基于SAR极化分解与Landsat数据的森林生物量遥感估测

目的森林生物量是评价森林生态系统结构、功能和生产力的重要指标之一,区域尺度上的森林生物量的准确估测对了解森林现状和科学经营森林具有重要指导意义。本文旨在利用SAR影像结合Landsat5 TM影像对区域尺度上的森林生物量进行定量估测。方法首先利用极化分解的方法对极化合成孔径雷达(SAR)数据进行处理获得45个极化分解参数,然后将45个极化分解参数与6个Landsat5 TM波段参数共51个参数作为自变量,森林生物量W作为因变量构建统计回归模型,最后利用最优模型反演研究区的森林生物量。结果使用两种方法进行模型构建:(1)逐步回归法,利用逐步回归进行变量筛选,选出2个参数构建模型,模型R2为0.534,拟合精度为67.51%,RMSE为43.21 t/hm2;(2)最优子集法,用Bootstrap法进行变量筛选,共筛选出9个参数,然后用这9个参数进行最优子集回归,获得511个选模型,然后选择出最优子集模型,并用交叉验证法对模型进行验证,最终选出的最优子集模型包含的参数为TM_band4、Neumann_delta_mod、Neumann_psi、TSVM_psi、TSVM_tau_m3,模型R2为0.768 2,拟合精度为88.32%,拟合RMSE为14.98 t/hm2,验证精度为86.21%,验证RMSE为19.14 t/hm2,CP指数为5.249 5,赤池信息量AIC为256.504 5。本文最终使用最优子集法获得的模型进行反演,获得研究区的森林生物量分布图。结论结果表明:全极化C波段SAR数据结合Landsat5 TM光学数据构建遥感信息模型可以准确反演森林生物量。      

不同波长极化SAR数据水云模型森林生物量反演对比分析

【目的】水云模型(WCM)是一种采用SAR数据反演森林地上生物量(AGB)应用较为广泛的半经验模型,探索将不同波长、极化方式、极化信息等引入WCM,以期为提高森林AGB反演精度提供科学依据。【方法】本文以X、C、L、P波段多频极化SAR数据为数据源,首先将各波长各极化后向散射系数用于WCM进行森林AGB反演,对比其反演精度;接着采用极化分解分量构建地体散射比参数,并将其引入WCM发展为极化水云模型(PolWCM),同时对比分析其在X、C、L、P波段森林AGB的反演结果。【结果】(1)在X、C、L、P 4个波段中,除X波段外,将HV极化后向散射系数代入WCM进行森林AGB反演,精度均高于基于其他极化通道后向散射系数的反演结果;且长波长(L和P)的反演精度高于短波长(X和C)的反演精度。在L波段,将HV极化后向散射系数代入WCM进行森林AGB反演,R²和RMSE分别为0.46和18.00 t/hm²;P波段HV极化反演结果的R²和RMSE分别为0.43和21.18 t/hm²。(2)将极化信息以地体散射...     

森林地上生物量估测方法研究综述

根据所采用数据源的不同,介绍了当前国内外森林地上生物量测算中所用的主要方法,即基于森林资源清查的方法和基于遥感估测的方法。根据国内外前期研究成果,概括了这两种方法的特点及其存在的一些不足,初步探讨了结合多源数据联合估测森林地上生物量的方法。结合当前森林地上生物量研究中存在的问题,讨论了估测方法的尺度、模型与参数化以及精...     

森林地上生物量遥感估算方法

生物量是林业和生态应用研究的重要信息,森林生态系统地上生物量估算的遥感技术引起了国内外学者的广泛关注.总结与探讨不同数据源与估算方法能够为森林地上生物量的估算提供指导.本文首先总结并探讨单传感器遥感数据,包括光学遥感、合成孔径雷达与激光雷达数据在森林地上生物量估算中的应用,以及协同使用多源遥感数据估算森林地上生物量的优...     

森林地上生物量遥感估算研究进展

森林地上生物量是森林生态系统的重要参数及评估碳循环的重要指标,对森林地上生物量的精确估算至关重要.遥感技术因其独特的优势而在大尺度区域地上生物量估算研究中发挥着不可替代的作用.本文总结了光学(多光谱和高光谱)数据、SAR(极化SAR、干涉/极化干涉SAR和层析SAR)数据、小光斑LiDAR、大光斑LiDAR(机载LiD...     

应用XGBoost算法对森林地上生物量的机载LiDAR反演

为了探究机载LiDAR数据结合极端梯度提升(XGBoost)算法估算森林地上生物量的可行性和适用性,寻求更优的森林地上生物量的监测和估算模型的建模方法。根据125块地面样地调查数据和机载激光雷达提取的点云特征变量,结合根据皮尔森相关系数和递归特征消除筛选变量,采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和极端梯度提升(XGBoost)算法,建立4种不同算法的地上生物量估测模型并进行对比分析。结果表明：在训练集中,RF模型表现最好(R_MSE=9.98 t·hm^-2,R²=0.93,M_AE=5.69 t·hm^-2),其次是XGBoost模型(R_MSE=10.80 t·hm^-2,R²=0.89,M_AE=7.24 t·hm^-2);在测试集中,采用XGBoost算法建立的模型表现(R_MSE=12.20 t·hm^-2...     

基于Rapideye影像的林木地上生物量估测

以石台县为研究地,结合Rapideye高分遥感影像和不同森林类型样地林木地上生物量调查数据,采用Pearson双变量相关分析方法筛选模型变量,分别用多元线性回归和随机森林算法建立不同森林类型的遥感地上生物量估测模型,并进行模型估测精度对比分析。结果表明,叶绿素红边模型(CRM)与叶绿素绿波模型(CGM)2个指数与针叶林、阔叶林生物量在0.01水平上的相关性极显著,且在其多元线性回归模型和随机森林模型中两者均被挑选为建模变量。另外,与生物量相关性较强的纹理特征主要集中的红光波段和红边波段,且仅MEAN、VAR、SM3个滤波对生物量估测贡献较大,可作为建模变量。阔叶林、针叶林和针阔混交林3种森林类型的地上生物量模型估测精度均表现为随机森林模型优于多元线性回归模型。随机森林模型生物估测绝对均方误差在12.8760~36.5363之间,相对均方误差在20.20%~45.95%之间;多元线性回归生物量估测绝对均方误差在22.0425~46.4494之间,相对均方误差在34.58%~58.42%之间。     

基于机载激光雷达的森林地上碳储量估测

以内蒙古大兴安岭生态站为研究对象,以2012、2013年的66块样地数据和2012年同步获取的机载Li DAR遥感数据为数据源,分别采用多元线性回归和随机森林回归算法,通过对比不同算法间的估测精度差异,选择更适于研究区的估测方法,实现研究区森林地上碳储量的遥感估测。结果表明:随机森林回归算法的估测精度最优,模型训练精度(R2为0.861,RMSE为11.133 t/hm2,rRMSE为0.279)和预测精度(RMSE为17.956 t/hm2,rRMSE为0.342,估测精度范围40.898%~95.129%,平均估测精度76.385%)均优于多元线性回归的模型训练结果 (R2为0.676,RMSE为11.846 t/ha,rRMSE为0.351)和模型预测结果(RMSE为22.703 t/hm2,rRMSE为0.636,估测精度范围45.824%~94.752%,平均估测精度69.859%)。机载Li DAR数据的高度变量和密度变量与森林地上碳储量均具有显著相关性,高度变量相关性更为显著。随机森林回归算法对区域森林地上碳储量的估测结果趋于真实分布情况,效果比较理想。     

联合GF-1和GF-3影像的森林地上生物量反演

  目的  探索高分（GF）光学、合成孔径雷达（SAR）数据及其联合数据在森林地上生物量（AGB）及其组成部分反演中的可行性。  方法  以云南省昆明市宜良县小哨林区的云南松为研究对象,结合实地调查数据,以GF-1光学数据和GF-3 SAR数据作为数据源,提取光学数据常用的植被指数和纹理特征,SAR数据的各极化后向散射系数、纹理特征以及极化分解等参数,利用KNN-FIFS方法分别进行森林AGB及其分量的反演;然后采用留一交叉验证法对反演结果进行精度评价,并在此基础上绘制森林AGB及其分量空间分布图。  结果  联合GF-1和GF-3数据反演森林AGB及其分量的精度最高,R2均超过了0.710,RMSEr的值在22% ~ 27%之间,其中树叶的反演精度最优,模型的R2为0.714,RMSE为10.270 t/hm2,RMSEr为24.58%;除树叶生物量外,森林AGB和其他分量仅采用GF-1提取的特征进行反演时,精度均优于采用GF-3特征的反演结果。  结论  联合GF-1光学数据和GF-3全极化SAR可以实现一定程度的互补,提高森林AGB及其分量的反演精度,此外KNN-FIFS方法在低生物量水平的云南松纯林的AGB及其分量的反演中具有一定的鲁棒性,且KNN-FIFS优选的重要参数多为SAR和光学的纹理特征。      

参数优选支持的光学与SAR数据森林地上生物量反演研究

  目的  森林是整个陆地碳循环系统中最大的有机碳贮库,准确地估测森林地上生物量影响着全球碳源与碳储量的分析与评价。本文旨在评价利用Landsat8 OLI、高分一号光学数据、ALOS-1 PALSAR-1SAR 3组不同源遥感数据估测森林AGB的潜力,进而剖析光学数据和SAR数据在估测森林AGB方面的差异。  方法  首先对Landsat8 OLI、高分一号光学数据、ALOS-1 PALSAR-1SAR数据分别提取波段比值、植被指数、纹理信息,对ALOS-1 PALSAR-1SAR数据同时提取极化分解信息;然后,利用随机森林算法对不同数据提取的特征参数进行重要性排序,选择排序靠前的特征进行建模;最后,利用KNN-FIFS算法分析不同特征组合,对4组数据建立4个模型估测森林AGB,并使用留一交叉验证法对4个模型估测森林AGB值进行精度评价。  结果  使用植被因子、波段比值、纹理因子、极化分解信息4种特征参数分别对3组数据进行建模估测森林AGB,基于Landsat8 OLI数据反演森林AGB的精度评价结果为R2 = 0.50,RMSE = 33.34 t/hm2;基于高分一号数据估测精度为R2 = 0.36,RMSE = 37.60 t/hm2;基于PALSAR纹理特征估测精度为R2 = 0.45,RMSE = 35.40 t/hm2;基于PALSAR全极化分解信息估测精度为R2 = 0.63,RMSE = 28.84 t/hm2。  结论  参数提取方法相同时,即基于植被因子、波段比值、纹理信息3种特征参数估测森林AGB,其光学数据和SAR数据的反演潜力基本一致;参数提取方法不同时,即SAR数据加入极化分解信息估测森林AGB,与光学数据相比,SAR数据对森林AGB的反演潜力较好。      

雷达遥感影像在水稻信息提取及估产方面的技术研究

主要论述了利用雷达遥感影像进行水稻信息提取及估产的处理过程,该过程包括图像数据的准备、辐射定标、几何精校正、滤波处理、图像分类、分类后处理、分类精度验证及水稻估产模型的建立,并介绍了滤波技术的发展过程,最后总结了该处理过程在实践中存在的不足和今后的研究展望.     

Mapping crop ground cover using airborne multispectral digital imagery

Empirical relationships between remotely sensed vegetation indices and canopy density information, such as leaf area index or ground cover (GC), are commonly used to derive spatial information in many precision farming operations. In this study, we modified an existing methodology that does not depend on empirical relationships and extended it to derive crop GC from high resolution aerial imagery. Using this procedure, GC is calculated for every pixel in the aerial imagery by dividing the perpendicular vegetation index (PVI) of each pixel by the PVI of full canopy. The study was conducted during the summer growing seasons of 2007 and 2008, and involves airborne and ground truth data from 13 agricultural fields in the Southern High Plains of the USA. The results show that the method described in this study can be used to estimate crop GC from high-resolution aerial images with an overall accuracy within 3% of their true values.     

基于遥感信息模型的香格里拉森林生物量估算

森林生物量是陆地生态系统碳循环过程中最主要的参数,森林生物量准确估算是进行森林碳循环和碳储量及变化分析的基础。以香格里拉这一特殊区域为研究区,以野外调查样方数据为基础,利用植被指数、降水、积温、太阳总辐射量、海拔等多个因子,组合成遥感综合因子层、地理综合因子层与水、光、热一同构成变量,建立了研究区丽江云杉Picea likiangensis-长苞冷杉Abies georgei林,川滇高山栎Quercus aquifolioides林,云南松Pinus yunnanensis林,高山松Pinus densata林等4个建群种森林生物量遥感估算模型,并进行了检验。据此模型开展其生物量估算研究,结果表明:研究区4种森林总生物量为1.14亿 t,其中云冷杉林、栎类林、云南松林、高山松林4种森林的生物量分别是0.715亿t,0.14亿t,0.09亿t和0.20亿t;4种森林总的生物量分布在海拔、坡度上都具有明显的规律,在坡向上无明显分布规律。图1表7参10     

基于机载高光谱数据的田间尺度胡敏酸含量估算

以机载高光谱为数据源,对研究区土壤光谱分别进行去除包络线(CR)、倒数(IR)、对数(LR)、一阶导数(FDR)、二阶导数(SDR)、倒数&一阶导数(IFDR)、对数&一阶导数(LFDR)、倒数&对数(ILR)变换,并分别构建归一化光谱指数(NDSI)(分别相应记为NDSI-CR、NDSI-IR、NDSI-LR、NDSI-FDR、NDSI-SDR、NDSI-IFDR、NDSI-LFDR、NDSI-ILR)。对NDSI与胡敏酸含量的相关性进行分析,筛选出特征光谱,利用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘(PLSR)、反向神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)方法构建模型,以决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)为评价指标,筛选最佳建模方法,用于田间尺度胡敏酸含量的高效估算。结果表明:NDSI-FDR、NDSI-SDR、NDSI-IFDR、NDSI-LFDR与胡敏酸含量的相关性更高。在396~1 000 nm,有3处与胡敏酸含量敏感的波段密集区域,分别位于480~550 nm与510~570 nm组合处、730~790 nm与740~800 nm组合处、880~930 nm与880~930 nm组合处。基于NDSI-LFDR建立的BPNN模型,建模集和验证集上的R²分别为0.916、0.805,RMSE分别为0.799、1.107,RPD值为2.189,可满足田间尺度胡敏酸含量估算的精度要求。     

油菜不同组分生物量光谱遥感估算模型

通过田间小区试验,测定了4个品种、3个供氮水平的油菜冠层在不同生长时期的高光谱反射率及对应叶片、茎以及荚果的干鲜重,并对叶片、茎以及荚果的干生物量与光谱植被指数RVI,NDVI之间相关系数进行显著性检验(P=0.05),建立了油菜叶片、茎和荚果的干生物量光谱估算模型.     

基于多极化机载合成孔径雷达(SAR)数据的水稻识别

基于多极化(HH/HV/VH/VV)机载合成孔径雷达(SAR)数据,分析水稻和典型地物在不同极化方式上的响应特征及其差异,并根据水稻的极化响应特征进行识别.结果表明:水稻在不同极化方式上的响应差异比较大,而且水稻在水平极化(HH)和垂直极化(VV)上的差异明显高于其他地物;基于这一特点,利用水平极化和垂直极化的比值〈HH〉/〈VV〉提取水稻信息,取得了较好的效果,水稻识别精度可以达到90%以上;对增强水稻信息的图像进行自动分类,分类结果表明不同生长期的水稻能够得到一定程度的区分.     

基于机载LiDAR数据的玉米叶面积指数反演

以机载LiDAR离散点云数据为数据源,基于植被冠层孔隙率与叶面积指数的关系,提出一种反演大田玉米叶面积指数的方法。对反演LAI和实测LAI进行对比分析,结果表明:基于Axelsson改进的不规则三角格网加密方法可以将地面点和非地面点分开,结合高分辨率影像能够提取出玉米冠层点云;基于孔隙率反演LAI,尼尔逊参数的选择对结果影响很大,利用扫描天顶角模拟尼尔逊参数,LAI反演结果接近于真实情况。利用机载LiDAR点云数据能精确地反演大田玉米LAI,该研究方法适用于中等高度的农作物,可以扩展到甜菜、甘蔗等其他中等高度农作物。     

利用机载激光雷达数据提取单株木树高和树冠

机载激光雷达是一种主动遥感技术。在林业应用方面,高采样密度激光雷达能够获取单株木三维结构特征,采用不同的数据处理方法,可以得到不同精度的单株木参数。该文利用高采样密度的机载激光雷达数据（离散回波,平均激光点间隔0.52 m、平均光斑直径0.3 m）,研究了单株木的树高提取技术和树冠边界识别算法,针对单株木的树冠特征,提出了一种双正切角树冠识别算法;最后,使用重庆铁山坪林场的9个外业样地数据,对单株木树高和冠幅,以及样地平均树高和平均冠幅进行了验证。结果表明,单株木树高和冠幅的R2分别为0.34和0.03,样地平均树高和平均冠幅的R2分别为0.97和0.71,样地尺度的相关性明显高于单株木尺度的相关性。