研究目的
开发一种新方法，利用Landsat和LiDAR数据绘制时间序列亚像元森林覆盖图，整合这些数据进行连续监测，比较统计建模算法，并为三北防护林工程区的森林覆盖变化提供证据。
研究成果
激光雷达与Landsat数据结合时间轨迹拟合方法显著提升了森林覆盖估算精度。采用时间拟合的随机森林模型表现最优（R2=0.82，RMSE=5.19%）。右玉县森林覆盖率从1987年的15.5%增长至2012年的37.8%，印证了三北防护林工程成效。未来研究应聚焦于更优的S型曲线拟合及气候响应机制分析。
研究不足
由于云层覆盖和扫描线校正器（SLC）故障导致20世纪90年代缺乏Landsat影像，逻辑曲线拟合中自动参数选择存在困难，以及采样策略的独立性和规?？赡苡跋旎毓榻峁奈侍狻?/p>
1：实验设计与方法选择：
本研究整合机载激光雷达与Landsat时间序列影像以获取森林覆盖变化。利用激光雷达数据提取参考年份（2009年）的亚像元级森林覆盖，采用Landtrendr算法对Landsat光谱数据进行时序噪声削减与轨迹拟合。比较四种建模算法（逐步线性回归、分位数回归神经网络、支持向量机与随机森林）进行森林覆盖估算。
2：样本选取与数据来源：
研究区为中国山西省右玉县?；丶す饫状锸萦?009年9月通过Leica ALS60系统获取。1986至2013年Landsat TM与ETM+影像下载自美国地质调查局。采用2003-2004年采集的78个30米×30米样地野外数据进行验证。
3：实验设备与材料清单：
机载激光雷达系统（Leica ALS60）、Landsat卫星（TM与ETM+传感器）、包括RiSCAN PRO激光雷达处理软件及R语言统计建模软件。
4：0）、Landsat卫星（TM与ETM+传感器）、包括RiSCAN PRO激光雷达处理软件及R语言统计建模软件。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：包括基于修正比尔定律模型从激光雷达提取森林覆盖、预处理Landsat影像（辐射定标、大气校正、云掩膜）、应用Landtrendr进行时序拟合、构建森林覆盖与光谱指数间的统计模型，以及通过交叉验证和野外数据验证。
5：数据分析方法：
采用R2、RMSE和平均误差评估模型性能，使用十折交叉验证进行不确定性分析。
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获取完整内容-
Airborne LiDAR System
ALS60
Leica
Acquiring high-density LiDAR data for forest cover extraction
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Software
RiSCAN PRO 2.0
Riegl
Processing LiDAR point cloud data to derive digital elevation model and canopy height model
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Landsat TM
TM
USGS
Providing time-series optical imagery for spectral index extraction and forest cover monitoring
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Landsat ETM+
ETM+
USGS
Similar to Landsat TM, with enhanced capabilities for time-series analysis
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Software
R
R Project
Statistical modeling and analysis, including implementation of random forest, SVM, and other algorithms
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