合成孔径雷达森林生物量估测研究进展

随着合成孔径雷达（SAR）遥感技术的发展,微波遥感独特的成像机理及其全天候全天时成像能力,使其在区域和全球森林生物量估测方面具有其它光学遥感数据不可替代的作用,这愈来愈受到科学家们的重视。首先就SAR对森林生物量的敏感性进行了论述,分别P、L和C3个波段及其不同极化方式总结了SAR对森林生物量的敏感性和饱和点等反应特性;然后就SAR对森林生物量的后向散射机理和影响森林后散射的其它因素进行了分析;最后总结了利用SAR进行森林生物量估测的技术路线。     

应用多重极化L—波段合成孔径雷达数据估测森林生物量,林冠结构和树…

本文报道了应用多重极化Ｌ－波段合成孔径雷达（ＳＡＲ）数据估测森林生物量，冠层结构和树种组成的主要研究成果。ＳＡＲ数据与树高，胸径，植株密度，方位和样地几何形状等因素呈显著相关（Ｐ＝０．０５或Ｐ＝０．０１），特别能反映硬阔叶林分子其它森林树种组间林冠特征差异（包括分枝形态，冠重量和面积），主要树种组内，树种组间与林结构的变化（包括树高，植株胸径和密度）以及一些低生物量和部分疏林地与潮湿土壤及枯枝落叶     

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。     

帽儿山林场森林生物量估测方法的研究

利用帽儿山地区固定样地数据,根据一元生物量估算模型计算出各样地的生物量,然后利用 ArcView 中的插值功能计算出整个帽儿山地区的森林生物量,建立研究地区的生物量空间数据库。利用生物量实测值与插值得到的预估值进行精度检验,结果表明,利用插值得到的生物量与实测的生物量之间没有显著差异。     

生物量估测中的遥感技术

论述了森林生物量的概念和发展历史,介绍了常规森林生物量的估算方法,并进一步较为详尽地分析了广泛应用于生物量估算的遥感模型以及它们的影响因素。最后对应用遥感技术估测森林生物量的发展趋势作了论述。     

森林地上生物量合成孔径雷达技术反演研究综述

森林地上生物量是森林获取能量的重要体现,准确掌握其动态变化对了解森林生长过程、实现生态系统的有效修复具有重要意义。合成孔径雷达技术（SAR）具有全天时、全天候的特点,在森林地上生物量（AGB）反演中极具潜力。星载SAR技术的发展,使得SAR数据源日益丰富,利用极化SAR技术、干涉SAR技术、极化干涉SAR技术、层析SAR技术、多频SAR技术可以实现对森林不同维度的观测,从而提供森林不同维度的信息,进而提高采用SAR技术进行森林AGB反演的能力。文中介绍星载SAR传感器及可获取SAR数据的现状,在此基础上重点阐述基于后向散射信息、极化信息、干涉信息、极化干涉信息、层析信息、多频SAR信息在森林AGB反演中的现状及存在问题,展望了SAR技术在森林AGB反演中的发展趋势。     

应用激光雷达估测森林生物量的研究进展

激光雷达相比传统被动遥感技术具有较强的穿透性,有利于森林垂直结构分布信息的获取,被广泛应用于林业研究中森林计测参数的估算。展望了激光雷达在森林生物量估测中的应用研究,主要以多源遥感数据协同估测森林生物量为研究思路,结合应用多源数据探索复杂地向条件下对森林生物量的高精度估测,以及探索不同算法对生物量估测的精度影响和相应适用条件。研究了以森林生物量估测为重,从三种不同搭载平台出发,结合相关研究总结近年来地基激光雷达、机载激光雷达、星载激光雷达三种雷达数据在生物量估测中的研究进展,旨在总结研究成果,展望未来生物量估测研究中模型构建、生物量估测研究方向及数据源的选择,并以此提出了参考性意见。     

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。     

基于GLAS数据的森林生物量估算研究进展

森林生物量是森林生态系统监测的一个重要指标。GLAS波形信息与森林冠层高度、生物量有较强的相关性,在森林冠层高度、生物量等参数估算中具有广阔的应用前景。本文简要介绍了GLAS激光雷达系统及其特点,重点总结归纳了应用GLAS进行森林冠层高度、生物量估算原理及方法,并对森林冠层高度、生物量估算模型作了介绍。     

Comparison on Estimation of Wood Biomass Using Forest Inventory Data

Based on sixth and seventh national forestry inventory data of the six provinces,including Guangdong,Jiangxi,Guizhou,Shaanxi,Jilin and Beijing,the three methods(IPCC,continuous function for biomass expansion factor and weighted biomass regression model) were selected to estimate wood biomass in this paper.The estimation of the three methods were compared and analyzed from calculating process,method characters,repeatability and verifiability to stability of growth rate of biomass between two periods.The results showed the total biomass estimated by IPCC method with variable BEF2 was large,the total biomass estimated by IPCC method with constant BEF2 was small and the total biomasses estimated by continuous function for biomass expansion factor and weighted biomass regression model were middle.The biomass expansion factor derived from weighted regression model was most stable in the different provinces. Based on the seventh national forestry inventory data, the biomass expansion factors of various kinds of tree species derived from IPCC and the weighted regression model were more stable than the biomass expansion factors derived from continuous function method.The growth rate of biomass between two periods was the same regular pattern as the biomass expansion factors.     

森林生物量的估算方法及其研究进展

总结分析生物量模型(包括相对生长关系和生物量-蓄积量模型)和生物量估算参数这2类常用的生物量估算方法,提出今后我国在森林生物量估算领域的研究重点:1)整合经验相对生长方程;2)系统研究生物量估算参数的规律性及其不确定性;3)构建以传统估算方法和3S技术相结合的生物量估算系统.     

运用机载LiDAR数据对橡胶林地上生物量估测的采样尺度效应分析

气候变化下,森林生物量遥感监测是当前研究的热点,机载LiDAR作为重要的遥感信息源,其采样大小对生物量估测精度有着一定的影响。以机载LiDAR数据为信息源,以44块30m×30m的方形橡胶林实测样地数据为基础,对机载激光雷达数据进行不同尺寸采样(共21个采样尺寸,边长从10m至30m,间隔为1m),提取不同采样尺寸下的激光雷达参数,并与橡胶林地上生物量建立PLSR模型,就机载激光雷达采样大小对橡胶林地上生物量估测精度的影响进行研究。研究表明:当采样尺寸小于18m时,估测精度随着采样尺寸的增大而增大;而当采样尺寸大于18m时,估测精度随着采样尺寸的增大而减小,进而趋于平缓。结果虽然呈现出一定的规律性,但是差异并不是很明显。当采样尺寸为18m时估测效果最佳,模型决定系数(R²)为0.718,均方根误差(RMSE)为17.830 t/hm²;交叉验证精度P和RMSEcv分别为82.741%和18.874t/hm²。相较于实际样地(30m)尺寸下的估测结果,18m采样尺寸下的R²提高了1.989%,RMSE...     

森林生态系统生物量的定量评价

文章概述了森林生物量评价的必要性和相关概念。详细介绍了近年来发展的森林生物量评价技术方法,包括实测法、模型法和遥感法,并对今后森林生物量估测技术的发展趋势进行了简要的探讨。     

基于印度遥感卫星IRS—P6的森林生物量估测模型研究

印度遥感卫星IRS—P6的LISS3数据由于其较高的空间分辨率和相对较低的数据价格而受到广泛关注,而利用LISS3数据估测森林生物量的研究报道较少。以高黎贡山自然保护区常绿阔叶林为研究对象,以2006年印度卫星IRS—P6的LISS3影像为主要数据源,利用地面样地胸径每木调查数据,结合生物量相对生长式,得出样地生物量。通过遥感数据提取4个波段的光谱值、6种植被指数,从DEM获取的海拔、坡度、坡向,共13个遥感及地学因子。在此基础上,提取13个因子的主成分,以前5个主成分值作自变量,建立主成分与地面生物量的回归模型,模型经方差分析及相关性检验,达到显著相关水平,相关系数R=0．7129。     

多基线干涉层析SAR提取森林树高方法研究

应用瑞典Raminstorp研究区Bio SAR 2007 P-波段多基线In SAR数据,研究了基于多基线干涉SAR数据的层析方法,成功提取了可代表森林垂直结构信息的雷达后向散射功率垂直分布信息,并基于该信息提取了树高。应用地面实测样地对树高提取精度进行了检验,结果表明:HH极化树高提取精度最高(R2为0.65,RMSE为2.35 m,相关系数为0.80),HV其次,VV最差。     

我国的森林生物量研究

论述了我国森林生物量的研究内容及方法,对乔木层、林下植被、凋落物、粗木质残体、根系以及区域尺度的生物量研究进行了总结,概述了直接收获法、回归模型、平均换算因子法等常见的森林生物量估测方法.最后提出当前我国在研究重点分布、基础数据采集以及空间尺度转换等方面存在的一些问题,指出森林生物量研究在遥感监测等方面的发展趋势.