基于Landsat8 OLI遥感因子的思茅松地上生物量二阶抽样估测

基于Landsat8 OLI遥感影像和森林资源二类调查数据,选择云南省普洱市镇沅县为研究区,在90%的抽样精度(E)与95%的可靠性指标(t_α)的条件下,应用二阶抽样技术,以镇沅县思茅松单位面积AGB、单位面积地上蓄积量、7个单波段及5个植被指数作为抽样标志,对不同抽样方案的抽样总体方差、变动系数、标准误差、绝对误差、估测精度、AGB估测值及估测误差进行分析,并与简单随机抽样、系统抽样对比,分析不同抽样方法应用不同抽样标志的综合效率。结果表明：1)二阶抽样综合效率远远高于简单抽样和系统抽样;2)基于单波段和植被指数的二阶抽样效率普遍优于基于二调数据的,二阶抽样效率最好的抽样标志是ARVI与NDVI,2种植被指数仅需154个样本,较基于二调数据的二阶抽样降低60%的样本量,精度能达到最高,分别为97.50%和97.67%。研究结果说明基于遥感因子的二阶抽样可以大幅提高抽样效率。     

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.     

基于机器学习和多源数据的湘西北森林地上生物量估测

【目的】针对传统森林资源清查方法成本高、时效性低和结果统一性差等问题,基于多源遥感数据,采用机器学习算法选择特征变量并建立估测模型,制作森林地上生物量(AGB)面分布产品,为森林资源信息化调查提供技术手段。【方法】以湖南省西北部为研究区,利用生物量异速生长方程将森林资源样地调查数据转换为AGB,筛选到393个样地AGB参考值。以Landsat-8数据为光学遥感数据源,提取各波段光谱信息、植被指数、纹理特征以及缨帽变换各分量;以ALOS PALSAR-2、Sentinel-1数据为雷达遥感数据源,提取各极化方式后向散射强度和归一化极化差分指数。结合高程、坡度、坡向地形因子,获得122个备选特征变量。采用逐步回归方法和随机森林(RF)算法筛选建模变量,分别建立多元线性回归(MLR)、RF和支持向量回归(SVR)模型。以均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(rRMSE)和决定系数(R~2)为模型评价指标,运用十折交叉验证法评价模型效果,选择最佳模型完成生物量制图,并选取5种中国或全球尺度生物量制图产品进行比较分析。【结果】在训练集上,RF模型表现最好(RMSE=12.8 mg·hm~(-2),rRMSE=21.1%,R~2=0.93),其次为SVR模型(RMSE=26.1 mg·hm~(-2),rRMSE=43.3%,R~2=0.55),MLR模型表现最差(RMSE=30.9 mg·hm~(-2),rRMSE=50.5%,R~2=0.39);在测试集上,采用RF算法建立的模型表现(RMSE=30.1 mg·hm~(-2),rRMSE=51.3%,R~2=0.42)同样优于MLR(RMSE=32.6 mg·hm~(-2),rRMSE=54.1%,R~2=0.30)和SVR(RMSE=32.8 mg·hm~(-2),rRMSE=55.3%,R~2=0.25)。3种模型均显示出一定程度的低值高估和高值低估现象。RF模型选择出13个建模变量,包括PALSAR-2后向散射信息、高程以及Landsat-8光谱信息、植被指数、缨帽变换湿度与绿度分量差值。应用RF模型完成区域生物量制图,与其他产品对比,能够基本反映研究区内生物量分布情况,并显示出丰富的生物量分布细节信息,生物量范围为0～119 mg·hm~(-2),平均生物量为37.5 mg·hm~(-2),标准差为35.9 mg·hm~(-2)。【结论】结合多源遥感数据与机器学习算法,能够准确、快速地测算大范围生物量,具有较大应用潜力。相比SVR和MLR模型,RF模型在AGB估测上的表现更优,RF算法能够从多源变量中有效筛选出适用于AGB机器学习建模的变量。     

森林地上生物量的多基线InSAR层析估测方法

【目的】发展一种森林地上生物量(AGB)的多基线干涉合成孔径雷达(InSAR)层析估测方法,解决热带雨林森林AGB遥感估测常规方法的信号饱和问题,为区域及全球森林生物量估测和碳储量研究提供关键技术支撑。【方法】以法属圭亚那巴拉库(Paracou)热带雨林为研究对象,以Tropi SAR 2009 P-波段多基线机载SAR数据和85块样地调查数据为主要数据源。首先,根据HH极化层析相对反射率的三维分布信息提取林下地表高度,对HV极化多基线InSAR数据进行地形相位去除;然后,对HV极化多基线InSAR数据进行三维成像,并对其进行地理编码,得到地理坐标空间层析相对反射率的三维分布信息;最后,利用样地调查数据,分析不同高度处层析相对反射率与森林AGB的相关性,进而建立以层析相对反射率为输入特征的森林AGB估测模型,同时采用留一交叉验证法(LOOCV)对其估测模型进行精度评价。【结果】20 m以下各高度处层析相对反射率与森林AGB呈不同程度的负相关关系,以5 m高度处层析相对反射率与森林AGB的负相关性最强(相关系数达到-0.58);20 m以上各高度处层析相对反射率与森林AGB呈不同程度的正相关关系,以25 m高度处层析相对反射率与森林AGB的正相关性最强(相关系数达到0.63)。采用5 m高度处层析相对反射率构建模型的估测精度为88.44%,均方根误差为49.85 t·hm-2(相对均方根误差为13.56%);采用25 m高度处层析相对反射率构建模型的估测精度为88.82%,均方根误差为47.30 t·hm-2(相对均方根误差为12.87%);同时采用5 m和25 m高度处层析相对反射率联合构建模型的估测结果最优,估测精度为89.17%,均方根误差为46.45 t·hm-2(相对均方根误差为12.63%)。【结论】通过多基线InSAR层析技术得到的层析相对反射率信息有效解决了热带雨林森林AGB遥感估测常规方法的信号饱和问题。采用5 m和25 m高度处层析相对反射率可反演得到高精度的森林AGB,表明多基线InSAR层析技术得到的特定高度处层析相对反射率对热带雨林森林AGB具有良好的指示作用;同时利用5 m和25 m高度处层析相对反射率进行联合估测可进一步提高森林AGB的估测精度,说明充分利用不同层次的森林垂直结构信息可进一步提高复杂森林空间结构条件下的森林AGB估测精度。     

基于多源遥感的森林地上生物量KNN-FIFS估测

【目的】针对多源遥感数据及其派生特征因子数据维度高、信息冗余、易造成估测模型过拟合等问题,从高维度遥感特征因子中高效优化特征组合,优化区域森林地上生物量(AGB)的k最近邻(k-NN)估测模型。【方法】提出基于快速迭代特征选择的k最近邻法(KNN-FIFS),以森林资源样地调查数据计算的森林AGB为参考,以留一法交叉验证(LOO)相应的k-NN模型反演的森林AGB均方根误差(RMSE)最小为原则,依次迭代选取遥感特征,优化区域森林AGB的k-NN估测模型。以大兴安岭根河森林保护区为研究区,结合Landsat-8 OLI各波段光谱信息、植被指数、纹理、地形因子、机载合成孔径雷达(SAR)P-波段HV极化后向散射强度信息(PHV)以及森林资源样地调查数据,利用KNN-FIFS方法估测研究区森林AGB,并与多元线性逐步回归法(SMLR)进行对比分析。【结果】利用KNN-FIFS方法,得到当k为3,特征组合为PHV、短波红外波段一均一性(H6)、短波红外波段一二阶矩(S6)、短波红外波段二二阶矩(S7)、海蓝波段相关性(Cr1)、近红外波段相关性(Cr5)、海蓝波段相异性(D1)、增强型植被指数(EVI)时,研究区森林AGB估测结果最优,其精度(R~2=0.77,RMSE=22.74 t·hm~(-2))显著优于SMLR估测精度(R~2=0.53,RMSE=32.37 t·hm~(-2))。【结论】KNN-FIFS方法相比SMLR更适用于森林AGB多源遥感估测;KNN-FIFS方法可以从高维度遥感特征因子中高效选取相关特征进行森林AGB估测。     

合成孔径雷达数据估测森林生物量研究综述

合成孔径雷达（SAR）技术以其独特的成像机理及其全天候全天时成像能力,在森林生物量估测方面发挥着越来越重要的作用。首先对森林生物量SAR估算机理和方法进行介绍,然后分析主要的影响因素,最后指出今后的发展趋势。     

小光斑激光雷达数据估测森林生物量研究进展

小光斑激光雷达可以直接获取森林的垂直和水平结构参数,因此广泛应用于森林树高、生物量和郁闭度等结构参数估计。本文主要分析小光斑激光雷达在森林生物量估测中的应用,根据研究尺度的不同,分别对小光斑激光雷达在单木、样方水平森林生物量的反演技术和方法进行详细分析,并对小光斑激光雷达与其他类型遥感数据进行融合,共同用于森林生物量研究的潜能进行阐述,通过对上述分析得出小光斑激光雷达用于森林生物量研究中存在的问题进行总结并对其未来的研究进行展望。     

甘肃黑河流域上游森林地上生物量的多光谱遥感估测

[目的]以黑河流域上游祁连山森林保护区为研究区,利用133个森林样地调查数据、Landsat-5 TM影像和ASTER GDEM产品为数据源,探讨地形对该流域森林地上生物量(above-ground biomass,AGB)估测的影响,以及选择合适的遥感估测方法反演该流域的森林AGB.[方法]首先利用青海云杉特殊的生境范围和绿色植被对比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)的灵敏程度,及不同地物对纹理特征的不同响应,制定相应的决策树分类器,将研究区的土地覆盖类型分为两大类:森林(青海云杉)-非森林,并利用133个森林样地调查数据和Google Earth 高分辨率影像的12 722个采样点对分类结果进行验证(总体分类精度达到90.39％,Kappa系数为0.81);然后运用多元线性逐步回归估测法,以及结合随机森林算法(random forest,RF)优化后的k最近邻分类法(k-nearest neighbors,k-NN)进行森林AGB的遥感估测,对比SCS+C地形校正前后青海云杉森林AGB的估测结果,同时比较2种不同估测方法的反演效果;最后利用得到的最优估测方法反演整个研究区的森林AGB,生成黑河流域上游祁连山森林保护区的森林AGB的等级分布图.[结果]SCS+C地形校正前多元线性逐步回归的估测精度为R2=0.31,RMSE =34.41 t·hm-2,地形校正后多元线性逐步回归的估测精度为R2 =0.46,RMSE =30.51 t·hm-2;而基于SCS+C地形校正后的k-NN的交叉验证精度不仅明显高于地形校正前的精度,且显著优于多元线性逐步回归的估测结果,达到R2=0.54,RMSE=26.62 t·hm-2;另外基于最优的k-NN估测模型(窗口为7×7,采用马氏距离,k=3)反演的该流域青海云杉在2009年总的森林地上生物量为8.4×107t,平均森林地上生物量为96.20 t·hm-2.[结论]在地形复杂地区,运用SCS+C模型对地形进行适当校正,能够有效地消除太阳入射角变化引起的地表反射亮度的差异,使影像能够更准确地反映地表信息,提高森林AGB的遥感估测精度;在样本有限的情况下,相对于以大数定律作为理论基础的多元线性逐步回归估测法,k-NN能够避免发生过学习现象和样本不平衡问题,更适于该研究区青海云杉的森林AGB的估测.     

森林生物量的估测方法

介绍了测定森林生物量的抽样方法和估测程序。     

基于机载P-波段全极化SAR数据的复杂地形森林地上生物量估测方法

【目的】利用国产合成孔径雷达(SAR)系统(CASMSAR)获取的机载P-波段全极化SAR(PolSAR)数据,分析SAR对森林地上生物量(AGB)的响应与地形的关系,建立融合地形因子的高精度多项式模型,以提高森林AGB的估测精度。【方法】首先以基于机载激光雷达(Li DAR)数据得到的研究区坡度分布图与结合实测样地AGB数据得到的森林AGB分布图作为参考数据进行系统抽样,分析森林AGB与P-波段PolSAR后向散射强度的关系以及不同坡度下二者的相关性变化;然后利用Li DAR得到的高精度数字高程模型(DEM)结合机载P-波段的轨道数据计算当地入射角,进而建立以后向散射强度、当地入射角以及雷达视角为输入特征的多项式统计模型,同时将以上系统抽样得到的样本一部分作为模型训练样本,一部分作为精度检验样本。为避免样本尺度引起的偶然性,检验了20 m×20 m至100 m×100 m不同样地尺度下的估测精度。【结果】以90 m×90 m样本为例,当坡度为0°~5°时,引入当地入射角(第2组特征)的估测精度与未引入当地入射角(第1组特征)的估测精度分别为:决定系数(R~2)为0.634和0.634,均方根误差(RMSE)为12.07和12.08 t·hm~(-2),总精度(Acc.)为78.91%和78.89%;当坡度为5°~10°时,第2组特征与第1组特征的估测精度分别为:R2为0.524和0.523,RMSE为13.52和13.97 t·hm~(-2),Acc.为80.57%和80.52%;当坡度大于10°时,第2组特征与第1组特征的估测精度分别为:R~2为0.628和0.519,RMSE为13.16和15.70 t·hm~(-2),Acc.为81.05%和78.55%。随着样地尺度增大,2组特征的估测精度均增大,且第2组特征的估测精度大于第1组。【结论】当坡度小于10°时,地形对森林的后向散射强度几乎无影响;当坡度大于10°时,地形的影响显著,在不同尺度下,引入当地入射角的估测模型均可以有效提高估测精度,充分说明模型的有效性和稳定性。此外,随着尺度增大,无论采用的模型是否考虑了地形影响,其估测精度都逐渐提高并趋于稳定,揭示出对复杂地形下森林AGB估测模型效果的评价必须考虑尺度的影响,且参考样地要足够大,否则难以得到客观的结论。     

基于Landsat8 OLI遥感影像的森林蓄积量估测模型研究

本次试验以湖南省湘潭县为研究区,提取Landsat8 OLI影像数据的56个遥感因子作为候选因子,结合皮尔逊相关系数和主成分分析两种方法对变量进行降维,构建多元线性回归模型(MLR)、误差反向传播神经网络(BP-ANN)、K最近邻模型(KNN)和随机森林模型(RF)进行蓄积量反演,并采用决定系数(R2)、均方根误差(R...     

基于随机森林偏差校正和多源遥感数据的天然次生林地上生物量估测

[目的]以多源遥感数据为基础,在郁闭度较高的天然次生林中采用非参数模型及随机森林偏差校正模型估测森林地上生物量(Aboveground biomass,AGB),为大尺度估测森林生物量提供了依据.[方法]以东北林业大学帽儿山实验林场142块森林资源连续清查固定样地复测数据、机载激光雷达(Airborne laser s...     

3种模型在GF-2影像的生物量估测中的比较

为了研究高分二号(GF-2)影像生物量估测的模型效果,以攸县黄丰桥林场为研究区,在研究区内采用随机抽样的方法,结合国家森林资源连续清查样地,获取了共47个样地的生物量数据。对GF-2影像进行预处理,结合相关研究,提取8个单波段信息、24个多波段组合信息、4个植被指数以及海拔、坡度、坡向等39个因子作为建模的自变量,采用主成分分析、偏最小二乘和BP神经网络3种方法建立生物量估测模型。结果表明:主成分回归模型的实测值和预测值的决定系数R~2为0.44,模型的估测精度为65.83%;偏最小二乘回归模型的R~2为0.50,模型的估测精度为67.66%;BP神经网络模型的R~2为0.79,模型的估测精度为78.62%。比较可知,BP神经网络模型效果最好。     

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。     

机载高分辨率遥感影像的傅氏纹理因子估测温带森林地上生物量

【目的】从反映森林冠层大小的树冠纹理结构出发,利用高空间分辨率遥感影像中树冠纹理的周期性信息,提取基于傅里叶变换纹理序列的纹理指数(FOTO,Fourier-based textural ordination)估测森林地上生物量,探究FOTO纹理因子在温带森林生物量估测上的潜力,为提取新型纹理参数估算森林生物量提供新的参考途径。【方法】以2009年9月获取的小兴安岭地区凉水国家自然保护区(47°11'N,128°53'E)高分辨率机载航空影像(空间分辨率0.5 m)为例,通过提取CCD影像的FOTO纹理参数,采用多元逐步回归方法对森林地上生物量进行参数反演,并对CCD 3个波段影像提取的9个FOTO纹理因子以及波段平均影像提取的3个FOTO纹理因子2种方法的生物量估测结果进行比较。同时,在研究中尝试采用5种不同尺寸(60 m×60 m,80 m×80 m,100 m×100 m,120 m×120 m和150 m×150 m)的窗口,产生不同尺寸的FOTO因子与生物量进行回归建模。最后,将FOTO纹理因子作为自变量与激光雷达反演的参考生物量进行拟合,利用多元逐步回归方法建立生物量模型,并采用十折交叉验证评估预测模型的泛化能力。【结果】FOTO纹理因子与森林生物量的相关性较高,CCD影像3个波段的9个FOTO纹理因子与生物量的R~2均高于0.67,窗口60 m×60 m,80 m×80 m,100 m×100 m,120 m×120 m和150 m×150 m的估测精度分别为67.3%,73.4%,74.4%,78.3%和80.9%。CCD影像波段平均影像的3个FOTO纹理因子与生物量的R~2均高于0.57,5种窗口尺寸的估测精度分别为58.2%,62.1%,64.3%,67.4%和70.9%。根据最优预测模型获得分辨率100 m的凉水试验区全覆盖生物量结果图,精度为74.41%,RMSE为50.55 t·hm~(-2)。【结论】基于FOTO算法提取的纹理因子与森林地上生物量密切相关且无明显饱和现象,对我国北方温带混交林区的生物量反演有极大潜力。FOTO纹理因子与森林地上生物量的多元线性逐步回归模型R~2达0.81,RMSE为46.78 t·hm~(-2)。     

基于GF-1的森林蓄积量遥感估测

森林蓄积量是评价森林资源数量的一个重要指标。结合遥感影像和地面调查数据估测森林蓄积量受遥感影像、遥感因子、预处理方法、估测方法等多方面的影响。为研究国产GF-1遥感影像估测森林蓄积量的最佳遥感因子组合方式和较优估测方法,并绘制森林蓄积量空间分布图,为我国森林蓄积量的研究提供理论基础和科学依据。为研究GF-1遥感影像估测森林蓄积量的遥感因子和估测方法,以湖南省醴陵市为研究对象,以国产GF-1遥感影像为数据源,通过对遥感图像预处理,获取光谱信息、纹理因子、植被指数作为特征变量,结合同时期的二类调查样地数据,从GF-1遥感影像像元与样地不匹配角度出发,应用移动窗口的方法解决像元与样地的对应关系,采用多元逐步回归、偏最小二乘回归和随机森林模型对研究区森林蓄积量进行估测,采用建模精度和估测精度进行分析评价。实验结果表明:1)3个模型选择的因子都包含了NDVI、 Band2、DI3、CO1和DVI等5个遥感因子,说明其对森林蓄积量的估测比较敏感;2)随机森林模型优于偏最小二乘回归和多元逐步回归,其决定系数R2为0.73、估测精度为83.69%。利用GF-1遥感影像结合随机森林模型应用于森林蓄积量的估测结果趋于真实分布,效果较理想;采用移动窗口法,利用国产GF-1遥感影像并结合随机森林进行森林蓄积量估测具有较好的应用前景。     

沙棘单株地上生物量的分配及估测

<正>沙棘又名酸刺、黑刺、酸柳等,是胡颓子科沙棘属的一种多年生落叶乔木,它对高温、严寒、干旱、风沙等均有很强的适应性,具有抗风固沙、抗旱、抗瘠薄、抗平茬、根蘖力强的特点;其果实营养价值和药用价值高;它的根系发达,萌蘖力强,在改良土壤、防风固沙、水土保持等方面有着广泛的应用价值,是我国西北半干旱区的一种优质防护林、薪炭林、经济林树种。沙棘资源、种类、分布、生态特性、