基于星载光子计数雷达数据的森林郁闭度估测模型优化

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摘 要：【目的】旨在评估星载光子计数雷达数据估测森林郁闭度（Forest Canopy Closure，FCC）的潜力，为优化森林管理规划提出一种高效率、低成本估测区域尺度FCC的新技术方法。【方法】研究以星载激光雷达ICESat-2/ATLAS光子点云数据为信息源，以滇西北生态脆弱区香格里拉为研究区，结合54块地面实测样地数据，在前期对点云数据进行去噪、分类等预处理的基础上，对研究区74 808个有林地光斑冠层参数进行提取（共计59个），使用支持向量机的递归特征消除算法（SVM-RFE）优选特征变量，采用普通克里格（OK）插值出区域尺度特征变量的空间分布，基于贝叶斯优化（BO）算法改进后的随机森林（RF）、K-最近邻值法（KNN）、梯度回归（GBRT）模型建模，以决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、总体预测精度（P）、残差平方和（RSS）和相对均方根误差（RRMSE）作为模型评价指标，以此构建研究区FCC估测模型。（剩余23050字）