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．     

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.     

基于随机森林回归模型的思茅松人工林生物量遥感估测

以云南省景谷县思茅松人工林为研究对象,以研究区2005年TM影像及2006年森林资源二类调查小班空间属性数据库为信息源,在前期建立思茅松单木生物量模型基础上,在ENVI下提取9个植被指数作为备选自变量,建立研究区思茅松人工林随机森林回归遥感估测模型。结果表明:随机森林回归遥感估测模型的决定系数(R2)=0.97,均方根误差(RMSE)=4.97;模型的预估精度(P)=87.67%。利用已经训练好的随机森林估测模型,估测研究区思茅松人工林生物量为3 644 612.00t;单位面积生物量为59.90 t/hm2。研究结果可为其它典型森林类型生物量或碳储量估测提供案例分析。     

基于不同立地质量的杉木生物量遥感估测

[目的]研究不同立地质量对杉木生物量遥感估测精度的影响,为进一步提高和完善森林生物量遥感监测体系提供一种新的思路和方法。[方法]以2007年建德市森林资源二类调查数据和TM影像为研究材料,采用蓄积量—生物量换算因子连续函数法计算杉木林生物量和地位级法评价立地质量等级,比较杉木立地质量好、中等、差和不分地位等级4种生物量遥感估测模型,并进行精度检验。[结果]表明:(1)以TM遥感影像主成分分析中第一主成分为自变量的模型拟合效果最好,决定系数R2均在0.69以上,最高0.855。(2)利用预留独立样本对模型精度进行验证,不分地位级总体估测精度为87.78%,分立地质量等级好、中、差3种类型总体估测精度分别为97.37%、95.82%、98.23%。分不同立地质量类型可以提高杉木生物量遥感估测精度。[结论]研究结果为森林生物量遥感估测提供一种改进的思路,且为提高森林生物量和碳储量遥感估测精度提供一种参考方法。     

天堂山林场森林地上生物量及碳储量的遥感估算模型构建

基于广东省清远市天堂山林场的二类调查小班数据和 landsat8 遥感影像和多元逐步回归的方法，建立森林地上生物量模型，进而构建森林地上碳储量模型，对天堂山林场森林碳储量及其分布进行了估算，并讨论了预测结果及其精确性。结果表明：阔叶林、针叶林和混交林生物量模型的拟合优度分别为 0.77、0.67、0.69。基于碳储量估算模型计算生成的天堂山林场碳储量分布图与采用二类森林调查数据得到的碳储量分布图空间分布一致。验证了基于 landsat8 遥感影像的碳储量模型能为森林碳储量提供快速准确的估测。     

基于森林生物量相容性模型长白山天然林生物量估测

利用中国第四次(1997年)二类森林调查数据,借助长白山天然林森林生物量相容性模型,以汪清天然林区为例,对阔叶林、针叶林及针阔混交林等不同森林群落进行森林生物量及其分量的估测,研究区森林生物量密度及碳密度估测值分别为110.06 t/hm2和51.73 t/hm2,碳库估测值为0.0119 Gt C.阔叶林生物量占总森林生物量的59%,在该研究区占主导地位。     

崂山林场林分生物量遥感反演估算研究

以Landsat TM影像和高分一号影像为数据源,结合外业实测数据,利用遥感影像和实测数据建立崂山林场生物量多元线性反演模型,比较分析不同数据源下反演出的模型精度,估测了崂山林场森林生物量。研究发现,利TM遥感影像作为数据源的崂山林场森林生物量反演模型平均精度为77.12%。高分一号遥感数据反演的生物量模型平均反演精度达到80.75%,高于TM数据源下的生物量反演模型精度。分别根据TM遥感影像和高分一号遥感影像林分生物量估测模型,估测的崂山林场2009年的林分生物量为401185.62t,2013年的林分生物量为402485.44t。     

区域尺度上森林生态系统碳储量的估算方法分析

提高森林生态系统碳储量估算的精度,在全球碳循环和气候变化研究中具有重要意义。从生物量和净初级生产力角度出发,综述了中国森林生态系统碳储量估算的主要方法及手段,阐述了综合遥感、地面观测数据及生态系统过程模型来研究特定区域特定时段森林生态系统碳循环及碳储量的必要性,探讨了我国森林生态系统碳储量研究的发展趋势和亟待解决的一些问题。     

建阳市森林碳储量变化分析

根据建阳市1985年、1996年和2007年二类森林资源清查数据及2011年森林资源档案数据,应用生物量转换因子法估算了建阳市森林生物量、总碳储量和碳密度,并分析其变化。结果表明:2011全市森林生物量、碳储量、碳密度分别为5592.81万t、2796.41万t和107.73t/hm2;1985-2011年全市森林总的生物量、碳储量、碳密度总体上呈上升趋势,其中1986-2007年间森林总碳储量和碳密度分别增加了70.05%和42.28%;2008-2011年间除防护林碳储量保持1.4%的增长外,森林总碳储量、碳密度和特用林、用材林和薪炭林的碳储量均有所下降。1985-2011年间防护林碳储量占森林总碳储量比例不断上升,2011年碳密度比1985年增长了38.3%;用材林碳储量占比不断下降。1986-2007年间杉木、马尾松、阔叶树、竹林碳储量均呈明显增长,储碳能力明显增强,尤其是杉木碳储量增长了3.76倍,碳密度增加了97.8%;但2008-2011年间杉木、阔叶树林分碳储量与碳密度均有所下降,储碳能力降低。     

云南高黎贡山自然保护区森林碳储量估测方法的研究

采用印度遥感卫星数据,以云南省高黎贡山自然保护区阔叶林为主要研究对象,建立森林蓄积量估测模型,再利用生物量和蓄积量的线性回归方程以及国际上常用的碳转化率,对研究区域阔叶林小班的碳储量进行了估测。     

基于Landsat 8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。     

南水北调中线工程水源区森林生态系统碳储量

根据2012年河南省森林资源规划设计调查资料,建立不同优势树种生物量与蓄积量之间的回归模型或标准地资料,以树种含碳率作为生物量转换为碳储量的系数,对南水北调中线工程南阳水源区森林生态系统的碳储量进行估算。结果表明:南阳水源区森林生态系统碳储量7522.68万t,碳密度129.42 t·hm-2。其中森林土壤层碳储量6045.03万t、占总碳储量的80.36%,乔木层碳储量1018.30万t、占13.54%,森林下层植被和枯落物层碳储量为459.35万t、占6.10%;在各类型森林生态系统中,乔木林森林生态系统碳储量最多为6201.95万t、占82.4%。研究可为当地森林经营管理和生态环境改善提供参考。     

基于遥感地学模型的辽宁省森林生物量和碳储量估测

通过对森林植被生物量估测遥感模型机理的综合分析,采用2005年辽宁省森林资源连续清查部分样地数据,基于遥感及其派生信息、气象信息、地学信息、林分信息建立了估测森林植被生物量的多元回归模型。得出如下结论:1)根据与样地生物量相关性的高低对MODIS数据植被指数(NVDI)的排序为植被指数的年平均值(NVDI_AVER)、植被生长季节的植被指数的平均值(NVDI_AMD)、植被指数的年内最大值(NVDI_MAX)、植被指数的年内最小值(NVDI_MIN)、植被指数的年内最大值与最小值之间的差值(NVDI_CHA);与生物量相关的气象因子分别为相对蒸散、平均气温和>10℃的积温,其相关系数分别为0.422,0.399和0.394;生物量与坡向、纬度相关性不显著。2)辽宁省森林总生物量为255.774×106t,森林碳储量为127.887×106t。3)从辽宁省森林碳密度空间分布来看,辽宁省森林碳密度呈现出东高西低的趋势,并且碳密度总体上不高,为50 t/hm2以下。     

基于不同立地质量的松树林蓄积量遥感估测

森林蓄积量遥感估测在林业系统中具有十分重要的意义。以建德市为研究区,基于2007年TM遥感影像和2007年森林资源二类调查数据,对松树林分立地质量等级和不分地位等级两种类型建立蓄积量的遥感估测模型,并进行精度检验。其中立地质量等级依据小班平均高和平均年龄建立的地位级表划分为好、中、差三种类型,以每个小班的总蓄积量为因变量,小班各单个遥感因子信息总量为自变量。研究结果表明:1)以TM遥感影像主成分分析中第一主成分为自变量的模型拟合效果最好,决定系数R2均在0.54以上,最高为0.802;2)利用预留独立样本对模型精度进行验证,不分地位级总体估测精度为87.64%,分立地质量等级好、中、差三种类型总体的估测精度分别为94.14%,95.32%,92.38%,分立地质量类型建模的精度明显优于统一建模的精度。研究结果为森林蓄积量遥感估测提供一种改进的思路,且为提高森林生物量和碳储量遥感估测精度提供一种参考方法。     

辽宁新宾县森林碳储量研究

利用2009年森林资源变档数据,建立不同树种(组)生物量与蓄积量之间的回归方程,对新宾县森林碳储量进行估算。结果表明:新宾县森林总碳储量1 476.86万t,栎林和落叶松林碳储量占78.0%,幼中林碳储量占65.9%,全县森林平均碳密度48.90 t.hm-2。     

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。     

江西千烟洲人工林生态系统的碳蓄积特征

基于测树学及遥感技术研究了江西千烟洲试验站人工林的碳蓄积特征.使用林木各器官的相对生长模型,结合林分调查,估算了标准木器官生物量和碳储量分布,进而获得单位面积及整个小流域森林的生物量和碳储量;利用IKONOS遥感图像进行目视判读,计算不同类型人工林的面积.林龄19年的马尾松、湿地松、杉木的单株标准木地上部分碳含量分别为29.0、25.6和23.3 kg;杉木林、马尾松林、湿地松林、木荷林、针阔混交林地上部分生物量分别为14 088、8 768、7 542、13 215和8 359 g·m-2;人工林地上部分平均生物量和碳储量分别为8 257和3 979 g·m-2;遥感估算的千烟洲面积为207.96 hm2,其中78.8%为森林和柑橘园;全区地上部分总生物量和活体碳储量分别是13 291和6 336 t;人工林碳储量占总碳储量的79.24%, 是千烟洲试验区最大的碳库;研究区地上生物量从1983年的256 g·m-2增长到2005年的6 391 g·m-2,增长了25倍.人工造林显著地固定了大气中的碳.     

基于碳卫星的森林碳储量估测研究综述

利用遥感技术获取森林特征参数来估测森林碳储量是目前的研究热点,提高森林碳储量估测技术的先进性、准确性愈加迫切。文中综合以碳卫星GOSAT、OCO-2、TANSAT作为数据源的相关研究成果,分析碳卫星数据在森林碳储量估测方面的适应性和准确性,总结各类森林碳储量研究方法的优势和不足,并针对目前存在的问题进行讨论和展望,以期为全球森林碳储量的估测及其研究提供参考。     

基于径向基函数神经网络模型的桃江县森林碳储量估测

量化森林碳储量对森林经营者的正确决策至关重要。本文以湖南省桃江县为研究区,根据2013年森林资源一类调查数据和Landsat 8遥感影像,建立多元逐步回归、偏最小二乘回归和径向基函数神经网络模型,开展碳储量的估测方法比较。结果表明:三种方法中,径向基函数神经网络模型估测森林碳储量效果最好,决定系数达到0.645,相对均方根误差为15.582 t·hm^-2;其次为偏最小二乘回归模型,决定系数和相对均方根误差分别为0.511和17.135 t·hm^-2;多元逐步回归模型精度最低,决定系数和相对均方根误差分别为0.431和18.105 t·hm^-2。径向基函数神经网络模型反演的研究区森林碳储量分布图表明,海拔高的地方碳储量较大,城区碳储量较小,与实际植被分布情况一致。     

西藏墨脱县森林植被生物量与碳储量分析

基于墨脱县森林资源二类调查数据等材料,采用材积源生物量法以及生物量转换连续因子法等经验模型,分不同森林植被类型计算各个小班的生物量并综合;再根据不同森林植被类型的含碳率计算各个小班的碳储量以及各森林植被类型的碳密度。结果表明,墨脱县实际控制区总的森林植被生物量为77 582 750.1 t,全县单位面积平均生物量为177.61 t/hm2;总碳储量为39 355 414.3 t,全县碳密度平均为90.10 t/hm2。从结果来看,墨脱县的森林生物生产力较高,森林资源质量较好,尤其是云杉(冷杉)的单位面积平均生物量高达311.60 t/hm2,质量非常好;全县单位面积平均生物量、碳密度均为针叶树较阔叶树大。