基于DEM差分法的TanDEM-X数据森林高度估测

以现有Lidar获取的DEM(数字高程模型)数据、CHM(冠层高模型)和样地调查数据为辅助数据,基于干涉测高原理,以DEM差分法为例,分析该方法支持下TanDEM-X数据在普洱研究区森林高度估测中的可行性。结果表明,TanDEM-X数据在森林林分高度估测中具有很大的潜力,在有高精度地表DEM数据支持下,采用该法获得估测结果与Lidar数据获取的CHM(冠层高度模型)数据较接近,两者的RMSE为4.39 m,R2为0.70。此外,相位噪声对估测精度有严重影响,相位噪声剔除前后,估测结果与Lidar获取的CHM数据的R~2分别为0.23和0.70。     

基于TanDEM-X数据的林分平均高反演方法研究

以TanDEM-X /TerraSAR-X HH单极化干涉对和GF-2遥感数据为基础,提出结合极化干涉与混合像元分解技术的改进差分法来反演林分平均高,并利用外业数据进行精度验证。结果表明：以植被丰度校正冠层高度模型,林分平均高的估测精度和R²值得到大幅提高,均方根误差也随之降低。因此,本研究提出的方法能有效降低林分低郁闭度产生的混合像元作用对林分平均高反演的影响,提高林分平均高的反演精度。     

TanDEM-X极化干涉SAR森林冠层高度反演

森林树高是反映森林蓄积量、生物量、碳储量和立地质量的关键指标。极化干涉SAR技术是森林树高估测的有效手段之一,但数据获取及数据质量一直是极化干涉SAR树高反演研究的主要制约因素。以云南省勐腊县为实验区,基于德国DLR提供的双站模式Tan DEM-X Co SSC全极化干涉数据,采用三阶段算法、以及两种结合极化干涉优化的相位差分-相干幅度法反演了实验区的森林冠层高度。结果表明:三阶段算法的反演结果数值相对合理,与二类调查数据的空间分布格局相似;相位差分-相干幅度法的反演结果在林区出现部分负值,而在非林区却反演出冠层高度、且呈现条纹状,反演结果与二类调查数据的空间分布差异较大、相关性低。因此,三阶段算法结合双站模式的Tan DEM-X全极化干涉数据,能够在实际树高估测反演中发挥作用,为辅助森林资源调查工作提供了新手段。     

林分结构与水源涵养功能耦合关系研究——以北京八达岭林场为例

利用2004年北京市八达岭林场的森林资源二类调查数据,选取了林分起源、乔木平均高、郁闭度等14个林分结构因子,通过因子分析的方法,研究了林分结构因子与森林水源涵养功能之间的关系,建立林分结构与功能耦合关系的模型,并根据模型的计算结果,对研究地区各小班进行了综合分析。结果表明,阔叶林小班的水源涵养功能优于针叶林小班,天然林小班优于人工林小班,水源涵养功能较好的小班多具有以下结构特征:天然起源、阔叶林或者混交林,植被总盖度＞75%,林分郁闭度在0.5~0.8,林层结构为复层林,林龄为中龄林及以上。     

杉木人工林冠层高度无人机遥感估测

冠层高度是森林资源调查的重要因子。传统的森林树高调查方法存在外业调查难度大,效率低等问题。无人机（UAV）的发展为快速估测森林树高提供了手段。以福建省闽清县的杉木Cunninghamia lanceolata人工林为研究对象,通过Eco Drone-UA无人机遥感系统获取研究区遥感影像,利用Pix4D Mapper软件对航拍多光谱影像进行预处理,构建数字表面模型（DSM）,利用1:10 000地形图生成数字高程模型（DEM）;基于DSM和DEM叠加相减得到树冠高度模型（CHM）,实现杉木树高的提取。结果表明:植被指数和多光谱波段结合随机森林算法能够有效识别真实树冠顶点;利用无人机遥感影像能够实现杉木树高估测,相对误差最小值为0.81%,最大值为23.48%,标准误差为1.48 m,估测精度为90.8%。高程变化对树高估测精度有影响,根据高程大小排序的3组样木实测树高与提取树高的决定系数（R2）分别是0.97,0.84和0.78,标准误差分别是0.67,1.17和1.99 m,在高程较高区域树高估测精度明显高于高程相对较低区域。     

基于GF-1PMS影像的森林郁闭度定量估测模型研究

森林郁闭度是我国森林资源二类调查中的重要林分因子之一,为探索高分一号影像在森林郁闭度定量估测的可行性,以内蒙古自治区东北部柴河林业局为研究区,基于GF-1 PMS多光谱影像和DEM数据,以纹理特征、光谱信息和地形因子为自变量,采用k-最近邻法（k-Nearest Neighbor,k-NN）、稳健估计以及偏最小二乘法3种方法构建研究区域的森林郁闭度估测模型,辅之以二类调查小班数据和现地实测数据进行模型精度评价。结果表明:1）3种郁闭度估测方法的应用效果均能满足实际需求,这说明GF-1 PMS多光谱影像在森林郁闭度定量估测方面具有一定的潜力;2）k-NN法和稳健估计的实际应用效果明显优于偏最小二乘法,且2种模型的估测精度均>80%;3）3种郁闭度估测稳定性分析,结果显示k-NN法稳定性较好,而稳健估计法和偏最小二乘法估测模型不稳定。     

基于稀疏型机载激光雷达数据的风景林参数估测

稀疏型机载激光雷达（LiDAR）数据,由于点云密度低,难以对单木尺度的森林参数进行估测,在森林资源监测领域的潜在应用价值没有得到充分发挥。以江苏省南京市紫金山国家森林公园为研究区,以2007年机载激光雷达Optech ALTM LiDAR数据、2007年森林资源规划设计调查数据为主要信息源,在机载LiDAR数据预处理、特征参数提取的基础上,采用多元线性回归、随机森林、支持向量机3种方法,估测小班林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量并进行对比分析,同时对森林参数进行空间制图。结果表明:1） 高度百分位数和累计高度百分位数是影响小班平均胸径、平均树高和平均蓄积量的主要特征参数;2）3个遥感估测模型精度对比分析表明,平均胸径、平均树高、单位蓄积量3个参数的估测精度,均是随机森林算法最高,支持向量机次之,多元线性回归最低;3）平均树高、平均胸径、单位蓄积量的空间分布规律一致,人为干扰严重的公园边缘地区和土层瘠薄、立地条件差的山脊较低,山南及山北中部最高。稀疏型机载激光雷达（ALS）数据在林分尺度的森林参数估计中具有较高的精度,可以用于森林资源规划设计调查小班的测树因子估测。本研究应用稀疏型机载激光雷达数据估测风景林森林参数,为稀疏型LiDAR数据在森林资源规划设计调查中的推广应用提供参考。     

三峡库区森林健康评价

根据三峡库区森林结构和功能,从目前国家森林清查监测内容出发,利用森林健康指数和复合结构功能指标法,对三峡库区森林健康状况进行评价。研究所构建的森林健康评价指标体系包含林分活力、林分结构、森林恢复能力和抵抗力三方面,共9个指标因子。根据指标体系,综合三期森林资源一类清查数据进行森林健康动态评价;结合森林资源二类调查数据,建立小班(林分)尺度的森林健康评价模型,完成三峡库区森林健康状况等级分布图。研究表明:三峡库区,第六次一类清查森林健康评价质量指数综合评分为0.512,第七次清查为0.538,第八次清查为0.552,且超过半数的森林处于亚健康状态;基于森林资源二类调查小班数据的拟合模型包含郁闭度、活立木蓄积、龄组、土层厚度、灾害等级5个因子,其相关系数为0.364,RMSE为1.13。     

基于一类清查资料的森林资源生长预估

采用一类清查数据,利用立地分级方法构建平均树高、平均胸径和林分密度的生长模型,应用于森林资源调查中相关因子的更新。同时,根据森林蓄积量、生长量和消耗量与平均年龄、平均树高、平均胸径和林分密度等林分因子之间的关系,构建估测模型。通过辽宁省鞍山市森林资源年度动态监测的应用示范研究,结果表明:生长模型可用于更新二类调查数据,蓄积等预估模型可以有效反映森林资源的年度消长;本方法能够提高地区森林资源年度监测能力,并增强森林资源监督管理的针对性和时效性。      

依据多种抽样技术对二类调查蓄积量精度控制及比较

森林资源总蓄积量和平均每公顷蓄积量估计是森林资源二类调查的主要内容。为了准确反映森林资源二类小班调查的精度,通常采用不同抽样方式布设固定样地,样地数量要满足抽样控制精度要求,通过总体抽样调查方法获取的蓄积量与小班调查计算的蓄积量进行比较以实现二类小班调查蓄积量精度控制。以东北林业大学帽儿山实验林场为研究区域,2016年帽儿山实验林场森林资源二类小班调查数据和布设在实验林场的256块固定样地数据,采用系统抽样、事后分层抽样和自助法抽样技术进行小班调查蓄积量总体精度控制,并比较几种不同抽样方法的精度和特点。结果表明：有林地小班总蓄积为3 263 235.87 m³,系统抽样估测有林地总蓄积为3 991 105.77 m³。事后分层抽样按照龄组、林型、郁闭度估测有林地总蓄积分别为3 899 872.16、4 036 672.73、3 988 058.20 m³。自助法抽样在N=20时有林地总蓄积估计值为3 948 893.46 m³。结果均超出3倍标准误,初次小班调查不符合调查标准要求,应当重新调查小班,...     

大理州云南松天然林生物量时空动态变化研究

以云南松天然林为研究对象,基于云南大理州第4～7次森林资源连续清查样地数据,采用随机森林模型,进行了大理州云南松天然林生物量的遥感估测;基于大理州2006年森林资源二类调查小班数据,进行了大理州云南松天然林生物量遥感制图,并对其1992—2007年的时空分布特征进行了分析。结果表明：在海拔1500～3000 m,云南松天然林生物量最为丰富,占其总量的94%;云南松天然林生物量随坡度的逐渐增大呈先增后减的趋势,主要分布于5°～35°,约占其总量的94%;在坡向方面,研究区云南松天然林生物量的分布较为均匀,主要分布于半阳坡（西坡、东南坡）和阳坡（南坡、西南坡）,约占其总量的48%～54%。总体上看,15年间大理州云南松天然林的分布面积及生物量均呈不断增长之趋势,云南松天然林覆盖面积有所增加,生物量总量不断提高。     

应用Sentinel-2A卫星遥感影像估测森林蓄积量

为了探讨应用Sentinel-2A遥感影像进行森林蓄积量估测的可行性,以内蒙古自治区某林业局的一类清查样地数据、二类调查小班数据、数字高程模型(DEM)以及林地数据为数据源,以遥感影像的波段灰度信息、比值波段及地形信息为自变量,采用k-近邻法(k-NN)、稳健估计及偏最小二乘估计等方法,分林型构建研究区域的森林蓄积量估测模型,从林业局、林场及小班尺度进行估测精度评价.结果表明:k-NN方法在林业局、林场和小班等3个尺度中的估测精度分别达到了97％、93.2％和83.6％,均表现出良好的估测效果;稳健估计法在3个尺度中的估测精度分别为89.3％、72.4％、69.3％;偏最小二估计法在3个尺度中的估测精度分别为85.7％、75.8％、71.7％.k-NN方法估测效果明显优于稳健估计方和偏最小二估计法,因此,Sentinel-2A遥感影像能够有效应用于森林蓄积量估测.     

基于ICESat-GLAS全波形数据的坡地森林冠层高度估测

地形坡度对星载LiDAR的回波波形会产生很大的影响,并会进一步影响森林结构参数的正确估测.比较两类参数量化地形坡度的能力：辅助地形DEM数据的地形指数和波形自身参数后缘长度,以在反演坡地森林冠层高度时仅从回波波形本身出发,而不需要借助于其他辅助数据.采用估测坡地森林冠层高度的两组对比模型来比较：第1组对比模型是Xing模型和基于未改进的后缘长度的线性模型;第2组对比模型是Xing模型和基于改进的后缘长度的线性模型.结果表明,在两组对比模型中,基于波形自身特征参数的模型结果均优于基于辅助地形DEM数据的地形指数的Xing模型,说明在量化地形坡度时,波形的自身特征参数的量化能力要高于辅助地形DEM数据的量化能力.     

基于k-NN方法和GF遥感影像的森林蓄积量估测

综合利用黑龙江省某林业局的一类样地调查资料、GF-1号卫星影像、数字高程(DEM)模型以及土地利用类型图,采用k-近邻(k-nearest neighbor,k-NN)法进行森林蓄积量估测研究,分析k-NN方法及GF-1卫星数据在森林资源调查与监测中的应用效果。为对比k-NN方法的估测精度,对相同试验数据也进行了最小二乘估计和稳健估计建模。采用GF-1号16 m分辨率的多光谱数据,在林业局级尺度上分别应用这3种方法进行森林蓄积量建模估测,生成了监测区域森林蓄积量分布图并统计得到监测区域总的蓄积量值。将3种方法估测结果与二类调查实测结果进行比较,k-NN方法估测精度达到97.3%,略优于传统的最小二乘估计和稳健估计建模估测精度。因k-NN方法不受Gauss-Markov假设限制,且能有效克服建模变量间的复共线性问题,研究成果可用于县/林业局级尺度的森林蓄积量估测,且国产GF-1卫星影像能有效应用于森林资源监测。     

华北土石山区生态系统尺度森林健康评价

应用北京和河北北部五县的"十五"森林资源二类清查数据,利用健康距离模型,并基于ArcGIS9.2对华北土石山区210 792个小班进行森林健康评价。结果表明:华北土石山区天然林小班占较优等级的比例较人工林小班大;森林经营小班处于亚健康的最多,达95 757个,面积比例占48.85%,属于优质和疾病的小班较少,面积比例分别占11.08%和4.76%,不健康的占15.68%。说明华北土石山区急需进行森林健康可持续经营,以提高森林健康等级。     

探讨利用航空象片信息估测小班调查因子的方法

利用航空象片信息提取小班调查因子。首先利用航片对每个小班的林分类型、龄组、郁闭度和最大冠幅进行判读;其次根据以往的资料,建立林木株数分布,每公顷株数预测,直径与最大冠幅及胸径与树高、年龄等相关模型;最后由判读因子和上述模型借助于计算机求出林分蓄积量、断面积、各径阶株数,平均直径、平均高、平均年龄等因子。该试验是在我国北方次生林区进行的,多数小班因子可由航片提取,蓄积量估测的精度达到85％以上,可提高工作效率1—2倍。为我国二类森林调查提出了一种新的方法。     

华北落叶松林立地因子提取及立地指数遥感估测

根据2019年Landsat8 OLI光学遥感数据和塞罕坝机械林场地区2020年森林资源二类清查数据以及临时样地数据,编制塞罕坝机械林场华北落叶松林立地指数表,并得到华北落叶松林小班立地指数。在小班尺度上获取影像的光谱、纹理、植被指数、线性变换、地形等6个种类59个特征,利用极限梯度提升算法(XGBoost)提取华北落叶松林小班林分因子信息估测立地指数。结果表明：遥感-立地因子特征立地指数估测模型的精度更高,准确度为0.877 376,召回率为0.894 318,精确率为0.926 923,F₁值为0.908 221。因此,在立地指数估测中,将多光谱遥感特征与立地因子提取相结合具有应用潜力。     

基于PolInSAR森林高度反演研究

以仿真的全极化雷达L波段为数据源进行了复相干DEM差分算法和复相干幅度算法的森林树高反演研究,并采用星载全极化微波遥感数据ALOS PALSAR数据进行实例检验。结果表明:仿真试验中DEM差分算法严重低估了森林树高,复相干幅度算法则估测精度较高;ALOS PALSAR数据时间由于去相干和配准精度低等原因,难以有效估测森林树高。     

贵州省平坝县森林蓄积量动态变化

依据平坝县1985年、1995年、2005年的森林资源二类调查数据以及2013年平坝县林地变更调查数据,对平坝县森林蓄积量动态变化进行分析。结果表明:平坝县森林蓄积量28年来稳步增长,但森林蓄积量增长过程也存在一些问题,对此提出加强森林经营管理、改善林分质量、增加森林蓄积量、加强森林资源多样性保护、充分利用乡土树种和良种等经营建议。     

用林分生长模型更新小班主要调查因子的方法研究

小班的单位面积株数、平均胸径、平均树高、平均单株材积、平均年龄、单位面积蓄积等是森林小班最基本的特征数据,是森林资源小班调查的主要因子。以复位固定样地数据为基础,建立林分生长模型系统,包括单木材积模型、株数模型和进界模型等,并将该模型系统用于浙江省林业重点县仙居县的小班数据更新,结果较好。