路域植被等效水厚度估算模型研究

植被等效水厚度对路域生态环境的监测评估具有重要意义.本研究以湖南醴潭高速一段为研究对象,以地面实测光谱和等效水厚度以及PRO4SAIL模拟光谱和模拟等效水厚度为数据源,利用PRO4SAIL冠层模型模拟光谱与地面实测光谱建立12种常用水分指数,引入随机森林算法对水分指数与等效水厚度进行重要性分析,得到12种水分指数的重要性排序;利用调整R2确定建立等效水厚度估算模型中输入水分指数的最佳个数;在优选水分指数基础上,以PRO4SAIL模拟光谱计算得到水分指数和等效水厚度为训练集,分别构建随机森林耦合偏最小二乘(RF-PLS)、随机森林耦合支持向量机(RF-SVM)和随机森林耦合遗传算法优化支持向量机(RF-GA-SVM)等效水估算模型,并用地面实测等效水厚度对估算模型进行精度验证与分析.结果 表明:RF-SVM估算模型中输入重要性前9的水分指数(NDWI、NMDI、SRWI、SR、NDII、WI、DWI、MSI、SAVI)时,调整R2最高,验证集决定系数为0.8877;RF-PLS和RF-GA-SVM估算模型中输入重要性前4的水分指数(NDWI、NMDI、SRWI、SR)时,调整R2最高,验证集决定系数分别为0.8053、0.8952,其中RF-GA-SVM模型估算等效水厚度效果最佳,其精度满足路域植被等效水厚度监测要求.本文研究成果为等效水厚度估算提供一种有效且精确的方法,同时为发展基于高光谱遥感的路域环境监测提供重要支撑.