森林蓄积量的遥感估测

探讨了在ＴＭ资料基础上用多元回归和编制林分数量化材积表两种方法进行蓄积估测的精度和效益，为遥感在森林二类调查中的应用提供了必要依据。     

森林蓄积量遥感估测的研究进展

传统的森林资源调查是一项周期长、任务重、劳动强度大,需大量经费的工作。随着遥感技术广泛应用于森林资源调查工作,特别是森林蓄积量的遥感估测,将比传统方法省时、省力,节约经费。目前,利用遥感进行森林蓄积量的估测研究已取得了一系列重要进展,文章则简要综述了国内外在光学遥感和微波遥感范围内的森林蓄积量遥感估测方面的研究进展,认为利用遥感技术进行森林生物量估测对于了解和监测全球生态系统对气候变化和人类活动的反应具有重要的意义。     

基于高分辨率遥感影像的森林蓄积量估测

为了快速有效获取《综合开发利用项目》项目区的森林蓄积量,利用SPOT5和Rapid Eye高分辨率遥感影像,结合野外实地调查数据,采用最小二乘回归方法构建森林蓄积量遥感估测模型,估算柬埔寨王国上丁省特许地2012年的森林蓄积量。结果表明:1利用预留独立样本对模型进行精度验证,不分类型的模型的总体预测精度可达到99.37%,分类型的模型的总体预测精度分别可达到99.57%、97.30%、99.41%、96.84%、76.25%;2不分类型建模反演得到2012年研究区的森林总蓄积量为33197465.008 m3,各类型的森林蓄积量分别为16660360.382、7124988.801、5716238.005、4016470.930、186695.185 m3。结果表明利用高分辨率遥感影像快速估测区域森林蓄积量的可行性,也为合理规划和开发利用特许地的森林资源提供参考。     

利用遥感数据估测森林蓄积量

以吉林省柳河县为研究区,以Landsat-5 TM遥感影像为基础数据,提取相关因子,建立柳河县森林蓄积量遥感估测模型,经过精度检验,模型的预测精度达到82.36%。利用模型进行森林蓄积量反演,得出该县森林蓄积量为1 226×104m3,实际精度为80.00%。利用遥感技术进行森林蓄积量估测是可行的。     

森林蓄积量定量遥感估测模型研究

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,设置可能影响森林蓄积量估测的遥感信息因子和可通过GIS获取的因子为自变量,通过逐步回归分析的方法建立了研究区域阔叶林蓄积量估测模型.结合小班面积估测值,计算了各小班相应的蓄积量.     

估测森林蓄积量的遥感因子选择研究

为提高森林蓄积量的估测精度,选择多重相关性小的遥感因子组合,运用残差平方和法,对湖南省新化县曹家镇20个一类调查样地对应的SPOT5影像的9个遥感因子组合进行了多重相关性研究。结果表明:除遥感因子FSP2外,其余因子对森林蓄积量的估测都有重要作用。通过方差扩大因子对各遥感因子的多重相关性诊断表明:剔除FSP2后,各遥感因子间的多重相关性大幅减小。     

森林蓄积量遥感估测研究的现状及展望

论述了森林蓄积量遥感估测的研究现状,介绍了森林蓄积量遥感估测已经取得的进展,以及近年出现的新的蓄积量遥感估测方法。随着改进型的神经网络模型的优化,人工神经网络模型在森林蓄积定量估测领域应用的研究将会是森林蓄积量遥感定量估测的发展趋势。     

喀斯特山区森林蓄积量的合成孔径雷达遥感估测研究

喀斯特山区是我国西南地区的一种特殊而脆弱的生态景观。由于阴云多雨,喀斯特山区的森林光学遥感数据不易及时获取,影响该生态系统森林资源的调查。合成孔径雷达(SAR)估测技术利用雷达穿透能力强,可穿过云雾直达林冠,其微波与冠叶和枝干发生作用,具有全天候的观测能力,因此非常适合云雾多雨山区森林蓄量的定量评估。本研究选取贵州省惠水县喀斯特山区为试验区,应用SAR数据和森林资源地面数据,建立回归参数模型,估测该试验区的森林蓄量,并对此方法的结果进行精度分析,以期为贵州喀斯特山地生态系统森林资源的高效管理和可持续发展提供依据。     

基于偏最小二乘回归的森林蓄积量遥感估测

森林蓄积量受遥感因子与地形因子的影响,但这些因子间存在多重相关性,会影响模型稳定性与精度。针对森林蓄积量遥感估测自变量间存在多重共线性问题,采用异于传统最小二乘的偏最小二乘方法建立密云县森林蓄积量遥感估测模型。先对可能影响蓄积量的因子进行分析,选取既存在相关性又对模型显著性有影响的因子为森林蓄积量估测的自变量。用预留的样本对模型进行检验,预测值与实测值相比精度达到90.1%。将通过检验的模型对整个密云县进行反演,得到密云县估测森林蓄积量为2 447 695.203 m3。     

景谷县森林蓄积量遥感估测及其动态变化分析

以云南省景谷县为研究区,基于Landsat5和Landsat8遥感数据,利用2012年和2017年两期全国森林资源连续清查实地调查数据,建立多元逐步回归和随机森林模型对景谷县森林蓄积量进行遥感估测对比研究.结果显示:综合建模精度来看,随机森林法在相同样地数量条件下具有更好的估测效果;从估测结果与林地保护利用规划和林地变...     

基于主成分分析法的老秃顶子自然保护区森林蓄积量遥感估测

以老秃顶子自然保护区为研究区,采用研究区landsat8 OLI遥感影像、DEM数据、实地调查数据作为数据源,提取11个光谱因子、8个纹理因子、3个地形因子,采用主成分分析法对所有因子进行降维处理,以累积方差贡献率大于80%作为指标,选取4个主成分,并以主成分得分为自变量、以每公顷蓄积量为因变量,建立线性回归估测模型,并检验精度。结果表明:回归方程调整后的R~2=0.810,拟合度好。对模型进行精度检验,结果为:蓄积量估测的平均相对误差为12.12%,总相对误差为6.02%,平均预估误差为7.82%,模型预估精度达到92.18%,能够满足林业调查中对于蓄积量遥感估测的要求。     

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...     

基于资源三号影像的森林蓄积量估测遥感因子选择

以内蒙古旺业甸林场为研究区域,以资源三号(ZY-3)卫星遥感图像为数据源,通过对影像进行处理,获取对应样地的波段光谱值、光谱组合值及地形因子信息等遥感因子。基于对各遥感因子的信息量分析、多重相关性危害分析及应用残差平方和的方法对遥感因子进行筛选,实验结果表明:ZY-3影像提取的12个遥感因子中,单波段因子中ZY3的信息量最大,波段组合中ZY(2-3)/ZY4的信息量最大,地形因子中高程的信息量最大,ZY-3的波段、波段组合和地形因子间存在多重相关性,去掉ZY(2-3)/(2+3)和坡度因子后,多重相关性的危害大大降低,可以满足进一步建立蓄积量遥感反演模型要求。     

森林二类调查中蓄积量遥感估测方法应用实例

探讨了用在ＴＭ数据中与地面对应的样点上测得的密度值和波段比，并加上定性因子与地面样地中分别测得的蓄积量进行多元回归，从而估测森林二类调查中所需的林业局、场、林班之蓄积量的方法，并与实测结果进行了对比，证明这一方法是可行的，为遥感在二类调查中的应用提供了必要依据。     

森林蓄积量的样点估测

在森林资源二类调查工作中 ,通常利用角规测树原理进行森林蓄积量的估测 ,这种方法外业调查劳动强度较大 ,内业计算也比较繁琐 ,应予以改进。笔者根据数理统计原理 ,在保证森林蓄积量估测精度的原则下 ,提出样点估测方法 ,供广大林业工作者参考。1样点估测方法的理论基础根据数     

基于逐步回归的XGboost方法的森林蓄积量估测

【目的】森林蓄积量是反映森林资源总规模和水平的基本林分调查因子之一,也是衡量森林资源丰富程度和森林生态环境优劣的重要依据。为探索更优的森林蓄积量建模和估测方法,以期为林业科学中森林蓄积量的估测研究提供新的方法与思路。【方法】以浙江省龙泉市为研究区,以单位蓄积量(m3/mu)为研究对象,集成森林资源二类调查数据、高分二号遥感影像数据、数字高程模型(DEM)数据。通过逐步回归特征选择方法选取与蓄积量相关的自变量因子,在不区分树种的情况下,利用极端梯度提升(eXtreme gradient boosting,XGboost)方法、决策树梯度提升(Light generalized boosted regression models,LGBM)方法和梯度提升(Gradient boosting)方法分别建立蓄积量估测模型。然后,基于区分针叶林、阔叶林、针阔混交林的情况下,用XGboost方法再次建立蓄积量估测模型,并与未区分树种情况下的估测结果进行对比。采用十折交叉验证法对模型性能指标进行检验。【结果】在不区分树种的情况下,XGboost呈现了最佳的效果,优于LGBM方法和Gradient boosting方法,其建模精度为89.65%,估测精度为83.19%。在区分树种结构下,XGboost方法的建模精度(89.31%)与不区分树种情况下没有明显区别,但估测精度(84.5%)有一定提升,其中针叶林的效果最好。【结论】逐步回归特征选择方法结合XGboost方法能够取得最好的森林蓄积量估测效果,区分树种能够在一定程度上提高模型的泛化能力。XGboost方法在实践中使用方便,提供了在短时间内估测森林蓄积量的可能性,从而为森林蓄积量的估测提供了新的方法。     

基于3S技术的山东省森林蓄积量估测

借助SPSS统计软件和ERDAS IMAGINE9.0/ArcGIS9.2的建模及空间分析工具,采用TM影像和1∶100 000地形图作为数据源,从TM影像提取野外GPS采样点缓冲区内6个波段的灰度值及其线性和非线性组合等遥感因子,从地形图提取海拔、坡度、坡向等GIS因子,以各遥感因子和GIS因子作为自变量,以GPS野外调查样点缓冲区内的蓄积量作为因变量建立多元线性回归模型.样本数据筛选采用标准差法,因子变量筛选采用主成分因子分析法、多元线性回归的逐步回归和强行进入法等方法,建立的多元回归模型预测总体精度达到87.35%.用2006年山东省TM影像提取的有林地掩膜模型中各因子变量灰度图,得到各因子变量的掩膜图层.将各因子变量的掩膜图层代入多元回归模型进行复合运算,得到有林地蓄积量灰度图像.经蓄积量灰度图像属性表统计得到山东省的有林地总蓄积量为6 203.53万m3,为快速、准确地对大面积的森林蓄积量估测提供一种有效的途径和方法.     

基于机载激光雷达点云和随机森林算法的森林蓄积量估测

【目的】基于机载激光雷达点云数据提取的森林高度参数和郁闭度,结合分层地面样地调查数据,采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,分析机载激光雷达点云数据在森林蓄积量反演方面的潜力,为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据。【方法】以直径30 m的地面样圆离散点云数据为数据源,经数据校准等预处理后,利用Li DAR360软件提取森林高度参数(最大高、平均高等)和郁闭度,并将数据随机分成训练数据(70%)和验证数据(30%)。采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,对仅用高度参数建模以及联合高度参数和郁闭度建模结果进行比较;同时运用R软件VSURF工具包筛选建模变量,对筛选后变量的建模结果进行分析。【结果】仅用高度参数建模的估测精度为R~2=0.75、RMSE=40.07 m~3·hm~(-2)、MAE=29.21 m~3·hm~(-2)、MRE=49.40%,联合高度参数和郁闭度建模的估测精度为R~2=0.79、RMSE=36.23 m~3·hm~(-2)、MAE=26.16 m~3·hm~(-2)、MRE=38.35%。通过变量筛选,建模参数从24个减少至7个,可极大提高运算效率,同时R~2未变化,RMSE从36.23 m~3·hm~(-2)升至36.50 m~3·hm~(-2),rRMSE从31.92%升至32.97%,MAE从26.16 m~3·hm~(-2)降至26.08 m~3·hm~(-2),MRE从38.35%降至38.05%。【结论】机载激光雷达点云数据可以提取森林的垂直结构信息(高度参数)和水平结构信息(郁闭度),具备三维结构参数提取能力。采用随机森林算法,增加林分郁闭度信息可显著提高森林蓄积量估测精度。通过变量筛选,虽然能够降低参数数量,但对模型精度具有一定影响,在建模精度要求较高的情况下,建议使用全变量进行蓄积量估测;而在数据量较大的情况下,建议使用筛选变量进行蓄积量估测。基于机载激光雷达点云数据估测森林蓄积量显著优于光学遥感数据,可为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据,能够满足大范围森林蓄积量快速反演需求。     

基于ALOS数据的云南松林蓄积量遥感估测方法

基于ALOS数据和样地实测数据为数据源,云南省宜良县为研究区,以提高森林蓄积量遥感估测模型精度为目的,从遥感、GIS、郁闭度等方面选取与森林蓄积量相关性较高的因子作为自变量。采用逐步回归法、主成分分析法、偏最小二乘法3种模型估测宜良县的云南松林蓄积量。从3种模型的拟合效果和估测精度比较结果表明:偏最小二乘法精度最高,调整决定系数为0.754,预测精度为82.77%,与主成分分析等传统线性估测模型相比精度有较大改善。