基于k-NN方法和GF遥感影像的森林蓄积量估测

综合利用黑龙江省某林业局的一类样地调查资料、GF-1号卫星影像、数字高程(DEM)模型以及土地利用类型图,采用k-近邻(k-nearest neighbor,k-NN)法进行森林蓄积量估测研究,分析k-NN方法及GF-1卫星数据在森林资源调查与监测中的应用效果。为对比k-NN方法的估测精度,对相同试验数据也进行了最小二乘估计和稳健估计建模。采用GF-1号16 m分辨率的多光谱数据,在林业局级尺度上分别应用这3种方法进行森林蓄积量建模估测,生成了监测区域森林蓄积量分布图并统计得到监测区域总的蓄积量值。将3种方法估测结果与二类调查实测结果进行比较,k-NN方法估测精度达到97.3%,略优于传统的最小二乘估计和稳健估计建模估测精度。因k-NN方法不受Gauss-Markov假设限制,且能有效克服建模变量间的复共线性问题,研究成果可用于县/林业局级尺度的森林蓄积量估测,且国产GF-1卫星影像能有效应用于森林资源监测。     

森林郁闭度对蓄积量估测的影响规律

为研究森林郁闭度对蓄积量估测的影响规律,根据某监测区域地面调查样地对应的遥感和GIS信息,设计蓄积量估测模型,通过数学仿真方法研究郁闭度对蓄积量估测的影响大小及规律。研究结果表明郁闭度对蓄积量估测起非常重要的作用,若要通过监测区域样地对应的遥感和GIS信息,建立以样地为单位的蓄积量估测方程,郁闭度是不可或缺的影响因子。因此必须先估测森林郁闭度,再建立包含郁闭度的蓄积量估测方程,才能实现以遥感和GIS为基础的蓄积量估测。     

香格里拉市云冷杉林蓄积量遥感估测非参数模型研究

以滇西北典型代表区域的迪庆州香格里拉市云冷杉为研究对象,运用Landsat 8遥感影像数据结合地面角控样地调查数据,建立云冷杉BPNN和SVM估测模型,进行对比分析。结果表明:SVM模型精度明显优于BPNN模型,其R2、r RMSE和P分别为0.67、27.91%和77.09%。利用SVM遥感估测模型得到香格里拉市云冷杉林总蓄积量与传统森林资源二类调查当年的统计结果误差仅为1.14%,SVM估测模型可为今后森林蓄积量估测提供参考。     

基于GF-1 PMS影像和k-NN方法的延庆区森林蓄积量估测

应用高分1号（GF-1）全色和多光谱（PMS）影像和k-最邻近（k-NN）方法进行县域尺度的森林蓄积量估测,探讨GF-1 PMS影像以及k-NN方法估测森林蓄积量的适用性。以北京市延庆区森林资源二类调查数据为基础数据,森林蓄积量为研究对象,基于国产GF-1 PMS影像数据提取植被指数,采用k-NN法构建森林蓄积量估测模型,并引入偏最小二乘回归法予以比较,选出最优估测方法对全区森林蓄积量进行反演。结果显示:偏最小二乘回归法估测的森林蓄积量均方根误差为21.90 m3·hm-2,相对均方根误差为27.5%,偏差为17.23 m3·hm-2。基于k-NN方法的森林蓄积量估测的均方根误差为12.80 m3·hm-2,相对均方根误差为16.0%,偏差为15.02 m3·hm-2。与官方公布的全区森林蓄积量进行对比,结果显示:基于k-NN法反演的全区森林蓄积量统计结果（245.98万m3,估测精度为86.0%）要好于偏最小二乘回归法（266.22万m3,估测精度为76.6%）。最后生成了全区森林蓄积量空间分布图。     

基于稀疏型机载激光雷达数据的风景林参数估测

稀疏型机载激光雷达（LiDAR）数据,由于点云密度低,难以对单木尺度的森林参数进行估测,在森林资源监测领域的潜在应用价值没有得到充分发挥。以江苏省南京市紫金山国家森林公园为研究区,以2007年机载激光雷达Optech ALTM LiDAR数据、2007年森林资源规划设计调查数据为主要信息源,在机载LiDAR数据预处理、特征参数提取的基础上,采用多元线性回归、随机森林、支持向量机3种方法,估测小班林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量并进行对比分析,同时对森林参数进行空间制图。结果表明:1） 高度百分位数和累计高度百分位数是影响小班平均胸径、平均树高和平均蓄积量的主要特征参数;2）3个遥感估测模型精度对比分析表明,平均胸径、平均树高、单位蓄积量3个参数的估测精度,均是随机森林算法最高,支持向量机次之,多元线性回归最低;3）平均树高、平均胸径、单位蓄积量的空间分布规律一致,人为干扰严重的公园边缘地区和土层瘠薄、立地条件差的山脊较低,山南及山北中部最高。稀疏型机载激光雷达（ALS）数据在林分尺度的森林参数估计中具有较高的精度,可以用于森林资源规划设计调查小班的测树因子估测。本研究应用稀疏型机载激光雷达数据估测风景林森林参数,为稀疏型LiDAR数据在森林资源规划设计调查中的推广应用提供参考。     

Box-Cox变换在遥感数据建模中的应用

以山东省2006年共15景TM数据和2002年的ETM+数据为基础,结合地面542个样地调查数据,采用多元回归估计的方法,建立蓄积量与遥感信息之间的回归方程,对森林蓄积量进行估测。但由于TM1—TM7波段的灰度值和蓄积量值之间的线性关系不够明显,通过对参与建模变量进行了Box-Cox变换,建立森林蓄积量反演模型,提高了模型的估测精度,解决了在大尺度范围内利用TM数据对森林蓄积量估测问题。     

高分遥感比值波段设置对森林蓄积量估测影响规律的研究

为研究利用国产GF-1号卫星影像进行森林资源定量估测的可行性,本文选择我国东北大兴安岭地区某林业局为试验场地,采用GF-1号卫星影像16m分辨率的WFV多光谱数据,结合试验区域的一类样地调查资料,建立以样地为单位的森林蓄积量估测方程,进行森林蓄积量定量估测。为有效设置可能影响蓄积量估测的遥感信息,本文重点分析了遥感比值波段的设置和优选对蓄积量估测模型建立和估测精度等的影响规律。研究结果表明,设置不同种类的比值波段将影响最优变量筛选结果,高分遥感信息对提高森林蓄积量估测精度有较大影响。     

基于信息技术的森林资源调查新体系

该文从理论基础到实践、从技术进步到效益评估、从林业调查发展史与中国现状相结合,全面地论述新体系建立的必要及技术支撑、运行模式和需要改进的问题.20世纪70年代末,遥感技术被应用于中国的森林资源调查工作,特别是森林蓄积量的估测.曾研究了比值项的作用,确定用定量因子和定性因子联合估测森林蓄积量多元估计方程的形式,以及在中国不同气候带的应用.在对精度和费用进行了细致的分析后指出:遥感调查方法比传统方法节约经费1/3～1/2.近年来,作者在上述研究的基础上,用近代统计学和非参数方法进行了新的探索和深入研究.解决了一些在林业资源调查中应用遥感技术的重要问题,并引入地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS),为建立以遥感为主要技术手段的新的森林资源估测体系提供有力支持.     

基于信息技术的森林资源调查新体系

该文从理论基础到实践、从技术进步到效益评估、从林业调查发展史与中国现状相结合,全面地论述新体系建立的必要及技术支撑、运行模式和需要改进的问题.20世纪70年代末,遥感技术被应用于中国的森林资源调查工作,特别是森林蓄积量的估测.曾研究了比值项的作用,确定用定量因子和定性因子联合估测森林蓄积量多元估计方程的形式,以及在中国不同气候带的应用.在对精度和费用进行了细致的分析后指出:遥感调查方法比传统方法节约经费1/3～1/2.近年来,作者在上述研究的基础上,用近代统计学和非参数方法进行了新的探索和深入研究.解决了一些在林业资源调查中应用遥感技术的重要问题,并引入地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS),为建立以遥感为主要技术手段的新的森林资源估测体系提供有力支持.     

森林蓄积量遥感定量估测研究综述

论述森林蓄积量的概念和发展历史,介绍森林蓄积量定量估测的常规方法,以及近年出现的新蓄积量定量估测方法,如遥感方法、基于遥感技术的神经网络模型方法,并阐述了森林蓄积量遥感定量估测方法的发展趋势。     

基于不同立地质量的森林蓄积量遥感估测

森林蓄积量遥感估测在森林资源管理中具有十分重要的意义。以建德市为研究区,利用2007年TM遥感影像和2007年森林资源2类调查数据,对杉木树种分立地质量等级和不分地位等级2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3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。结果表明:以TM遥感影像主成分分析中第1主成分为自变量的模型拟合效果最好,相关系数R均在0.67以上,最高为0.868;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90.31%,分立地质量等级好、中、差3种类型总体的估测精度分别为96.1%、97.24%、95.56%,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。     

运用Sentinel-2遥感影像数据估测森林蓄积量

针对传统森林资源调查工作量大、时效性低的问题,开发具有较好普适性的森林蓄积量估测模型,以期为森林资源管理决策提供科学依据.以淳安县、临海市为研究区,运用2017年研究区Sentinel-2遥感数据、森林资源二类调查数据和数字高程模型数据,采用最小绝对收缩和选择算子(Lasso)特征选择方法,构建K最近邻算法(K-NN)、梯度提升迭代决策树(GBDT)、极端梯度提升(XGBoost)、梯度增强集成分类器(CatBoost)4种模型和基于单模型的堆叠法(Stacking)融合模型,通过10折交叉验证法检验模型精度,分析特征变量对于模型性能指标的影响.结果 表明:(1)在淳安、临海两地的森林蓄积量估测中,CatBoost模型在4种单模型中综合表现最优,具有较好的普适性;(2)特征变量的加入极大提升了模型的决定系数(R2),且均方误差、平均绝对误差和平均百分比误差等性能指标也显著优化;(3)融合模型的平均百分比误差最低为20.24％,较单模型有所提升.Lasso特征选择方法结合Stacking融合模型可以准确地估测森林蓄积量,具有较强实用性.     

基于哑变量和因子选择的森林蓄积量估测研究

为提高森林蓄积量遥感估测精度,探讨哑变量技术在蓄积量遥感估测中的作用。以云南省普洱市思茅区为研究区,以Landsat 8 OLI和93块森林资源二类调查角规控制样地数据为基础,使用随机森林（random forest）算法进行遥感变量因子的选择,并以龄组为哑变量分别构建基于哑变量的SVR和PLSR蓄积量估测模型,采用留一交叉验证对结果进行评估。结果表明,使用随机森林算法进行变量的选择有效减少了自变量的维度,提高了计算效率;其次,哑变量引入后,PLSR和SVR 2种回归模型的估测精度都比无哑变量方法有明显的提高,且SVR的估测结果优于PLSR;在引入哑变量后SVR模型的决定系数R²由0.59提高到0.68,相对均方根误差rRMSE由36.76%降低至32.97%,PLSR模型的决定系数R²由0.53提高到0.62,相对均方根误差rRMSE由39.41%降低至35.24%。在森林蓄积量的遥感估测中,哑变量技术的应用可以在一定程度上解决不同蓄积量大小对估测结果造成的影响,进而提高蓄积量的估测精度。     

基于光学和微波遥感数据的森林蓄积量估测模型研究

【目的】探讨综合光学遥感和微波遥感的多源数据森林蓄积量反演方法。【方法】以L波段ALOS PALSAR全极化数据和Landsat TM为数据源,结合地面调查样地数据,通过ALOS PALSAR提取不同极化状态的后向散射系数和极化比值等极化特征因子,Landsat TM数据提取光学遥感因子,以多元线性回归构建森林蓄积量模型。【结果】光学遥感反演方法、微波遥感反演方法、综合光学遥感和微波遥感的多源数据反演方法均可以实现森林蓄积量估测,其中,基于多源数据协同的反演模型为最优模型,决定系数R~2为0.674,模型检验均方根误差RMSE为13.38 m~3/hm~2。【结论】要比使用一种数据源的反演方法具有明显的优势,有效实现了森林蓄积量估测。     

惠州市博罗县第四次森林资源二类调查主要结果分析

文章通过分析博罗县第四次森林资源二类调查数据,对其森林覆盖率、森林蓄积量、林地地类构成等进行了数据分析,并通过与博罗县第三次森林资源调查数据相比较,调查结果表明博罗县森林资源主要数据变化较大,森林资源总体上呈稳步健康增长的势头。其主要原因一是其森林建设成果,二是调查范围的扩充,三是技术手段革新所带来的系统误差。调查中也发现博罗县部分森林质量仍较低,需要加强相关森林质量提升工作,并在森林资源长足提升后的瓶颈期,及时转变林业发展思路,结合二调数据科学规划,推动现代林业转型升级,增强森林生态服务功能。     

基于纹理信息的森林蓄积量估计

以河北省秦皇岛市山海关公益林为研究对象,结合Landsat TM数据和森林资源二类调查数据,运用灰度共生矩阵分析法提取纹理信息,采用逐步回归法建立多元线性回归模型,进行森林蓄积量的估算。结果表明:选取纹理因子参与建模,建立的线性回归方程的拟合效果较好,估测模型的R~2值达0.766,估计值的标准误差最小,标准误差最小值为28.036,说明纹理因子对提高森林蓄积量的估测精度有重要影响。     

大比例尺(1:10000)航空像片测树和双重抽样回归估测试验

采用大比例尺航空像片进行测树判读,配合一定数量的地面实测,通过回归方法修正像片测树的误差,满足一定的精度要求,是一种高效率的森林调查方法。以多数像片样地为第一重样本,从像片样地中抽取的少数地面实测样地为第二重样本,通过回归方法进行修正。这种双重抽样回归估测的方法就是像片估测和地面实测配合的调查方法之一。 本次试验目的是为了探讨在大比例尺航空像片上,应用一般的像片测树技术可能达到的精度;摸索与本地区适合的,与蓄积量相关的辅助因子;采用双重抽样回归估测的     

顾及变量相关性的主成分分析法在森林蓄积量估测中的应用

为探究Landsat8 OLI反演蓄积量的潜力,研究不同特征选择方法对蓄积量反演精度及不同蓄积量反演模型对反演精度的影响。以湖南省怀化市排牙山国有林场作为研究区,森林资源二类调查数据作为样地地面实测数据,选用Landsat8 OLI作为遥感数据源,将传统的Pearson相关系数法及主成分分析法2种方法结合,得到一种顾及变量相关性的主成分分析法（PCA-P）对遥感变量进行降维。使用3种变量选择方法构建了随机森林（RF）、K最近邻（KNN）、支持向量机（SVR）、多元线性回归（MLR）模型进行森林蓄积量的估测,使用决定系数（R²）、均方根误差(R_MSE)、相对均方根误差(R_RMSE)对蓄积量估测模型进行精度评价。结果表明：通过Pearson相关系数结合方差膨胀因子得到I_B2、I_ND25、I_MSR3个遥感变量,其与蓄积量相关性分别为0.716、0.623、0.597。使用主成分分析法得到前3个主成分,累计贡献率为93.42%。通过PCA-P得到前2个主成分,累计...     

碳达峰碳中和背景下中国森林碳汇潜力分析研究

[目的]核算我国森林资源碳储量和价值量,摸清我国森林资源家底,了解森林资源状况,合理制定林业发展规划.预测森林碳储量及碳汇潜力,提高森林经营管理水平,为我国实现碳达峰碳中和的林业发展目标提供参考.[方法]利用1973?2018年间9次森林资源清查数据,采用森林蓄积量法核算我国森林资源总碳储量及其变化情况,并按照不同林种...     

博罗县第四次森林资源二类调查研究

本文开展了博罗县第四次森林资源二类调查,对其森林覆盖率、森林蓄积量、林地地类构成等进行了数据分析。结果表明,博罗县林业用地面积为149 945.75 hm2,乔木蓄积量达8 688 084 m3,森林覆盖率达55.27%。全县森林资源主要数据变化较大,森林资源总体上呈稳步健康增长的态势。部分森林质量仍较低,需要加强相关森林质量提升工作,科学规划,推动现代林业转型升级,增强森林生态服务功能。