欢迎访问林草资源研究
Scientific Research

Application of Dummy Variable in the Research of Pinus Densata Stock Volume Inversion Model

  • Zongmei WANG ,
  • Tianshu XU ,
  • Cairong YUE ,
  • Qi LIU
Expand
  • College of Forestry,Southwest Forestry University,Kumming 650224,China

Received date: 2017-02-15

  Revised date: 2017-06-13

  Online published: 2020-09-24

Abstract

Based on Landsat TM and field survey data,two strategies were adopted to construct shangri-la Pinus Densata stock volume inversion model:conventional linear regression model and linear regression model with dummy variable,and the inversion model was validated.According to the research,correlation coefficients of conventional linear regression with simple regression and multiple regression were 0.280 and 0.365 respectively,while the linear regression model with dummy variable had a correlation coefficient of 0.602;Comparing with test sample data,the prediction accuracies of conventional linear regression model were 61.1% and 74.9% respectively,while the accuracy of linear regression model with dummy variable was 80.3%.It was proven that applying dummy variable could certainly raise the prediction accuracy and provide a reliable reference for forest stock volume inversion via dummy variable in remote sensing to some extent.

Cite this article

Zongmei WANG , Tianshu XU , Cairong YUE , Qi LIU . Application of Dummy Variable in the Research of Pinus Densata Stock Volume Inversion Model[J]. Forest and Grassland Resources Research, 2017 , 0(4) : 75 -81 . DOI: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2017.04.012

References

[1] 程武学, 杨存建, 周介铭, 等. 森林蓄积量遥感定量估测研究综述[J]. 安徽农业科学, 2009,37(16):7746-7750.
[2] 孟宪宇. 测树学[M]. 北京: 中国林业出版社, 1996: 58.
[3] 冯仲科, 杨伯钢, 罗旭, 等. 应用LIDAR 技术预测林分蓄积量[J]. 北京林业大学学报, 2007,29(增刊2):45-51.
[4] 杨永恬, 李增元, 陈尔学, 等. 基于ALOS PALSAR数据的森林蓄积量估测技术研究[J]. 林业资源管理, 2010 (1):113-117.
[5] 张友静, 方有清, 陈钦峦. 南方山地森林蓄积量遥感估算研究[J]. 国土资源遥感, 1993(2):39-47.
[6] 潘帅, 李娟, 徐新, 等. 利用遥感数据估测森林蓄积量[J]. 吉林林业科技, 2013 (4):30-32.
[7] 曾伟生, 唐守正. 利用度量误差模型方法建立相容性立木生物量方程系统[J]. 林业科学研究, 2010,23(6):797-803.
[8] 杨英, 冉啟香, 陈新云, 等. 哑变量在云杉地上生物量模型中的应用研究[J]. 林业资源管理, 2015 (6):71-76.
[9] 冉啟香, 邓华锋, 吕常笑, 等. 油松林分断面积与蓄积量生长模型研究[J]. 西北林学院学报, 2016,31(5):217-223.
[10] Csaplovics E. An efficient regression strategy for extracting forest biomass information from satellite sensor data[J]. International Journal of Remote Sensing, 2005,26(7):1511-1519.
[11] 罗朝沁, 孙华, 林辉, 等. 基于哑变量非线性联立方程组模型的林木参数遥感反演[J]. 中南林业科技大学学报, 2015(5):39-45.
[12] 岳彩荣. 香格里拉市森林生物量遥感估测研究[D]. 北京:北京林业大学博士论文, 2011.
[13] 王永刚, 舒清态, 李圣娇, 等. 香格里拉高山松天然林林分蓄积混合效应模型构建[J]. 西南林业大学学报, 2016,36(3):121-125.
[14] 张焱, 舒清态, 徐云栋, 等. 香格里拉高山松天然林最优树高曲线研究[J]. 林业资源管理, 2016 (1):46-51.
[15] 于延, 王建华, 段喜萍. 遥感数字影像中提取植被指数并行算法的研究与实现[J]. 科技通报, 2013,29(2):100-103.
[16] 李方方. 基于多植被指数时空变化的矿区生态环境监测[D]. 焦作:河南理工大学, 2011: 16-22.
[17] 高东启, 邓华锋, 蒋益, 等. 油松林分断面积生长预估模型研究[J]. 西南林业大学学报, 2015,35(1):42-46.
[18] 吕常笑, 邓华锋, 王秋鸟, 等. 基于哑变量的马尾松生物量模型研究[J]. 河南农业大学学报, 2016 (3):304-310.
[19] 曾伟生, 唐守正, 夏忠胜, 等. 利用线性混合模型和哑变量模型方法建立贵州省通用性生物量方程[J]. 林业科学研究, 2011,24(3):285-291.
[20] 华伟平, 丘甜, 江希钿, 等. 立地质量等级为哑变量的黄山松地位级指数模型的研制[J]. 武夷学院学报, 2015(3):15-18.
[21] 卢杰, 郭其强, 郑维列, 等. 藏东南高山松种群结构及动态特征[J]. 林业科学, 2013(8):154-160.
Outlines

/