基于国产高分数据的森林蓄积量反演研究

以内蒙古旺业甸林场为研究区,结合地面调查,对高分二号遥感数据进行预处理,并提取光谱信息、植被指数及纹理信息等48个遥感因子,采用Pearson相关系数法筛选出8个因子进行建模。采用多元线性回归、多层感知机、K-近邻、支持向量机、随机森林模型估测森林蓄积量,得到研究区内森林蓄积量反演图。结果表明:1)高分二号影像提取的遥感因子中,基于二阶矩阵的纹理特征均值(Mean)与森林蓄积量的相关性较高;2)随机森林相对于多元线性、多层感知机、K-近邻、支持向量机等方法具有更好的森林蓄积量估测精度,其相对均方根误差(rRMSE)为25.40%;3)研究区内森林蓄积量高的地区主要分布在西部和东南部;森林蓄积量低的地区主要分布在西北部、中部及北部,与实际调查情况一致。国产高分二号影像利用随机森林算法在森林蓄积量反演方面具有一定的潜力。     

基于机载激光雷达点云和随机森林算法的森林蓄积量估测

【目的】基于机载激光雷达点云数据提取的森林高度参数和郁闭度,结合分层地面样地调查数据,采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,分析机载激光雷达点云数据在森林蓄积量反演方面的潜力,为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据。【方法】以直径30 m的地面样圆离散点云数据为数据源,经数据校准等预处理后,利用Li DAR360软件提取森林高度参数(最大高、平均高等)和郁闭度,并将数据随机分成训练数据(70%)和验证数据(30%)。采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,对仅用高度参数建模以及联合高度参数和郁闭度建模结果进行比较;同时运用R软件VSURF工具包筛选建模变量,对筛选后变量的建模结果进行分析。【结果】仅用高度参数建模的估测精度为R~2=0.75、RMSE=40.07 m~3·hm~(-2)、MAE=29.21 m~3·hm~(-2)、MRE=49.40%,联合高度参数和郁闭度建模的估测精度为R~2=0.79、RMSE=36.23 m~3·hm~(-2)、MAE=26.16 m~3·hm~(-2)、MRE=38.35%。通过变量筛选,建模参数从24个减少至7个,可极大提高运算效率,同时R~2未变化,RMSE从36.23 m~3·hm~(-2)升至36.50 m~3·hm~(-2),rRMSE从31.92%升至32.97%,MAE从26.16 m~3·hm~(-2)降至26.08 m~3·hm~(-2),MRE从38.35%降至38.05%。【结论】机载激光雷达点云数据可以提取森林的垂直结构信息(高度参数)和水平结构信息(郁闭度),具备三维结构参数提取能力。采用随机森林算法,增加林分郁闭度信息可显著提高森林蓄积量估测精度。通过变量筛选,虽然能够降低参数数量,但对模型精度具有一定影响,在建模精度要求较高的情况下,建议使用全变量进行蓄积量估测;而在数据量较大的情况下,建议使用筛选变量进行蓄积量估测。基于机载激光雷达点云数据估测森林蓄积量显著优于光学遥感数据,可为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据,能够满足大范围森林蓄积量快速反演需求。     

纹理特征对森林蓄积量反演模型的影响

【目的】蓄积量是反映森林资源质量的重要指标,传统人工蓄积量调查方式费时耗力。遥感技术在林业中的应用能有效地弥补人工调查的缺陷,采用遥感技术进行森林蓄积量的反演是区域范围内蓄积量估测的一种重要手段。现有的遥感蓄积量估测方法中,对于纹理特征因子的选取没有得到足够的重视。随着高分辨遥感影像的不断涌现,影像纹理特征越来越明显,将纹理特征引入到森林蓄积量估测模型当中,是一个很好的尝试。但纹理特征是否有利于森林蓄积量的估测,以及如何影响森林蓄积量的估测,目前并不清楚。【方法】利用国产GF-1号为数据源,在数据预处理基础上,采用不同窗口大小提取的纹理信息,以及对纹理因子进行改进,研究其对于森林蓄积量反演模型精度的影响。【结果】1)改进纹理特征能有效提高蓄积量反演模型的精度。通过计算出遥感影像纹理均值改进指数、波段纹理均值改进植被指数和均值改进植被指数,结合地理因子,采用多元逐步回归方法构建森林蓄积量反演模型,结果精度有较大改善。2)纹理窗口大小为9×9时,森林蓄积量反演模型精度最高。提取3×3、5×5、7×7、9×9、11×11这5种窗口大小的纹理特征参数,分别构建森林蓄积量估测模型,并进行不同窗口下蓄积量反演精度进行检验。当窗口大小为9×9时模型效果最好,R2最大,达到0.652,RMSE值最小(25.354 5 m3/hm2),说明此时的窗口大小是最优模型窗口。【结论】当窗口为9×9时模型效果最好,此时的窗口大小是最优模型窗口。但是对于不同研究区在同一数据源下使用9×9窗口模型并不一定效果是最好的,纹理因子在建模中仍需根据研究区实际情况进行使用。     

基于遥感技术的宜良县云南松蓄积量反演

以云南省宜良森林二类调查数据为样本,基于Google Earth Engine云平台Landsat 8 OLI影像,结合植被因子、纹理特征以及K-T变化为自变量,构建了多元线性回归和随机森林的建模方法,建立了森林蓄积量反演模型。以宜良县云南松为研究对象,运用Landsat8 OLI遥感影像数据结合地面角规控制样地调查数据,建立了多元线性回归和随机森林估测模型。结果表明:多元线性回归模型精度一般,其R²和RMSE分别为0.259、34.5579,随机森林模型精度极高,其R²和RMSE分别为0.887、1.1954。运用Landsat 8 OLI影像数据进行森林地上蓄积量估测的不确定因素较多,随机森林估测模型可作为云南松及其他树种地上蓄积量遥感估测的一种对比方法,为今后森林蓄积量估测提供参考。     

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。     

基于偏最小二乘回归的森林蓄积量遥感估测

森林蓄积量受遥感因子与地形因子的影响,但这些因子间存在多重相关性,会影响模型稳定性与精度。针对森林蓄积量遥感估测自变量间存在多重共线性问题,采用异于传统最小二乘的偏最小二乘方法建立密云县森林蓄积量遥感估测模型。先对可能影响蓄积量的因子进行分析,选取既存在相关性又对模型显著性有影响的因子为森林蓄积量估测的自变量。用预留的样本对模型进行检验,预测值与实测值相比精度达到90.1%。将通过检验的模型对整个密云县进行反演,得到密云县估测森林蓄积量为2 447 695.203 m3。     

基于GF-2号遥感影像的天山云杉林郁闭度估测研究

森林郁闭度作为林业综合评价的一个重要指标,对评价和监测森林生态系统的稳定性具有十分重要的意义。本研究通过提取GF-2号遥感影像的光谱信息、纹理特征因子和地形因子,结合地面样方的实测郁闭度数据,为了筛选出对郁闭度反演影响较大的因子和构建反演精度较高的估测模型,首先对各个因子与郁闭度之间的相关性进行分析,剔除相关性较低的因子;其次对各个纹理特征因子之间进行相关性分析,利用主成分法对各个波段的纹理特征因子进行分析,最终筛选出合理的纹理特征因子与影像的光谱信息、地形因子等特征,并以此作为自变量构建郁闭度估测的逐步回归模型。研究表明:以纹理特征+光谱信息+地形因子为自变量构建的估测模型拟合度为0.823,经精度检验EA%达到89.82%。总体来看,该模型基本上满足了郁闭度反演的需要,为新疆天山云杉森林生态系统的评估和实现精准数字林业提供理论依据和技术支撑。     

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。     

基于3S技术和SPSS软件的香格里拉市森林蓄积量估测探析

以香格里拉市的森林作为研究对象,森林资源规划设计调查角规控制样地蓄积量为实测数据参照,美国Landsat8卫星遥感图像为矢量数据来源,通过对遥感图像进行处理,获取了多光谱影像的波段光谱值,运用SPSS软件以组合植被指数(DVI、RVI、ARVI)、归一化植被指数(NDVI)、多波段线性组合指数(VIS123)为自变量,建立了蓄积量估测模型,探索了将纹理特征应用到森林蓄积量估测提供新的途径和方法。从结果与验证可以看出:利用Landsat8全色波段的纹理特征建模进行蓄积量估测是可行的,能够达到对蓄积量估测的精度要求,具有良好的应用前景。     

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。     

星载激光雷达波形长度提取与林业应用潜力分析

森林是重要的环境资源,作为陆地生态系统的主体,森林是陆地上面积最大、分布最广、组成结构最复杂、物质资源最丰富的生态系统.我国虽然是一个森林资源相对较少的国家,森林生物量依然是陆地植被总生物量的主要组成部分.鉴于森林的重要性,世界各国都投入很大的力量对森林资源进行保护,每隔一定年限对其进行调查和监测.     

结合自适应阈值与峰值的LiDAR林分平均高反演方法研究

随着激光雷达获取的点云密度不断增加,提取样地尺度的林分平均高成为可能。但样地尺度林分平均高的提取精度与树种之间的关系尚不明确,急需一种能适应各种树种的林分平均高提取方法。以广西国有高峰林场为例,采用机载LiDAR点云数据生成的冠层高度模型(Canopy height model,CHM),结合地面实测的201个样地数据,提出了一种结合自适应阈值与峰值的林分平均高提取算法,并分析了树种对提取精度的影响。结果表明:1)不同树种的林分平均高提取精度存在差异,杉木精度最高,而桉树和其他阔叶树种精度次之;2)自适应阈值结合峰值的算法能够较好提取林分平均高(R²=0.75,RMSE=3.11m,rRMSE=22.07%),并且对于不同的树种都有较强的稳健性;3)阔叶树种和针叶树种对不同的提取方法存在敏感性差异。研究提取的林分平均高可为森林蓄积量与生物量反演研究提供依据和参考。     

结合图像纹理特征的森林郁闭度遥感估测

在光谱等传统特征的基础上,结合遥感图像的纹理特征估测郁闭度:首先基于面向地块的方法计算图像的灰度共生矩阵纹理特征,然后用主成分方法分析相关性并降维,最后将图像纹理特征和光谱地形等特征一起作为自变量引入到郁闭度估测的逐步回归模型中。结果表明:结合图像纹理特征的方法比传统的只基于光谱或地形特征的方法在估测精度上有较大提高,判别系数R珔2从0.737提高到0.805,估测精度从81.03%提高到84.32%。     

崂山林场林分生物量遥感反演估算研究

以Landsat TM影像和高分一号影像为数据源,结合外业实测数据,利用遥感影像和实测数据建立崂山林场生物量多元线性反演模型,比较分析不同数据源下反演出的模型精度,估测了崂山林场森林生物量。研究发现,利TM遥感影像作为数据源的崂山林场森林生物量反演模型平均精度为77.12%。高分一号遥感数据反演的生物量模型平均反演精度达到80.75%,高于TM数据源下的生物量反演模型精度。分别根据TM遥感影像和高分一号遥感影像林分生物量估测模型,估测的崂山林场2009年的林分生物量为401185.62t,2013年的林分生物量为402485.44t。     

基于Landsat时间序列数据的森林地上生物量估测研究进展

利用时间序列遥感数据可以提高森林生物量估测精度和估测生物量动态变化,为森林碳储量和气候变化研究提供更为精确的反演基础。文中基于Landsat时间序列数据研究森林地上生物量的遥感估测方法,从数据预处理、数据重构、遥感因子选取以及模型构建与精度评价4个方面进行回顾和评述,并提出研究建议与展望。     

高光谱遥感森林信息提取研究进展

针对高光谱遥感技术森林信息提取,详细论述了国内外利用高光谱遥感数据进行森林类型识别、森林郁闭度估算和森林叶面积指数估测等森林物理参量,以及森林化学参量估计和森林健康状态评价等方面的应用研究状况,最后对高光谱遥感森林应用的发展趋势作了探讨.     

基于Landsat长时间序列的森林扰动参数提取与树高估算

【目的】研究基于遥感影像的森林扰动信息定量提取及其对树高估算的影响,为遥感反演森林参数(树高、生物量)提供参考和借鉴。【方法】选取黑龙江省凉水国家级自然保护区为研究区,以1984—2006年33期Landsat TM/ETM+多光谱遥感影像为数据源,对其进行缨帽变换提取缨帽角(TCA)和缨帽距离(TCD)2个扰动监测指数,采用时间轨迹分析方法(LandTrendr)对TCA与TCD指数进行时间序列重构,分别提取扰动发生的前一年(DBYEA)、扰动发生前的光谱值(DBVAL)、扰动持续时间(DDUR)、扰动量级(DMAG)、扰动后开始修复的时间(RBYEAR)、扰动后开始修复的光谱值(RBVAL)、修复量级(RMAG)和修复持续时间(RDUR)8个时间序列扰动参数。基于单时相Landsat影像光谱信息与单时相Landsat影像光谱信息+森林扰动参数2组变量分别采用随机森林(RF)算法估算树高。【结果】采用单时相Landsat影像光谱信息结合基于TCA和TCD提取的16个时间序列扰动参数建立的树高反演模型预估精度比采用单时相Landsat影像光谱信息建立的树高反演模型预估精度提高6.34%,均方根误差(RMSE)降低0.50 m。树高反演模型中基于TCA提取的时间序列扰动参数变量重要性高于基于TCD提取的时间序列扰动参数变量重要性。【结论】基于LandTrendr提取的森林时间序列扰动参数能够增强反射率与树高之间的相关性,提高遥感树高模型的反演精度,基于TCA提取的森林时间序列扰动参数对树高的解释能力高于基于TCD提取的森林时间序列扰动参数。     

景谷县森林蓄积量遥感估测及其动态变化分析

以云南省景谷县为研究区,基于Landsat5和Landsat8遥感数据,利用2012年和2017年两期全国森林资源连续清查实地调查数据,建立多元逐步回归和随机森林模型对景谷县森林蓄积量进行遥感估测对比研究。结果显示:综合建模精度来看,随机森林法在相同样地数量条件下具有更好的估测效果;从估测结果与林地保护利用规划和林地变更数据结果相比较,随机森林法估测值接近真实值,估测精度较高。