用于作物单产和森林单位蓄积量估计的分层回归遥感抽样技术

摘要

一种以遥感为数据源，采用分层回归抽样技术，估计农作物单产和森林单位面积蓄积量的方法，主要应用于遥感工程、农业工程、林业工程和统计领域。以新一代MODIS遥感影像为数据源，提取能够反映农作物和森林长势的参数：结合影响农作物单产和森林单位面积蓄积量的关键因子，构造一个无量纲数作为分层依据；采用750m*750m的空间数据为抽样基本单元，引入分层回归遥感抽样技术，从而对农作物单产和森林单位面积蓄积量进行估计。可以应用于估计农作物单产和森林单位面积蓄积量。

主权项

1. 一种估计农作物单产和森林单位面积蓄积量的方法，该方法以遥感影像为数据源，采用分层回归抽样技术，其特征在于包括步骤：(1)确定抽样框a、结合土地利用图和遥感影像，提取农作物或森林覆盖区域；b、从覆盖区域中剔除包括不同地物类型的混合像元；c、对完全覆盖某种农作物或森林的纯像元，选取750m×750m的网格作为抽样总体；(2)选择分层标志a、利用遥感影像获得能反映农作物单产或森林单位面积蓄积量的参数；b、收集影响农作物单产或森林蓄积量的关键因子；c、对所述的每个网格，将参数和关键因子相乘合成一个新的无量纲的数；d、按每个网格内的无量纲数进行分层，确定分层抽样的层数，并确定层距；(3)用所述无量纲数的均值和方差，利用比例分配法或Neyman分配法来估算所要抽取的样本量以及各层的样本量；(4)选取离公路较近的抽样单元，建立静态抽样框和动态抽样框；(5)获取各样本单元的单产值；(6)使用分别回归估计法或联合回归估计法估计分层随机抽样下的回归估计量及估计量方差，推断总体总值的置信限。