基于不同立地质量的松树林蓄积量遥感估测

森林蓄积量遥感估测在林业系统中具有十分重要的意义。以建德市为研究区,基于2007年TM遥感影像和2007年森林资源二类调查数据,对松树林分立地质量等级和不分地位等级两种类型建立蓄积量的遥感估测模型,并进行精度检验。其中立地质量等级依据小班平均高和平均年龄建立的地位级表划分为好、中、差三种类型,以每个小班的总蓄积量为因变量,小班各单个遥感因子信息总量为自变量。研究结果表明:1)以TM遥感影像主成分分析中第一主成分为自变量的模型拟合效果最好,决定系数R2均在0.54以上,最高为0.802;2)利用预留独立样本对模型精度进行验证,不分地位级总体估测精度为87.64%,分立地质量等级好、中、差三种类型总体的估测精度分别为94.14%,95.32%,92.38%,分立地质量类型建模的精度明显优于统一建模的精度。研究结果为森林蓄积量遥感估测提供一种改进的思路,且为提高森林生物量和碳储量遥感估测精度提供一种参考方法。     

基于不同立地质量的杉木生物量遥感估测

[目的]研究不同立地质量对杉木生物量遥感估测精度的影响,为进一步提高和完善森林生物量遥感监测体系提供一种新的思路和方法。[方法]以2007年建德市森林资源二类调查数据和TM影像为研究材料,采用蓄积量—生物量换算因子连续函数法计算杉木林生物量和地位级法评价立地质量等级,比较杉木立地质量好、中等、差和不分地位等级4种生物量遥感估测模型,并进行精度检验。[结果]表明:(1)以TM遥感影像主成分分析中第一主成分为自变量的模型拟合效果最好,决定系数R2均在0.69以上,最高0.855。(2)利用预留独立样本对模型精度进行验证,不分地位级总体估测精度为87.78%,分立地质量等级好、中、差3种类型总体估测精度分别为97.37%、95.82%、98.23%。分不同立地质量类型可以提高杉木生物量遥感估测精度。[结论]研究结果为森林生物量遥感估测提供一种改进的思路,且为提高森林生物量和碳储量遥感估测精度提供一种参考方法。     

基于不同立地质量的松树林分生物量遥感估测

基于2007年建德市森林资源二类调查数据和TM影像数据,采用蓄积量—生物量换算因子连续函数法计算松树生物量,对松树树种分立地质量等级和不分地位等级2种类型建立生物量的遥感估测模型,并进行精度检验。结果表明:(1)以TM遥感影像主成分分析中第一主成分为自变量的模型拟合效果最好,决定系数R2均在0.6以上,最高0.773。(2)利用预留独立样本对模型精度进行验证,不分地位级总体估测精度为92.51%,分立地质量等级好、中、差3种类型总体估测精度分别为97.66%、96.56%、97.32%,分不同立地质量等级建模精度明显优于统一建模的精度。研究结果为森林生物量遥感估测提供一种改进的思路,且为提高森林生物量和碳储量遥感估测精度提供一种参考方法。     

基于3S技术的黔中马尾松蓄积量估测模型研究

以landsat-8OLI为遥感数据源,结合立地因子、林分因子,运用逐步回归方法建立黔中马尾松蓄积量预估模型,并对模型进行拟合优度检验、F检验、t检验、残差正态性、方差齐次性检验及精度验证。研究结果表明:基于3S技术建立的黔中马尾松蓄积量估测模型在数学上是可行的;利用30个实测样地对模型进行适度性检验和精度验证,其平均精度达83.22%。并就模型的关联性以及马尾松郁闭度估测模型等问题进行了讨论。     

基于RS的林分蓄积量估测模型研究——以内蒙古大青山人工油松林为例

以TM遥感影像和二类调查小班数据为研究资料,以内蒙古大青山人工油松林为研究对象,采用逐步回归的方法构建内蒙古大青山人工油松林蓄积量估测模型,其中遥感因子选取与植物生长相关的植被指数及比值波段,林分立地条件因子选取郁闭度、坡向、龄级。研究结果表明:NDVI、RVI、DVI、郁闭度、TM4*TM3/TM7通过了T检验,作为入选变量参与模型构建。所建立的模型线性关系显著,估测精度86.21%,达到了森林资源二类调查要求,有一定的应用价值。     

吉林省林地立地质量评价及生产潜力研究

依据一类清查的标准木、样木和样地数据,构建主要树种(组)树高曲线,编制立地形表,用地形和土壤因子拟合立地形估测模型。以此,基于吉林省二类调查数据库,估测全省小班立地形,得到立地质量等级及分布。同时根据全省现实林分状况,综合确定各立地质量等级林地的生产潜力,由此对比分析现实与潜在生产力。结果表明:1)基于清查资料构建的立地形估测模型,经检验,均达到显著相关水平,可用于立地质量的评价;2)吉林省林地质量较好,林地质量等级为好和中等的分别占31.03%和66.00%,合计高达97.03%;3)全省现实生产力为潜在生产力的56.65%,仅7.20%的森林达到林地生产潜力水平,森林生产力仍有较大可提高性;4)基于一类清查和二类调查数据库的立地质量评价和生产潜力测算的方法可靠,具有可推广性。     

结合Landsat 8与PALSAR-2影像的龙南县针叶林蓄积量遥感估测研究

林分蓄积量估测是林业遥感的重要研究领域,由于云雾天气和光谱饱和现象等因素限制了光学遥感影像估测林分蓄积量的精度。合成孔径雷达(SAR)具有穿透性强、受云雾影响小等特点,弥补了光学遥感的不足。以江西省龙南县的针叶林为研究对象,结合Landsat 8与PALSAR-2双极化SAR影像数据,在遥感数据预处理基础上,提取了光谱信息、植被指数、纹理信息和后向散射系数等共245个遥感因子。基于Pearson相关系数法和多元逐步回归法,筛选出65个遥感因子参与林分蓄积量估测。以林分郁闭度作为分层因子,分别采用线性、KNN、支持向量机(SVM)、多重感知机(MLP)和随机森林(RF)5种模型估测林分蓄积量,并对估测结果进行精度检验。实验结果表明:1)相比单独使用Landsat 8的光谱和纹理信息,基于郁闭度分级并融合PALSAR-2的后向散射信息明显提高了蓄积量的反演精度;2)对于低郁闭度林分,线性模型精度最高(rRMSE=21.16%),中郁闭度林分,多重感知机模型估测效果最好(rRMSE=30.61%),高郁闭度林分,多重感知机模型估测效果最好(rRMSE=27.53%)。在结合PALSAR-2的后向散射系数的基础上,郁闭度分层能有效改善中高蓄积量区域的反演精度。     

基于主成分回归及遥感的贵阳市林分郁闭度估测

以贵阳市为研究区,以Landsat-8 OLI为遥感信息源,通过偏相关分析,选择了与郁闭度相关的12个遥感因子作为自变量因子。为克服自变量因子间严重的多重共线性和模型的不稳定性,采用主成分回归分析法建立郁闭度估测模型,并对模型进了检验及精度验证。结果表明,回归方程调整后的R2=0.756,模型的拟合效果较好,说明模型在数学上是可行的;利用15个实测样地对模型进行精度验证,估测精度的平均水平为78.80%,说明该模型可为区域林分郁闭度估测提供参考。     

云南省腾冲县新岐社区森林立地类型划分与立地质量评价

以2014年新岐社区森林资源调查小班图层和小班数据库为基础,选择地形、土壤为主导因子,利用Excel、Arcmap、yaahp等软件和专家咨询方法、AHP层次分析法,对新岐社区森林立地类型进行了划分,并对森林立地质量进行了评价,在小班属性数据库中增加了森林立地类型和森林立地质量等级等字段,制作了新岐社区森林立地类型图和森林立地质量图,结果表明:新岐社区森林立地类型分为3个立地类型组12个立地类型;坡位、坡向、坡度等地形因子和土层厚度、腐殖质厚度、含石量、裸岩率等土壤因子调查方法简单,容易获取,是基层林业工作者和林农易于掌握的立地质量评价因子,它们对森林立地质量的权重从大到小依次为土层厚度(0.4237)、腐殖质厚度(0.2299)、坡位(0.1583)、裸岩率(0.0652)、坡向(0.0651)、含石量(0.0312)、坡度(0.0265);把新岐社区森林立地质量分为优、良、中、差4个等级,各等级面积比例分别为27.5%、51.2%、16%和5.3%,立地质量为优、良的林地面积比例达78.7%,为差的林地面积比例仅5.3%,说明新岐社区森林立地质量较好;研究成果中的小班数据可供直接查问,森林立地类型图和立地质量图可供生产上对照使用,具有一定的使用价值。     

基于无人机航测数据的森林郁闭度和蓄积量估测

蓄积量是评价森林资源质量或状况的重要指标,为了解决实测郁闭度和蓄积量费时费力以及无法充分利用航测原始数据生成各项数据的问题,以无人机航测数据的点云数据和正射影像为研究数据,利用冠层高度模型提取高程,通过一元线性回归分析估测平均树高和平均胸径模型;使用改进形态学分水岭方法提取树冠个数;通过主成分回归建立郁闭度模型;结合提取与估测的GIS因子,用偏最小二乘法建立蓄积量模型。结果表明:平均树高模型精度为97.34%、平均胸径模型精度为91.27%,改进分水岭提取树冠精度为80.03%,郁闭度模型精度为83.18%,蓄积量模型精度可达88.43%。蓄积量模型的所有特征因子均是通过遥感方法从无人机原始航测数据中提取而来,充分利用了无人机航测数据。实验建立的树高、胸径和郁闭度模型可以有效地估测森林平均树高、胸径及郁闭度,改进后的分水岭算法减少了过分割,蓄积量模型能够有效估测蓄积量,提高了蓄积量提取效率,节省了大量的人力物力。     

基于ALOS数据的云南松林蓄积量遥感估测方法

基于ALOS数据和样地实测数据为数据源,云南省宜良县为研究区,以提高森林蓄积量遥感估测模型精度为目的,从遥感、GIS、郁闭度等方面选取与森林蓄积量相关性较高的因子作为自变量。采用逐步回归法、主成分分析法、偏最小二乘法3种模型估测宜良县的云南松林蓄积量。从3种模型的拟合效果和估测精度比较结果表明:偏最小二乘法精度最高,调整决定系数为0.754,预测精度为82.77%,与主成分分析等传统线性估测模型相比精度有较大改善。     

基于GWR的大兴安岭森林立地质量遥感分析

【目的】建立遥感信息模型,估算森林地位级指数,对森林立地质量的空间分布进行系统研究,为森林经营管理和营林造林提供数据支持与理论依据。【方法】以黑龙江省大兴安岭地区为研究区域,基于研究区域的多光谱数据结合地面森林资源清查数据,采用以最小二乘为基础的多元线性模型(全局模型)和以地理加权回归(GWR)为基础局域回归模型提取包括遥感因子土壤修正植被指数(MSVI)、差值植被指数(DVI)和林分因子林分平均胸径(ADBH)、林分郁闭度(FCC)在内的4个因子作为自变量,建立地位级指数全局估算模型和局域估算模型。对比2种方法,最终采用地理加权回归模型来绘制研究区域地位级指数空间分布图,对研究区域的立地质量进行评价与分析,并探索研究区域内森林地位级指数的空间分布状态随地形的变化趋势。采用全局Moran I描述不同空间尺度下模型残差的空间自相关性(以8 km为间隔计算从8 km到80 km)。【结果】大兴安岭地区地位级指数呈现明显的聚集分布,具体表现为东高西低、北高南低,并且最大值出现在北部区域。遥感因子和林分因子影响森林地位级指数的空间分布。地理加权回归模型的拟合和精度明显好于全局模型,其中全局模型的R2adj为0.48、AIC为1 816、RMSE为1.74,地理加权回归模型的R2adj为0.53、AIC为1 784、RMSE为1.29。通过模型模拟结果和实测值的对比分析发现,地理加权回归模型具有更高的验证精度和更好的拟合效果。基于地理加权回归模型残差分析可知,地理加权回归模型能够很好地解决模型残差的空间自相关性,产生更为理想的模型残差。【结论】全局模型和局域地理加权回归模型能够较为有效地估算黑龙江省大兴安岭地区森林地位级指数,加入样地位置信息进行回归分析的地理加权回归模型能够更有效地降低数据的空间自相关性,结果更符合传统统计模型中关于残差间相互独立的基本假设,使得建模过程更加科学合理。     

基于TM影像数据的林分冠层郁闭度反演技术研究

本文以崂山林场为研究区域,利用森林资源二类调查数据和TM影像数据,分析了林分郁闭度与遥感因子之间的定量关系,在此基础上利用多元回归分析法结合实测数据构建郁闭度估测模型,并对模型精度进行检验,结果表明,预估精度达到81.6%,估测效果较好。利用该模型,反演了研究区的林分冠层郁闭度,将崂山林场的林分冠层郁闭度分为四个等级,即非林地区,低郁闭度区,中郁闭度区和高郁闭度区,研究区的森林郁闭度分布呈现西北部和东南部较低,而中部和南部相对较高。     

基于Landsat TM的香格里拉市高山松生物量估测重建

基于香格里拉市2006年TM影像、森林资源二类调查数据、外业调查数据,利用随机点所在小班的遥感因子平均值建立数据集,通过数据筛选和相关性分析,选出123个样地数据及14个遥感因子,建立了基于遥感因子的高山松生物量估测的非线性和线性模型,并讨论了模型精度及其预测精度。研究结果表明,线性模型(R2adj=0.406、RMSE=34.18 t/hm~2、rRMSE=38.54%)比非线性模型的精度(R_(adj)~2=0.286、RMSE=37.79 t/hm~2、rRMSE=42.60%)高;运用交叉验证法得到的线性模型的预测精度(RMSE’=35.12 t/hm~2、rRMSE’=39.59%)也要高于非线性模型的预测精度(RMSE’=38.44 t/hm~2、rRMSE’=43.34%)。与其它2个同类研究相比,重建的高山松生物量模型虽然在模型精度上还略有欠缺,但是建模数据更为随机、合理,对因子提取方法进行了一定改进,建立的模型为高海拔地区利用遥感数据和森林资源二类调查数据估测典型乔木森林生物量提供参考,为地形起伏较大区域进行森林生物量估测提供了较为完整的技术方法。     

天然林分生长模型在小班数据更新中的应用

当小班调查得到各组成树种的平均高,平均直径以及小班的年龄,每公顷株数,郁闭度,散生木蓄积等因子后,应用天然林分生长模型可以实现无人为干预小班数据的全面更新和连续预测。这些模型应用于小班数据更新时的特点是分别组成树种,以地位级指数评价立地质量,以预估间隔期代替年龄,更适用于天然混交异龄林小班数据的更新。通过吉林省汪清林业局１０８块复位样地的验证,表明天然林分生长模型的预估结果优于目前生产单位所用的生     

历史调查数据参与森林调查因子遥感定量估测的研究

森林调查因子估测是森林资源遥感调查的主要内容之一。本文以多元数量化回归估测模型Ⅰ为基础,综合考虑历史调查资料(主要为前期调查因子值)和遥感数据等信息,建立了以小班为估测单元,保留小班平均直径、平均树高、每公顷蓄积量的遥感定量估测模型。经检验,所建立模型具有良好的估测效果。     

基于随机森林回归模型的思茅松人工林生物量遥感估测

以云南省景谷县思茅松人工林为研究对象,以研究区2005年TM影像及2006年森林资源二类调查小班空间属性数据库为信息源,在前期建立思茅松单木生物量模型基础上,在ENVI下提取9个植被指数作为备选自变量,建立研究区思茅松人工林随机森林回归遥感估测模型。结果表明:随机森林回归遥感估测模型的决定系数(R2)=0.97,均方根误差(RMSE)=4.97;模型的预估精度(P)=87.67%。利用已经训练好的随机森林估测模型,估测研究区思茅松人工林生物量为3 644 612.00t;单位面积生物量为59.90 t/hm2。研究结果可为其它典型森林类型生物量或碳储量估测提供案例分析。     

基于ALOS数据的巨尾桉蓄积量遥感估测——以广西平南县为例

蓄积量是森林资源监测的一项重要指标,蓄积量遥感估测一直是林业遥感研究的重要内容。本文采用ALOS数据为遥感信息源,以广西自治区平南县优势树种巨尾桉为研究对象,分析选取影响巨尾按蓄积量估测主要的遥感信息和地理信息因子,结合郁闭度实地调查因子,建立了巨尾桉蓄积量估测模型,模型精度达91．18％。     

基于高清航片的小班测树因子估测技术研究

利用高清航片影像特征与小班测树因子的相关关系,通过判读优势树种(组)、冠幅、郁闭度、株数,结合3S和回归模型等技术方法,估测小班平均胸径、平均树高、郁闭度、株数和蓄积量。重点介绍林分优势树种(组)、树种组成、平均胸径、郁闭度的估测方法。利用基于高清航片的小班测树因子估测技术与传统调查方法相比,可以减轻调查工作量,提高工作效率,降低调查成本。     

广西南部桉树工业原料林立地质量评价

立地质量评价有利于林地的生产经营。以广西斯道拉恩索林业有限公司广西南部桉树林森林资源资产评估调查数据为研究对象,通过方差分析小班平均树高与海拔等立地因子的相关性,以对林分平均高有显著性影响的因子为因变量,小班平均高为自变量建立模型。通过模型求解理论小班平均高以评价林地的立地质量,立地质量为一般的地块占8.83%,立地质量为良的地块占57.65%,立地质量为优的地块占33.51%。