文章摘要:本研究以库姆塔格沙漠南部阿尔金山北麓山前戈壁区为研究区，借助无人机影像数据准确提取植被覆盖区；采用高空间分辨率WorldView-3数据的估算结果对中空间分辨率Landsat-OLI数据的估算结果进行修正；选取红光（RED）、近红外（NIR）、比值植被指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）和修正土壤调节植被指数（MSAVI）作为遥感特征参数，采用逐步线性回归（SLR）、套索回归（LASSO）和岭回归（RR）模型分别对稀疏荒漠植被地上生物量进行估算。结果表明：（1）高空间分辨率WorldView-3数据可准确刻画极干旱区稀疏荒漠植被的时空分布特征，其估算精度高于中空间分辨率Landsat-OLI数据。（2）采用非线性的多元回归方法SLR、LASSO和RR构建遥感特征参数与地面样方数据之间的回归模型可以有效提高模型的稳定性。RR模型的回归效果优于SLR和LASSO模型。（3）提取稀疏荒漠植被信息时，采用WorldView-3数据的植被生物量估算结果对Landsat-OLI数据的植被地上生物量估算结果进行修正，可以有效提高Landsat-OLI数据的提取精度。

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