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...     

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...     

高山松地上生物量遥感估算的不确定性分析

  目的  采用遥感数据估算森林地上生物量仍存在一些不确定性问题,研究估算过程中的误差来源及其占比,对提高森林地上生物量的估测精度具有重要意义。  方法  从遥感影像提取因子,结合高山松Pinus densata外业调查数据,建立多元线性回归、梯度提升回归树、随机森林等3种地上生物量估测模型,对样地尺度与3种模型的不确定性进行分析和度量。  结果  ①高山松单株生物量模型不确定性为16.43%,样地尺度的不确定性为7.07%;②多元线性回归模型残差不确定性为34.86%,参数不确定性为21.30%,与样地不确定性合成后总不确定性为41.45%;③非参数模型中,梯度提升回归树估测高山松地上生物量的总不确定性为23.12%,随机森林为19.42%。  结论  3种遥感估算模型中,非参数模型的不确定性明显低于参数模型。相较于样地尺度,遥感估算模型的不确定性对地上生物量估算精度的影响较大。图3表3参26     

基于高分辨率遥感影像的森林地上生物量估算

以南京市紫金山林区为研究区,利用e-Cognition面向对象分类方法,基于光谱和空间信息融合后的IKONOS影像提取单木树冠阳性冠幅(PoCA, Positive crown area)信息,并结合野外实测的样方生物量数据,分别建立了针叶林和阔叶林地上生物量 (AGB, Aboveground Biomass)的遥感估算模型,并利用实测森林生物量数据对模型进行了验证。结果表明,基于遥感影像提取的PoCA与实测AGB存在较好的非线性相关关系,所建针叶林AGB估算模型的可靠性优于阔叶林模型。对建模样本而言,估算的针叶林和阔叶林AGB与观测数据比较的R2分别为0.62 (P<0.01,n=9) 和0.56(P<0.01,n=16)。验证表明,所建AGB估算模型的可靠性较好,估算的针叶林和阔叶林AGB与观测数据比较的R2分别为0.55(P<0.01,n=6) 和0.52(P<0.01,n=10),但当AGB较低时,模型结果偏高,AGB较低时,模型结果偏低。研究说明通过高分辨率遥感数据的融合、提取树冠信息进行生物量估算是可行性的。     

帽儿山地区6种灌木地上生物量估算模型

选择帽儿山地区6种典型灌木暴马丁香(Syringa reticulata var.amurensis)、刺五加(Acanthopanax senticosus)、鸡树条荚蒾(Viburnum sargentii)、乌苏里绣线菊(Spiraea ussuriensis)、毛榛(Corylus mandshurica)、卫...     

利用数码照片估算灌木地上生物量的研究

灌木在干旱半干旱地区的生态系统中具有重要作用,高精度、非破坏性的灌木生物量估算方法已成为亟需解决的问题。利用数码拍照法对狼牙刺、山桃、沙棘、柠条、丁香、虎榛子、荆条和酸枣8种灌木进行水平拍照,采用Photoshop7.0图像处理软件提取了各灌木植株的照相面积（S）、高度（H）、宽度（D）、冠层高度（h）等信息,建立了不同灌木的生物量拟合方程,具有良好的精度。灌木侧面照相面积（S）与植株的生长情况密切相关,因此可建立灌木生物量估算的通用线性模型,其决定系数达到0.927 5,估算精度较高。利用数码照片估算灌木的生物量是一种非破坏性、简单方便、具有较高精度的方法,在灌木生物量估算中具有广泛的前景。     

古尔班通古特沙漠不同生态类型梭梭地上生物量估算模型

以古尔班通古特沙漠梭梭(Haloxylon ammodendron)为研究对象,采用基径(D)和株高(H)的组合D2H为变量,建立了沙质、盐土和石砾质3个生态类型梭梭地上生物量、基径≥3 cm的粗枝生物量及基径<3 cm细枝生物量的预测模型。结果表明:梭梭地上生物量、粗枝生物量及细枝生物量与基径平方乘高(D2H)之间存在极为显著的相关关系;地上生物量在3种生态类型上均表现出与乔木树种类似的相对生长规律,其估测模型以幂函数方程最优;粗枝和细枝生物量在沙质生态类型上以幂函数方程最好,而在盐土和石砾质生态类型上则以二次多项式方程最佳;各模型回检的拟合精度都在85%以上,预测精度较可靠。     

典型草地地上生物量遥感反演模型的建立

利用新疆阿勒泰地区富蕴县2011年9月野外典型草地地上生物量采样数据和同期接收的环境减灾卫星(HJ1A-CCD1)的遥感图像数据,分析了归一化植被指数(NDV)I、比值植被指数(RV)I与实测草地地上生物量的一元线性和非线性回归模型,并对不同回归模型进行分析比较。研究表明:植被指数NDVI与实测草地地上生物量之间存在较好的相关性;所建遥感植被指数与草地地上生物量的回归模型中,指数回归模型(y=3.716e26.758x,R2=0.815)最适合于监测草地地上生物量的遥感反演模型,并分析了该区域地上生物量的空间差异性。     

基于Landsat 8遥感影像的地上生物量模型反演研究

以吉林省延边朝鲜族自治州汪清县的主要针叶纯林树种为研究对象,结合Landsat 8 OLI数据和地面调查数据,通过提取半径为15 m圆形样地林分尺度下的遥感特征变量实现对地上生物量的估算。首先提取128块样地内的34个遥感特征,其次采用随机森林特征重要性分析遥感特征的贡献率,再利用BP神经网络算法的2种训练算法、SVM支持向量机的3种核函数构建地上生物量模型,最后利用32个测试样本评价模型的估算精度。结果表明,BP神经网络的L-M训练算法和贝叶斯正则化训练算法的R²分别为0.602 9、0.672 1,RMSE分别为5.096 9、4.263 7,MAE分别为4.166 9、3.211 8;SVM支持向量机的线性核函数、RBF核函数、多项式核函数的R²分别为0.585 8、0.561 9、0.487 7,RMSE分别为5.859 4、5.600 9、5.763 7,MAE分别为4.24、3.89、4.176。以贝叶斯正则化训练算法构建地上生物量模型的估测精度最佳;BP神经网络算法比SVM向量机更适用于本研究;同一种机器学习算法不同的训练函数存在差异性。     

基于HJ-CCD遥感数据和DK-SVR算法的小麦生物量估算研究

基于2010～2013年江苏地区小麦环境减灾卫星(HJ-CCD)的影像数据,提取拔节、孕穗和开花3个生育期的卫星植被指数并作为模型的输入参数,分别利用双核支持向量回归算法(DK-SVR)、MLR和PLS方法构建各生育期小麦生物量估测模型,比较各模型的预测性能。结果表明:可以使用DK-SVR算法遥感估算小麦生物量,基于该算法构建的模型预测性能在3个生育期均优于MLR模型和PLS模型,各期实测值与模型预测值之间决定系数R~2分别为0.50、0.67和0.65,相应的均方根误差RMSE为506、1 389和2 058kg·hm~(-2)。     

基于森林资源连清数据的泗阳县杨树生物量遥感估算模型

基于2005年江苏省森林资源连续清查数据,采用蓄积量——生物量换算因子连续函数法计算杨树林生物量,对生物量与LandsatTM数据各波段的比值B1/B3、B2/B4 、B2×B3/B4、B7/B5 、B7/B5、（B4＋ B5-B2）/（B4＋B5＋ B2）、B3/（B1＋B2 ＋B3 ＋B4 ＋B5 ＋B7）、B3/B4及植被指数NDVI、RVI、TNDVI进行相关性分析,筛选杨树生物量遥感估算模型的相应因子;并应用逐步回归技术建立估算杨树生物量遥感模型,估算出2005年泗阳县杨树林总面积为29 768.6 hm2,总生物量约为1 786 771.2 t,平均生物量约为60.0 t/hm2.结果表明,在森林资源连续清查的数据基础上,利用遥感影像在县级区域尺度上对杨树森林生物量进行有效估算是完全可行的,其方法具有时间分辨率高的特点,使生物量估算在较大的时间和空间尺度上具备操作的可能性.     

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...     

基于激光雷达技术估算钱江源国家公园森林的地上生物量

  目的  采用激光雷达结合地面调查的方法,拟合并预测钱江源国家公园森林的地上生物量,为国家公园森林生态系统保护和动物生境质量评估提供基础数据。  方法  采用冠层结构指数量化亚热带常绿阔叶林的冠层高度和垂直复杂度,并结合地面调查数据和地形数据,用模型拟合和预测钱江源国家公园的地上生物量。  结果  冠层结构指数中,与地上生物量的相关程度从大到小依次为冠层平均高度、冠层垂直复杂度、冠层最大高度。钱江源国家公园生物量分布主要在27.24 ~ 210.31 Mg/hm2（0.05 ~ 0.95分位数）,平均为111.21 Mg/hm2,总的生物量约为2.57 × 106 Mg。  结论  结合冠层指数和地形变量能较好地模拟和预测钱江源国家公园地上生物量。钱江源国家公园有大面积低海拔集中分布的常绿阔叶林,冠层平均高度和冠层垂直复杂度都比较大,地上生物量高;同时,也有大面积人工林和次生林,这些人工林和次生林主要分布在国家公园成立后才开始保护的两个片区,冠层平均高度和冠层垂直复杂度小,地上生物量较低,有待进一步恢复。      

基于棉花冠层FPAR的LAI和地上鲜生物量估算研究

【目的】研究棉花生育期冠层光合有效辐射截获量(FPAR)与其叶面积指数(LAI)和地上鲜生物量的相关关系,建立FPAR对LAI和地上鲜生物量的估算模型,探讨获取LAI和地上鲜生物量的新方法,为动态监测棉花的生长状况提供科学依据。【方法】利用线性光量子传感器,测试新陆早19号和新陆早13号2个棉花品种4种配置种植方式下,冠层在6个关键生育期的光合有效辐射数据,获取FPAR,并同步实测棉花冠层LAI和地上鲜生物量,建立FPAR与LAI和地上鲜生物量的相关方程,同时比较LAI和地上鲜生物量的估测值与实测值的差异。【结果】2个棉花品种的FPAR随生育进程呈现类似变化规律:在盛蕾期至开花期迅速增加,于花铃期或盛铃期达最大值,随后逐渐下降;棉花FPAR与LAI和地上鲜生物量均达到极显著正相关关系,其中均以幂指数相关关系为最佳(RFPAR-LAI=0.8513**,RFPAR-地上鲜生物量=0.7469**,n=80);用FPAR分别估算的LAI和地上鲜生物量,与其实测值的相关关系均达到1%极显著正相关(R实测LAI-估算LAI=0.8180**,R实测地上鲜生物量-估算地上鲜生物量=0.7396**,n=80)。【结论】棉花FPAR对LAI的估算精度较其对地上鲜生物量的高,表明利用棉花冠层FPAR可以简单、快捷、非破坏性地估测棉花的LAI和地上鲜生物量。     

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.     

县域尺度森林地上生物量遥感估测方法研究

以河南西峡县2013年Landsat 8影像及同期217块森林资源连续清查固定样地数据为信息源,以9个植被指数、3个地形指数为自变量,建立多元线性回归、决策与回归树、装袋算法、随机森林4种遥感估测模型;采用十折交叉验证,及相关系数、绝对误差、均方根误差、相对误差、相对均方根误差5个指标,对遥感估测模型进行精度评价,在此基础上,对研究区域2013年的森林地上部分生物量进行遥感估测和空间分析。结果表明：在4种遥感估测模型中,随机森林综合性能最高,装袋法次之,多元线性回归最低;在12个自变量中,地形（海拔、坡度）、土壤（亮度指数、湿度指数）、植被生长状况（垂直植被指数、有效叶面积指数） 6个因子是影响研究区域森林地上部分生物量的重要环境变量;2013年,研究区域单位面积森林生物量为3856t/hm2,其中低（<40t/hm2）、中（40~60t/hm2）、高（>60t/hm2）的面积分别占5992%、2430%、1578%;研究区域森林地上部分生物量较高的区域,主要分布在交通不便、森林茂密、人类干扰活动较少的北部石质山区,而较低的区域,主要分布在交通发达,人口密度大,坡度较为平缓的南部鹳河谷地。     

草地植被指数及生物量的遥感估测*

 简要回顾了我国草地遥感技术的发展过程以及各阶段的主要特点,并对草地植物的反射光谱特征做了介绍。在阐述植被指数在草地科学领域的运用的同时,介绍了植被指数NDVI和RVI的特点,就NDVI和RVI在草地地上生物量估测上的运用做了初步的探讨。其结果表明,在目前草地生物量的估测领域植被指数NDVI运用较RVI广泛。     

福建漳江口红树林湿地保护区遥感监测及保护分析

对福建漳江口红树林湿地保护区1992年、1996年、2001年和2008年4个时期LandsatTM影像数据分别进行校正和配准,然后选用波段比值法进行红树林信息提取,并根据植被指数和植被覆盖度的关系模型估算保护区植被覆盖度。并针对保护区红树林面积的时空变化特征和植被覆盖度空间格局变化,分析红树林湿地保护对策。结果表明:近十几年来,红树林面积逐渐增加,以大斑块的增加较为明显,红树林分布趋于集中。其中,以2001～2008年间红树林面积增长最多,而1992～1996年间面积增长最快。保护区中高植被覆盖度呈总体增加趋势,低植被覆盖面积比降低。从植被覆盖面积构成来看,中高植被覆盖面积比达80%以上。针对保护区红树林面积和空间变化特点,结合当地实际情况,提出合理的湿地保护对策。     

依据光学遥感特征优选的森林地上生物量反演

以Landsat 8、GF-1和Sentinel-2A为数据源,依据2019年、2020年外业调查数据为实测数据,提取纹理因子和植被指数,采用KNN-FIFS方法构建研究区的森林AGB估算模型,对云南省宜良县小哨林场森林AGB进行反演。结果发现3种光学数据的森林AGB估算模型中,Sentinel-2A数据结果最优,R²为0.60,R_MSE为21.40 t/hm²;GF-1反演结果次之,R²为0.59,R_MSE为22.11 t/hm²;Landsat 8反演结果较差,R²为0.47,R_MSE为23.29 t/hm²;组合3种数据特征的反演结果最差,R²为0.42,R_MSE为23.86 t/hm²。结论得出：高空间分辨率光学数据反演结果优于低空间分辨率结果,多源数据组合反演森林AGB低于单一数据源反演结果,Sentinel-2A和...     

基于遥感的高山松连清固定样地地上生物量估测模型构建

  目的  研究利用遥感方法构建高山松固定样地地上生物量估测的参数模型,可以在今后前期样地的基础上直接快速、准确地估测生物量,或者开展少量的外业调查即可获取地上生物量。  方法  基于遥感因子与样地地上生物量变化量和线性混合模型提高生物量估测精度,以香格里拉市1987、1992、1997、2002、2007、2012、2017年7期国家森林资源清查固定样地和对应年份Landsat TM、OLI的Level-1数据为基础,首先对遥感数据进行预处理:包括辐射定标、大气校正、几何校正和地形校正,提取原始波段、比值因子、植被指数、图像增强信息、纹理指数、混合像元分解后的丰度、叶面积指数,计算5 ~ 30年间隔样地对应的遥感因子变化值。根据森林资源二类调查的高山松分布特征,选择地形因子作为线性混合模型的固定和随机效应,采用多元线性回归、非线性回归、地理加权回归、线性混合模型构建高山松地上生物量估测的静态模型,基于遥感光谱信息变化量构建了有树高和无树高参与的动态模型。最后对不同的建模方法和验证结果进行对比分析,选择最优结果作为估测模型并验证。  结果  （1）分析静态数据建模和验证的结果,采用样地号为固定因子、坡度等级为随机因子的线性混合模型的拟合R2最高,为0.75;但利用训练数据集和2017年数据验证,其精度都较低。（2）分析变化量数据建模和验证的结果,采用样地号为固定因子、坡度等级为随机因子、遥感因子变化量为自变量的线性混合模型拟合R2最高,为0.70,预测精度P值为（68.86 ± 11.93）%;增加平均树高变化量,拟合R2最高为0.79,预测P值为（73.39 ± 6.18）%。（3）无论是有、还是无树高参与的变化量模型其拟合和预测精度都达到80%,其预测精度达到了非参数模型预测精度。  结论  基于变化量的估测模型的拟合和预测精度较静态模型有所提高;综合遥感因子、地形因子构建的高山松地上生物量估测线性混合模型,其精度有较大提高;采用遥感因子变化量构建的高山松地上生物量估测模型,有效弥补了静态光学遥感数据估测生物量的不足,经检验可用于其他年期的估测。