估算使用主动和被动传感器的火炬松（Pinus taeda L.）种植园的商业木材量

背景：本研究的目标是通过从Sentinel-1主动传感器和Sentinel-2被动传感器提取的变量，估算火炬松（Pinus taeda L.）种植园的木材体积。研究中使用了面积为550平方米的矩形样地的森林清查数据来估算林地体积。我们从Sentinel-1和Sentinel-2传感器获取的图像中提取并调整了每块样地的平均植被指数。随后将这些数据与基于森林清查的每块样地体积进行了相关性分析。结果表明，Sentinel-1数据中的改进雷达森林退化指数（mRDFI）相关性最高，而Sentinel-2数据中差异植被指数（DVI）表现最佳。
结果：通过逐步回归建模，发现仅使用Sentinel-2指数的模型比其他模型表现更好（包括适用于Sentinel-1的指数和结合Sentinel-1与Sentinel-2的数据），其调整后的R²在0.51至0.40之间，标准误差（Syx%）在3.66至8.97之间。统计分析表明，森林清查估算的体积（12.56±1.17）与使用遥感技术（Sentinel-2的12.56±1.03和Sentinel-1的12.56±0.94）估算的体积之间无显著差异。然而，仍应对其他工作在不同光谱波段和极化模式下的主动传感器及其他森林物种进行进一步测试。
结论：我们发现，基于遥感数据和森林清查技术推导的体积估算之间无显著差异。
该数据集主要是论文《Estimating the commercial volume of a Pinus taeda L. plantation using active and passive sensors》内所包含的表格和图片文件。