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森林叶面积指数(leaf area index,LAI)是探究植被与气候相互作用关系的关键参数.为更加科学、高效获取森林LAI空间格局信息，研究基于星载光子计数激光雷达ICESat-2/ATLAS数据进行大尺度森林LAI估测，以探讨星载光子数据在山地森林LAI建模中的潜力和可行性.以香格里拉市为试验区，对试验区有林地光子点云数据进行去噪、分类等预处理.随后提取各个林地光斑的特征因子属性，并结合47块森林LAI样地实测数据，分别采用逐步回归和随机森林回归模型构建了基于研究区光斑尺度的森林LAI模型.为实现研究区森林LAI的连续估测，研究对经优选的光斑特征因子进行克里格插值，形成其各自属性值的栅格图层，并利用LAI最佳模型进行研究区森林LAI的整体估测.结果表明，Landsat percent,Canopy photon rate,Minimum canopy height和Number of canopy photons等4个光斑特征因子与LAI样地实测值呈显著相关，可作为LAI的建模因子.随机森林模型对研究区LAI的预测能力优于逐步回归模型，其R2和RMSE分别为... 相似文献
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