基于Landsat的高山松地上生物量动态变化估测模型构建

以香格里拉市高山松为研究对象,基于1987—2017年的国家森林资源清查固定样地和对应年的Landsat TM/OLI数据提取对应的遥感因子,计算30 a期间生物量和遥感因子的5、10 a定期变化量、年平均变化量、5、10 a变化率;采用多元线性回归（MLR）和随机森林（RF）方法构建地上生物量模型,提高高山松森林AGB动态变化遥感估测的精度。结果表明：基于5种变化量类型的RF模型效果均优于相应的MLR模型,RF模型中采用5 a变化率效果最好,其拟合R²为0.956,RMSE为0.664 t/(hm²·a),预测结果中RMSE为2.285 t/(hm²·a);纹理因子在高山松地上生物量变化量建模中贡献最大。采用遥感因子变化率构建的高山松地上生物量动态变化估测模型,提高了生物量变化的估测精度,可为森林地上生物量的动态估测研究提供参考。