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基于LandSat8OLI数据的山区NPP遥感估算模型研究
摘要
全球的山区地区对于生态和经济都具有重要意义。其中，净第一性生产力（NPP）是生态系统健康的重要指标。遥感技术可以提供较为便捷并且精确的NPP估算信息。本文基于LandSat8OLI数据，建立了山区NPP的遥感估算模型，通过对模型的准确性和稳定性进行验证，探究了高光谱数据对模型的影响。
本研究包括以下步骤。首先，收集LandSat8OLI数据，并运用相关处理方法，获取遥感数据的特征参数。其次，对采样区域的植被指数和NPP值进行实地测量，作为遥感数据的验证样本。然后，使用多元回归模型和岭回归模型分别估算NPP值，比较两者的结果。最后，通过深度学习方法将高光谱数据加入到模型中，对模型的精度进行提高。
本研究的结果显示，NPP的遥感估算模型在覆盖范围和时间上都具有很好的适用性。在多元回归模型和岭回归模型中，岭回归模型更加精确。同时，加入高光谱数据后，模型的精确度得到了明显提高。
本研究的结果表明，基于LandSat8OLI数据的山区NPP遥感估算模型可以有效地提供关于生态系统健康的信息，并且高光谱数据可以显著提高模型的精度。该模型可以为生态保护和管理提供重要参考。
关键词：山区；NPP；遥感估算；LandSat8OLI数据；高光谱数据
Abstract
Mountainousareashaveimportantecologicalandeconomicsignificanceworldwide.Netprimaryproductivity(NPP)isanimportantindicatorofecosystemhealth.RemotesensingtechnologycanprovideconvenientandaccurateNPPestimationinformation.BasedonLandSat8OLIdata,thispaperestablishesaremotesensingestimationmodelformountainousNPP,andexplorestheimpactofhyperspectraldataonthemodelbyverifyingitsaccuracyandstability.
Thestudyincludesthefollowingsteps.First,LandSat8OLIdatawascollected,andfeatureparametersofremotesensingdatawereobtainedusingrelevantprocessingmethods.Second,vegetationindexesandNPPvaluesinthesamplingareaweremeasuredon-siteasverificationsamplesofremotesensingdata.Then,multipleregressionmodelandridgeregressionmodelwereusedtoestimateNPPvalues,andtheirresultswerecompared.Finally,hyperspectraldatawasaddedtothemodelthroughdeeplearningmethodtoimprovetheaccuracyofthemodel.
TheresultsofthisstudyshowthattheremotesensingestimationmodelforNPPhasgoodapplicabilityincoverageandtime.Ridgeregressionmodelismoreaccuratethanmultipleregressionmodel.Meanwhile,theadditionofhyperspectraldatasignificantlyimprovestheaccuracyofthemodel.
TheresultsofthisstudyshowthattheremotesensingestimationmodelformountainousNPPbasedonLandSat8OLIdatacaneffectivelyprovideinformationonecosystemhealth,andhyperspectraldatacansignificantlyimprovetheaccuracyofthemodel.Thismodelcanprovideimportantreferenceforecologicalprotectionandmanagement.
Keywords:mountainousareas;NPP;remo