基于Hyperion高光谱数据的森林郁闭度定量估算研究（2006年）
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简介：
本研究利用Hyperion高光谱数据，探讨其在森林郁闭度定量估算中的应用，旨在为森林资源监测提供新的技术手段。
该研究探讨并评价了使用EO-1 Hyperion高光谱遥感数据定量估算森林郁闭度的能力。为了降低光谱特征空间的维度，采用了两种方法：一种是波段选择法（RS），另一种为主成分变换法（PCA）。在200个样点中获取实测郁闭度值，其中130个用于建模，70个作为验证数据集。对于图像取值，则使用了单像元值（NP）和一个3× 3窗口的平均值（W33）两种方法。四种不同的模型由此构建：BS-NP、BS-W33、PCA-NP以及PCA-W33。
研究流程包括：
1. **预处理**：对Hyperion数据进行质量控制，剔除受云层遮挡或大气干扰影响的数据。
2. **特征提取**：通过逐步回归技术从高质量的波段中筛选出与郁闭度相关的变量。
3. **建模和预测**：基于所选特征建立多元线性回归模型，并使用已知的地面实测数据进行训练及验证。
4. **精度评估**：比较不同模型之间的性能差异，以确定最佳方法。
研究结果表明：
- 使用主成分变换法（PCA）提取光谱特征比波段选择法更为有效。这可能是因为PCA可以更好地保留关键信息并减少噪声的影响。
- 采用3× 3窗口平均值取值的精度高于单像元值取值，因为这种方法能在一定程度上平滑图像中的噪声，提高数据的一致性和稳定性。
综上所述，利用Hyperion高光谱遥感技术进行森林郁闭度的定量估测是一种有效的手段。特别是当结合PCA和3× 3窗口平均值时，能够提供较为准确的结果。这项研究不仅为森林资源监测提供了新的工具，也为未来在生态环境领域应用高光谱遥感技术奠定了基础。
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