西藏自治区森林碳密度及分布规律研究

利用森林资源连续清查实测样地及样木数据,结合相对树高曲线,构建生物量-蓄积量模型,解决了模型与各类森林资源调查数据的衔接问题,可应用于西藏自治区森林资源连续清查的目测与遥感样地生物量估算及森林资源规划设计调查小班生物量估算等。根据计算的森林资源连续清查各样地生物量密度,结合树种面积数据及含碳率,估算全区森林碳密度,并初步探讨了森林碳库地带性分布规律。     

森林生态系统碳储量估算方法研究进展

基于植被碳储量和土壤碳储量2方面综述森林生态系统碳储量的定量研究方法．土壤碳储量估算方法主要有土壤类型法、生命带法、GIS估算法等;植被碳储量估算方法主要有样地清查法、模型模拟法、遥感估算法3种;未来的森林碳储量研究将采用更高精度的遥感数据并要求多种方法的综合运用以提高估测精度．     

森林碳储量估算方法综述

介绍样地清查法、微气象学法、箱式法、模型模拟法、遥感估算法等森林碳储量的主要估算方法。在对各种方法的主要原理及应用实例进行分析的基础上,指出了各方法的适用性和不足之处,认为在研究大尺度的森林生态系统碳汇储量时,多学科融合、各种方法综合运用是准确估算森林碳储量的有效手段。     

基于GIS的森林清查固定样地生物量变化分析

以20世纪90年代和21世纪初两个时期的森林资源清查样地数据为基础,估算了小兴安岭地区森林生物量,采用了相对生长法和模型法构建样地森林生物量估算模型,在GIS技术的支持下,最终分别得出了小兴安岭森林生物量等级分布和森林生物量变化的结果.     

森林生态系统碳通量遥感估算中若干问题的探讨

森林生态系统碳通量是判定森林是CO₂源/汇的标准, 其准确估算对碳循环研究具有重要的意义。针对森林生态系统碳通量的遥感研究处于起步阶段, 还有很多问题值得我们去探索。文中较系统地总结了有关碳通量的3种主要研究方法——样地清查法、通量观测法和模型模拟法; 重点分析了碳通量遥感估算中存在的问题, 主要有模型的全遥感化、尺度扩展和模型的不确定性等, 并对如何解决这些问题提出了粗浅的看法, 展望了一个全遥感化的森林生态系统碳通量模型, 希望对相关研究的开展有一些促进作用。     

森林植被碳储量研究方法及影响因素研究进展

分析了现阶段森林生态系统植被碳储量的3类研究方法,并归纳和总结了其优缺点。目前某一特定区域的森林植被的碳储量的计算应先由森林植被含碳量与生物量的乘积来获得森林植被碳密度,再通过碳密度与区域面积相乘来获得森林植被的碳储量。自然因素和人为因素均会不同程度的影响森林生态系统植被碳储量,现阶段,估算森林生态系统植被碳储量存在问题主要包括研究方法上仍主要集中于样地清查法,研究历时较短,研究区面积较小;研究多集中与单一影响因素的影响,但未将主导因子综合进行分析;估算区域森林生态系统植被碳储量暂无统一的估算方法。提出了应当加强长期定位观测,增加区域模型模拟,利用高精度遥感影像数据等方法;估算中考虑影响因素带来的结果不确定性和差异性,以比较不同地区结果的差异来源;同时注重地区间的关联性和整体性,以减小数据的不确定性,发展针对某一特定地区特定时段的碳储量估算模型,提高估算精确度、减少过程模拟的不确定性。     

基于CEBERS-WFI遥感数据的森林生物量估测方法研究

以中巴卫星CEBERS-WFI遥感数据为基础,结合东北三省的地理、气象因子及森林资源连续清查固定样地信息,构建BP人工神经网络森林生物量估测模型,对我国东北三省的森林生物量进行估测,并反演了森林生物量的空间分布图像。结果表明,基于CEBERS-WFI遥感数据的BP人工神经网络应用于森林生物量估测简单实用,是一种快捷、有效的估测方法。     

基于森林清查资料的中国森林植被碳储量

利用第七次全国森林资源连续清查数据,以回归模型估计法作为乔木林生物量的主要计算方法,以树种含碳率作为生物量转换为碳储量的系数,从单木归并到样地,从样地加权平均至省级区域,估算乔木林碳储量;以加权平均转换系数估算疏林地、散生木和四旁树的碳储量,以模型法估算竹林、灌木林的碳储量。结果表明:中国森林植被碳储量主要集中在西南和东北两大区;乔木林是中国森林植被碳储量的主体;人工林碳储量在中国乔木林碳储量中比例超过15%;阔叶树的碳储量和碳密度均大于针叶树。     

全国森林资源清查样地标准化和时间归一化数据库的建立

为实现森林生物量和碳储量的年度监测,准确把握森林资源的消长动态,研究探讨了全国森林资源清查样地数据标准化和归一化的技术方法和路线,对以省为单位的最新两期或多期(1999—2015年)森林资源清查地面样地数据进行标准化和时间归一化,获取目标年度的森林资源样地和样木数据,建立了全国范围的2005,2012和2014年3个年度样地和样木数据库,为我国森林资源数据分析、森林蓄积量和生物量估算等多项工作提供有效地面数据支撑。     

森林固碳领域的研究方法及最新进展

介绍了样地清查法、微气象学方法、地面同位素方法、应用遥感等新技术模型估算法四大类森林固碳研究方法及其研究现状,分析了各种方法的优势与不足,并指出森林生态系统碳储量的研究将朝着多种方法的综合运用、多学科的联合和渗透方向发展,对碳储量的估算应更加注重多种因素的综合影响,并能在一定程度上揭示碳储量的动态变化过程及其变化机理。     

湖南杉木林生物量密度的模拟与预测

杉木作为我国南方地区重要用材树种,在森林固碳增汇方面起着重要作用。本研究在利用森林资源连续清查样地数据对湖南省杉木林样地尺度进行碳储量估算的基础上,通过多因子非线性回归方法,量化环境因子和林分因子对生物量密度的影响,以期为提高杉木生产力提供参考。     

利用MODIS数据反演森林生物量的方法研究

以东北三省为试验区,利用MOD IS时间序列上的植被指数NDVI,结合森林资源清查样地数据测算的林分生物量,以及年均降水量、年均蒸散量、年均湿润度、年均积温、经度、纬度等地理环境因子,采用多元线性回归的方法构建森林生物量遥感估测模型。通过样本检验,该模型对东北三省的森林生物量密度估测精度较高,与检验样本的平均每公顷生物量平均相差1.30%;通过样本定位检验,平均相差21.87%。该模型适宜在宏观尺度上估测森林生物量。     

长白山林区森林生物量遥感估测模型

采用黑龙江长白山地区TM图像和143块森林资源连续清查固定样地数据及野外调查补充样地数据,选择包括各波段灰度值、不同波段灰度值之间的线性和非线性组合(包括11种植被指数)、纹理信息以及环境因子在内的75个自变量,分别采用逐步回归分析法和偏最小二乘回归法建立黑龙江长白山林区森林生物量遥感估测模型:逐步回归法采用5个自变量所建模型平均拟合精度为76.5%,均方根误差为19.12t·hm-2,样地生物量真实值与预测值相关系数为0.5434;偏最小二乘回归法采用10个自变量所建模型平均拟合精度85.8%,均方根误差9.92t·hm-2,样地生物量真实值与预测值相关系数0.8603,偏最小二乘回归法要优于逐步回归法。利用建立的偏最小二乘回归模型计算得到黑龙江长白山2007生物量等级分布图,采用29个检验样本对反演结果进行检验,计算得到29个样本的平均预测精度为83.73%。     

基于Landsat8影像的汝城县森林地上生物量遥感估算研究

精确估测森林生物量是分析森林碳动态和碳循环的基础。本研究采用汝城县森林资源连续清查数据,结合Landsat 8遥感影像,分析了森林地上生物量的空间自相关和空间异质性,并选取显著相关的植被指数因子,分别构建普通最小二乘模型、空间滞后模型以及地理加权回归模型,并绘制汝城县森林地上生物量的空间分布图。结果表明:通过对森林地上生物量的空间效应分析,发现样地生物量的空间自相关和空间异质性不容忽视。与普通最小二乘回归相比,空间滞后模型和地理加权回归模型可以减少空间效应对森林地上生物量估测的影响。地理加权回归模型可以最大程度地减少过高或过低估计,估测森林地上生物量的精度最高,决定系数达到0.756,均方根误差和平均相对误差最小,分别为17.288 t·hm~(-2)和-8.542%。因此使用Landsat 8遥感影像结合地理加权回归方法在改善森林地上生物量的估测中具有巨大潜力。     

基于Landsat5 TM遥感影像估算江山市公益林生物量

本研究基于Landsat5 TM遥感影像数据和样地调查数据,利用多元逐步回归、偏最小二乘回归和随机森林回归3种方法,建立江山市公益林生物量估算模型,分析和比较3种模型的精度结果,探究随机森林回归模型在估算生物量方面的应用,为提高估算森林生物量的精度提供参考。结果表明,多元逐步回归模型的预测精度为58.31%、均方根误差为31.02 t/hm2,偏最小二乘回归模型分别为60.84%、30.72 t/hm2,随机森林回归模型为70.02%,22.18 t/hm2。由此可得,随机森林回归模型的预测精度优于其他2种模型,随机森林算法能提高估算森林生物量的精度。     

林地生物量遥感估算模型进展及在竹林碳汇移植前景

从林地生物量的估算方法、遥感估算模型的分类、遥感经验估算模型和遥感经验估算模型的可移植性方面概述了森林碳汇研究中的生物量估算研究进展,分析了在竹林碳汇研究中移植前景。     

基于遥感信息的森林生物量、碳储量估测技术研究

利用遥感数据结合地面调查建立模型是定量评价森林生物量、碳储量的重要手段、以遥感数据及GIS易于获取的地学因子为主要信息源,应用逐步回归方法选取与森林生物量相关的7个遥感及地学因子为自变量,利用地面样地每木胸径调查数据结合生物量相对生长式获取样地生物量作为因变量,建立多元回归模型用于估测森林生物量．森林碳储量通过森林生物量结合碳转换系数获取、经方差分析检验,模型达到极显著相关水平．研究结果袁明,这一方法是获取较大尺度森林生物量、碳储量及其动态变化监测的有效方法．     

森林背景反射率对乔木层地上生物量遥感估算的影响研究——以大兴安岭林区为例

遥感技术能够大面积覆盖和动态监测森林冠层叶片特征,森林乔木层地上生物量(AGB)与叶生物量之间存在良好的统计关系,根据遥感数据提取森林有效叶面积指数(LAIe)以估算叶生物量、进而估算AGB是可行的。然而,利用遥感数据提取森林LAIe时会受到林下植被等背景信息的影响。因此,论文以我国东北大兴安岭林区为研究区,利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据和四尺度模型定量研究森林背景反射率对冠层LAIe和乔木层AGB遥感估算的影响。结果表明:背景反射率对森林LAIe遥感反演和AGB估算影响显著,利用遥感数据提取的背景反射率对背景影响订正后,反演的LAIe与基于高分辨率专题制图仪(TM)影像反演出的LAIe之间的相关性明显提高,决定系数(R~2)由0.32(n=25,p0.10)增大到0.48(n=25,p0.01),遥感估算的AGB与利用森林一类清查数据估算的AGB之间R~2由0.52(n=10,p0.05)上升到0.86(n=10,p0.01),LAIe和AGB高估现象得到明显纠正。     

西藏自治区云杉林生物量密度模型研建

生物量密度模型是估算生物量和碳储量的依据。以西藏主要针叶树种云杉为研究对象,利用森林资源连续清查实测样地和样木数据,建立了云杉林生物量密度模型。结果表明:生物量密度随树高、郁闭度、胸径及林龄的增加而增加,随海拔的升高和经度的增加而减少。以海拔、郁闭度、平均胸径、经度作为解释变量构建的生物量密度非线性模型,其决定系数为0.716,总相对误差和平均系统误差控制在±1%以内,预估精度达到91.9%,可应用于实测或目测样地/小班生物量估算;以海拔、郁闭度、林龄、经度作为解释变量构建的生物量密度非线性模型,其决定系数为0.626,总相对误差和平均系统误差控制在±2%以内,预估精度达到90.6%,可应用于遥感样地/小班生物量估算;以海拔、郁闭度、胸径、林龄作为解释变量的生物量密度模型,其决定系数为0.717,总相对误差和平均系统误差控制在±2%以内,预估精度达到91.9%,可用于估算某个时间段内云杉林生物量变化或碳汇量。结合西藏森林资源连续清查或森林资源规划设计调查数据,可用于全区尺度上云杉林生物量的估算;利用林龄等因子建立的生物量模型,可掌握生物量、碳汇在空间上的分布规律及某一时期内的碳汇估算。     

基于TM影像纹理与光谱特征的红树林生物量估算

为研究红树林生物量的遥感估算方法,提取了广西和海南红树林TM遥感影像的光谱及纹理特征,结合地面调查所得126个样地生物量数据,进行多元逐步回归分析。结果表明,建立的生物量估算模型通过相关检验,可以高效、快速地进行红树林生物量的估测。