【摘 要】
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叶面积指数（leaf area index,LAI）是森林生态系统重要参数,如何以较小成本提升区域尺度的山地森林LAI的遥感估测精度,对于精确掌握森林LAI的情况和进一步了解森林生态系统有重要意义。本研究以星载激光雷达ICESAT-2/ATLAS为主要信息源,以西南山地香格里拉市为试验区,基于随机森林回归（RF）遥感估测模型,结合地面51块LAI实测样地数据,在前期进行RF超参数优化基础上,采用决
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“生态脆弱区典型森林生态系统生化参数高光谱遥感反演关键技术研究”（编号:31860205）;“基于LiDAR和MERSI数据滇西北乔木生物量反演关键技术研究”（编号:31460194）； 云南省教育厅科学研究基金项目“基于深度学习的多源遥感协同的森林生物量估测研究”（编号:2021Y249）共同资助；
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叶面积指数（leaf area index,LAI）是森林生态系统重要参数,如何以较小成本提升区域尺度的山地森林LAI的遥感估测精度,对于精确掌握森林LAI的情况和进一步了解森林生态系统有重要意义。本研究以星载激光雷达ICESAT-2/ATLAS为主要信息源,以西南山地香格里拉市为试验区,基于随机森林回归（RF）遥感估测模型,结合地面51块LAI实测样地数据,在前期进行RF超参数优化基础上,采用决定系数（R~2）、均方根误差（RMSE）、绝对平均误差（MAE）和中位数绝对误差（MedAE）作为模型精度评价指标,对估测效果进行分析。结果表明:使用随机表面查找算法进行RF回归模型的超参数优化,能明显提升模型估测LAI精度。提取出的地面光斑特征参数在山地森林LAI估测中有较高的贡献度和极佳的效果,可用于区域尺度的山地森林物理结构参数LAI的估测。同时,利用随机表面查找算法优化后的RF回归模型,估测精度更高,估测结果与研究区森林分布现状吻合,具有一定普适性。最后,研究确定了使用ICESat-2/ATLAS数据产品估测LAI是可行的,能为星载激光雷达估测中大范围的LAI提供一定的参考。
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