基于Sentinel-2数据的青海门源县天然草地生物量遥感反演研究

郭芮伏帅侯蒙京刘洁苗春丽孟新月冯琦胜贺金生钱大文梁天刚

中国科学院西北生态环境资源研究院;

摘要：

草地地上物生物量(AGB)是评价草地生产力的重要指标,精准反演天然草地的AGB,对草地长势监测和草畜平衡评估具有重要的意义.由于常用的遥感数据(如Landsat和MODIS等)受较低时间或空间分辨率引发的诸多问题的影响,因此探索具有更高时空分辨率及更多光谱波段的Sentinel-2卫星数据在县域尺度的草地植被监测状况具有极其重要的作用.利用Sentinel-2卫星遥感影像和青海门源县实测草地AGB数据,构建了基于随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)3种机器学习方法的草地生物量估算模型,研究了2019-2021年门源县天然草地生物量时空分布特征.结果表明:1)Sentinel-…展开v

关键词：Sentinel-2、地上生物量、机器学习、天然草地、反演模型

所属期刊栏目：32

分类号：TP75;S731.2;S812

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;中国工程院咨询研究项目;中国工程院咨询研究项目;中国工程院咨询研究项目;现代农业产业技术体系;兰州大学中央高校基本科研业务费专项

在线出版日期：2023-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：15-29