森林资源调查是数字森林资源监测的基础,遥感技术可以克服传统方法如抽样调查的局限性,有效地缩短作业时间,提高效率。虽然目前森林蓄积量遥感估测方法很多,但随着样本数量的增加,这些方法无法保证估算的准确性。本研究拟提出一种基于方差速率优化的k最近邻法(kNN),以2017年10月Planet Labs影像为数据源,结合赤峰市旺业甸林场蓄积量实测数据建立反演模型,并与地理加权回归(GWR)模型、随机森林(RF)模型、普通kNN模型和距离加权kNN模型进行对比分析。在建立的森林蓄积量反演模型中,方差优化kNN模型得到最优精度[决定系数(R~2)为0.69,均方根误差(RMSE)为67.6 m~3·hm~(-2),相对均方根误差(RRMSE)为...