專利名稱：基于非線性偏最小二乘優(yōu)化模型的森林碳匯遙感估算方法
基于非線性偏最小二乘優(yōu)化模型的森林碳匯遙感估算方法技術(shù)領(lǐng)域：
本 發(fā)明涉及基于統(tǒng)計優(yōu)化模型的森林碳匯遙感估算方法。背景技術(shù)：
森林是全球碳平衡的重要組成部分，在陸地碳循環(huán)中起著關(guān)鍵作用，因此，精確估算森林碳儲量對研究全球變化具有重要意義。竹林是中國亞熱帶地區(qū)(如浙江、安徽、江西、福建等省)特殊的森林類型，近年研究表明，竹林資源具有巨大的碳儲量，其對全球碳平衡的貢獻(xiàn)開始受到關(guān)注。遙感是森林地上碳儲量估算的重要手段，但遙感技術(shù)不能直接測定生物量、碳儲量及其變化，需要對遙感觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列處理、轉(zhuǎn)換，并結(jié)合地面觀測數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的遙感信息模型才能定量估算。經(jīng)驗?zāi)Ｐ褪墙⑸稚镂锢碜兞?如生物量、碳儲量、葉面積指數(shù)、郁閉度等)與遙感數(shù)據(jù)之間關(guān)系的重要工具，其中普通最小二乘回歸分析是廣泛使用的經(jīng)驗方法?；谄胀ㄗ钚《说亩嘣€性回歸假設(shè)遙感數(shù)據(jù)與生物物理屬性存在線性關(guān)系， 并假設(shè)自變量(遙感數(shù)據(jù)光譜波段)獨(dú)立，但生物物理屬性光譜響應(yīng)多數(shù)為曲線關(guān)系，且波段之間存在很高的相關(guān)關(guān)系，因此，回歸分析往往難以滿足基本假設(shè)，會產(chǎn)生不精確的估計；另外，如果光譜反射率和生物物理屬性變量存在測量錯誤，普通最小二乘回歸可能得到一個錯誤的模型，然而光譜反射率和生物物理屬性變量不可能沒有誤差。相對普通最小二乘而言，偏最小二乘回歸是碳儲量遙感估算一個很好的選擇。偏最小二乘回歸是上個世紀(jì)80年代發(fā)展起來的一種先進(jìn)的多元統(tǒng)計分析方法，它能容忍偏最小二乘回歸變量之間的多重相關(guān)，把多元回歸、主成分分析、典型相關(guān)分析有機(jī)地結(jié)合起來，在一個算法下同時實現(xiàn)回歸建模、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡化以及兩組變量間的相關(guān)分析，能夠把自變量和因變量之間的相關(guān)關(guān)系取到最大值，提高模型相關(guān)分析精度，具有較強(qiáng)的解析能力。 偏最小二乘回歸分為線性和非線性兩種方法，其中非線性偏最小二乘回歸模型是偏最小二乘回歸的重要成果，既解決線性偏最小二乘回歸只能提取線性成分的問題，又借鑒了線性偏最小二乘回歸方法能夠有效解決自變量集合高度相關(guān)的技術(shù)，從而確定數(shù)據(jù)系統(tǒng)內(nèi)部的復(fù)雜非線性結(jié)構(gòu)關(guān)系，增強(qiáng)了模型的可解釋性，具有比線性偏最小二乘回歸模型較高的預(yù)測精度。因此，生物量碳儲量偏最小二乘回歸優(yōu)化模型的優(yōu)勢在于一、解決了不同波段光譜反射率之間的多重相關(guān)問題；二、提高了用統(tǒng)計方法預(yù)測森林碳儲量的精度。

發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供了一種基于非線性偏最小二乘優(yōu)化模型的森林碳匯遙感估算方法。本方法按如下步驟進(jìn)行(1)、在研究區(qū)域內(nèi)設(shè)置調(diào)查樣地，觀測樣地內(nèi)的生物量碳儲量并獲取與觀測時間相對應(yīng)的遙感影像。將遙感影像的多個波段光譜反射率作為自變量，觀測到的生物量碳儲量作為因變量；(2)、按照公式①對自變量空間的每一個自變量\進(jìn)行高斯核函數(shù)變換，得到新的自變量。將因變量與新的自變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，處理后的數(shù)據(jù)符合公式②的線性關(guān)系；
權(quán)利要求
1. 一種基于非線性臓、二剩尤化翻的森林碳謹(jǐn)劇古算方法，斯寺征在于按如下步碰行(1)、在研究區(qū)域內(nèi)設(shè)置調(diào)查樣地，觀測樣地內(nèi)的地上部分生物量并轉(zhuǎn)化為碳儲量，獲取與觀測時間相對應(yīng)的遙感影像，將遙感影像的多個波段光譜反射率作為自變量，碳儲量作為因變量；(2)、按照公式①對自變量空間的每一個自變量~進(jìn)行高斯核函數(shù)變換，得到新的自變量，將因變量與新的自變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，處理后的數(shù)據(jù)符合公式②的線性關(guān)系；
全文摘要
一種基于非線性偏最小二乘優(yōu)化模型的森林碳匯遙感估算方法，主要步驟是一是采用核函數(shù)把原始變量映射到高維空間得到新變量，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；二是采用最小二乘法對提取的成分進(jìn)行回歸分析，并將回歸系數(shù)還原；三是采用LOO交叉有效性對模型進(jìn)行評價；四是重復(fù)步驟二到三，每次重復(fù)時將成分?jǐn)?shù)增加1，直到提取成分?jǐn)?shù)達(dá)到最大值；五是重復(fù)步驟一到四，每次重復(fù)時將步驟一中的分段數(shù)M增加1，直到M等于預(yù)設(shè)數(shù)；六是從所有模型中尋找估計值與實際值相關(guān)系數(shù)最大的模型，并用此時的M和提取成分?jǐn)?shù)建模，作為最終的估算模型。本發(fā)明將優(yōu)化的非線性偏最小二乘回歸用于建立森林碳儲量預(yù)測模型，提高了森林碳儲量預(yù)測精度。
文檔編號G01N21/84GK102305792SQ20111020738
公開日2012年1月4日 申請日期2011年7月22日 優(yōu)先權(quán)日2011年7月22日
發(fā)明者周國模, 杜華強(qiáng), 范渭亮 申請人:浙江農(nóng)林大學(xué)