基于SVM方法的高山松林蓄积量遥感估测研究

以香格里拉县高山松为研究对象,利用2006年香格里拉县TM遥感影像、2006年森林资源二类调查小班数据、2009年精度为30 m的DEM数据以及2013年香格里拉县高山松实测样地数据,提取研究区内高山松林影像分布图及筛选出17个因子(13个遥感因子、3个地形因子、1个地面调查因子)作为备选自变量,在MATLAB下利用LIBSVM模块建立研究区高山松林蓄积量单位面积(30 m×30 m)估测模型。结果表明,选用RBF核函数在参数范围内寻找出SVM模型的最佳参数C=3.580 9,g=0.1、p=0.01,利用最佳寻优参数建立SVM非参数模型,对SVM模型进行测试得到,均方根误差MSE=0.008 7,复相关系数R=0.51,相对误差RE=23.4%,估测精度为76.6%。以像元为单位,分块提取高山松林对应的各像元自变量因子,利用估测模型预测得到香格里拉县高山松林总蓄积量为13 318 476.5 m3。