编号 zgly0001656727

文献类型 期刊论文

文献题名 森林资源抽样调查缺失数据填充方法

作者 刘菲  李明阳  刘雅楠  江一帆  王子 

作者单位 南京林业大学林学院 

母体文献 林业资源管理 

年卷期 2018年06期

年份 2018 

分类号 S757.2 

关键词 森林资源抽样调查  胸径  缺失数据  填充方法  临安市 

文摘内容 在森林资源抽样调查中数据缺失现象时常发生,为了提高数据分析的准确性,有必要对缺失数据填充方法进行研究。以浙江省临安市1996年Landsat-5 TM影像及同期县级森林资源连续监测固定样地数据为主要信息源,以样地内林木平均胸径为缺失因子,在对其空间自相关分析的基础上,采用十折交叉验证法对缺失数据进行空间、非空间和基于遥感估测模型填充以及精度评价。结果表明:1)研究区样地林木平均胸径的Moran’s I系数为0. 21,空间分布表现出较强的空间自相关性; 2)遥感估测模型中K-近邻算法的填充精度最高,其次为随机森林、空间填充的克里金内插,非空间的期望极大化算法填充精度最低; 3)克里金内插的4个半方差理论模型中,球状模型填充精度最高,相关系数(0. 632 5)最高,平均绝对误差(2. 049 3cm)和均方根误差(3. 809 3cm)最低; 4)按照填充精度由高到低的顺序,4种性能较好的数据填充方法依次为:K-近邻算法>随机森林>克里金内插>距离权重反比。在地势形态复杂、海拔差异较大的临安境内,K-近邻算法较适合样地林木平均胸径因子的缺失数据填充。