基于光学遥感的稀疏乔灌木地上部分生物量反演方法

【目的】基于无人机数据采用3种分层方案构建冠层盖度-乔灌木地上部分生物量模型以及基于Landsat8 OLI数据采用3种分层方案构建不同光谱指数-乔灌木地上部分生物量模型,对比分析不同分层方案的乔灌木地上部分生物量模型精度,以期为基于遥感数据的干旱区人工林乔灌木地上部分生物量高精度反演提供理论依据。【方法】在毛乌素沙地实地调查102块30 m×30 m样地,基于高分辨率无人机影像,利用面向对象的机器学习算法获取乔灌草植被覆盖度信息,采用3种分层方案（不分层、基于乔木和灌木2种植被类型分层、基于5个树种分层）构建冠层覆盖度-乔灌木地上部分生物量模型。基于Landsat8 OLI影像,使用6种光谱指数（NDVI、RVI、MSAVI、TCG、NDMI、NIRv）,结合无人机影像解译草本植被覆盖度,采用3种分层方案（不分层、有无草本植被样地分层、3个草本植被覆盖度等级样地分层）构建不同光谱指数-乔灌木地上部分生物量模型。【结果】不分层的冠层覆盖度-乔灌木地上部分生物量模型鲁棒性最差（R²=0.22,n=102）,且估算精度最低(RMSE=14.98 t·hm^-2...