基于分类回归树的密云水库上游 森林覆盖度遥感估算

        摘要：森林覆盖度是描述森林生态状况的重要指标，也是气候、水文模型的重要输入参数。以多时相的ＨＪ星ＣＣＤ数据为主要数据源，利用分类回归树的方法对密云水库上游的森林覆盖度进行了遥感估算，通过基于高分航片提取的样本数据对估算结果进行了验证，并与传统回归模型进行了比较分析。结果表明：以 ＨＪ星及其他辅助数据为数据源，采用分类回归树的方法估测森林覆盖度可以达到较高的精度，拟合决定系数Ｒ２达到０．７４９，建模均方根及验证均方根误差分别为０．０６８和０．１１８，均明显优于传统回归模型，适用于大区域的森林覆盖度遥感估算。