林草碳汇遥感监测 | 浏览量 : 0 下载量: 460 CSCD: 0
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  • 专辑

    • 基于人工合成样本和随机森林回归模型的长时序中国寒温带森林类型和树种覆盖度反演

    • Mapping forest type and tree species fractions in China’s cold-temperate forests based on synthetically mixed data and random forest regression

    • 最新研究揭示了利用遥感技术对中国寒温带森林覆盖度进行长时序反演的可行性,为北方森林管理提供新思路。
    • 2025年29卷第1期 页码:118-133   

      收稿日期:2023-04-04

      纸质出版日期:2025-01-07

    • DOI: 10.11834/jrs.20233103     

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  • 王梦雨,赵峰,庞勇,孟冉,荚文,岳超.2025.基于人工合成样本和随机森林回归模型的长时序中国寒温带森林类型和树种覆盖度反演.遥感学报,29(1): 118-133 DOI: 10.11834/jrs.20233103.
    Wang M Y,Zhao F,Pang Y,Meng R,Jia W and Yue C. 2025. Mapping forest type and tree species fractions in China’s cold-temperate forests based on synthetically mixed data and random forest regression. National Remote Sensing Bulletin, 29(1):118-133 DOI: 10.11834/jrs.20233103.
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相关作者

王梦雨 西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌;华中师范大学城市与环境科学学院
孟冉 华中农业大学资源与环境学院
岳超 西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌;中国科学院水利部水土保持研究所,陕西杨凌
刘志卫 中南大学 地球科学与信息物理学院
赵蓉 中南林业科技大学 土木工程学院
朱建军 中南大学 地球科学与信息物理学院
付海强 中南大学 地球科学与信息物理学院
周璀 中南林业科技大学 理学院

相关机构

西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌
华中农业大学资源与环境学院
中国科学院水利部水土保持研究所,陕西杨凌
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中南林业科技大学 土木工程学院
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