【目的】构建地理加权随机森林（Geographically weighted random forest,GWRF）模型估算森林碳储量以解决区域尺度范围内森林碳储量估算精度不高的问题，对科学经营管理森林、推动碳循环和碳汇相关研究、实现我国“双碳”目标有重要指导意义。【方法】以黑龙江省小兴安岭、长白山地区森林植被碳储量为研究对象，基于2015年森林资源连续清查数据和Landsat8-OLI影像，采用普通最小二乘（Ordinary least squares,OLS）、随机森林（Random forest,RF）模型、地理加权回归（Geographically weighted regression,GWR）模型以及地理加权随机森林模型分别构建不同林型及总体（不分林型）的森林碳储量估测模型，比较是否区分林分类型时，不同模型预测精度之间的差异，实现对研究区森林碳储量的精准反演。【结果】1)各个模型在区分林型时的预测精度均高于总体（不分林型）情况，以GWRF模型精度最优，其中针叶林精度最高（R²=0.58,RMSE=15.97 t/hm²）；阔叶林次之（R²=0.46,RMSE=17.66 t/hm²）；针阔混交林随后（R²=0.45,RMSE=19.51 t/hm²）；总体（不分林型）最低（R²=0.40,RMSE=20.22 t/hm²）。2)4种模型的检验精度GWRF>RF>GWR>OLS。与OLS相比，GWRF在针叶林、阔叶林、针阔混交林和总体（不分林型）中提升的ΔR²分别为0.15、0.09、0.16和0.04；降低的ΔRMSE分别为2.09、1.35、3.47和0.89 t/hm²；与RF相比，GWRF提升的ΔR²分别为针叶林0.14、阔叶林0.06、针阔混交林0.04、总体（不分林型）0.02；降低的ΔRMSE分别为针叶林1.95 t/hm²、阔叶林0.86 t/hm²、针阔混交林0.67 t/hm²、总体（不分林型）0.29 t/hm²。3)研究区森林碳储量密度最高预测值为77.08 t/hm²，最低值为5.24 t/hm²，平均值为41.07 t/hm²，总量为552.04 Tg；从空间上看，森林碳储量高值分布在小兴安岭东南部、张广财岭等地区，呈现斑状不均匀性分布。【结论】相比于其他3种模型，GWRF作为局部模型，考虑到空间异质性，在区域尺度范围内估测森林碳储量有较好的应用前景。区分林分类型能提高预测精度，在今后对森林生物量或碳储量的研究中，应考虑区分林分类型建模。本研究的模型和方法有一定适应性，可为森林资源的快速和精准监测提供方法借鉴。

森林碳储量遥感监测是目前林业定量遥感的研究热点之一。以沽源县为研究对象,采用TM影像,对原始自变量进行MNF变换后得到新变量,建立森林乔木地上碳储量遥感估测模型。模型相关系数R为0.708,通过实测样地对估测结果进行检验,精度达到89.89%。结果表明,当自变量间存在显著复相关性情况下,通过MNF变换能有效去除复相关性,用新变量建立的模型估测效果较好。

全球变化背景下,准确获取森林覆盖是监测森林资源动态、实现林业可持续发展的重要基础。为将省级尺度森林资源清查面积资料空间化,以黑龙江省为例,利用1999-2003年该省森林资源清查面积数据,结合2000年500 m分辨率的MODIS数据,构建了基于阈值分割的森林类型遥感识别方法。该方法利用不同地表覆被类型归一化植被指数时间序列的季节分异特征,以森林资源清查面积为标准,设定森林类型的划分阈值,识别了黑龙江省森林类型的空间分布。最后,基于分层随机抽样和精度评价方法,表明森林类型识别结果与地面参考数据具有较高的一致性,总体分类精度为78.1%;特别是季节特征明显的落叶林,精度可达80%以上。本文所构建的方法可将森林清查统计数据进行准确的空间定位,同时结合多期森林资源连续清查资料和遥感信息,可为识别并量化区域生态系统生物量和碳库变化等提供科技支撑。

以黑龙江省森林工业总局森林资源连续清查第六次复查公布数据为基础,结合现有的各优势树种蓄积量以及分龄组的生长率数据,估算了黑龙江省森工国有林区潜在碳储量为3.17Pg,实际碳储量仅占潜在碳储量的9.52%。这说明如果保护好现有的森林资源,黑龙江省森工国有林区将发挥越来越重要的碳汇功能。

以北京市延庆县为研究对象,利用遥感和地学数据,分析其与地面碳储量的相关关系,探讨基于遥感和地学信息的森林碳储量遥感估测。利用森林资源二类调查数据和2004年SPOT-5遥感影像,选取B1、B2、B3、B4 4个单波段,IDVI、IRVI、INDVI 3种植被指数以及海拔、坡度共9个因子,对这9个因子进行降维,并提取主成分,建立基于主成分回归的森林碳储量估测方程。结果表明:模型复相关系数为0.892;用30个独立样本检验模型的可靠性与精度,相关系数为0.769,精度达到91.60%。该方程可用于森林地上部分碳储量估测。

以福建省闽江流域为研究对象,利用年均降水、温度数据,结合改进NPP模型构建基于气象因子的森林生产力估测模型,并通过森林生产力与二类调查结果对应的小班年龄曲线建立森林生物量模型,以此获得遥感估测模型所需的样地生物量,在此基础上利用遥感影像和杉木平均含碳率可以成功构建森林生物量非线性遥感估测模型和碳储量遥感估测模型。本研究不仅能建立森林碳储量模型,而且避免了繁杂的森林生物量野外实测,节省了大量的人力物力,且不需砍伐森林树木。实验计算结果:闽江流域杉木林碳储量2003~2012年从10 337 774 t增加到19 624 374 t。

为了研究林场级森林林木生物量和碳储量的信息,以海南省岛东林场为例,采用系统(等距)抽样方式对该场林木资源进行抽样调查。选择政府间气候变化专门委员会(IPCC)制定的方法对不同龄组、不同类型森林的林木生物量和碳储量进行估算。结果显示:林场森林林木碳储量大,达53.00万t,但单位面积上的碳汇能力低,仅为54.35 t/hm2;不同类型林分各个生长阶段(龄组)的单位面积碳储量不尽相同,其中木麻黄成熟林最高,为141.08 t/hm2。以上结果表明,当前短周期人工林皆伐作业模式下的森林林木生物量积累不足,造成岛东林场碳汇能力较低。当前经营方式不能满足应对全球气候变化为目的的多功能森林经营的要求,需要...

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。

森林蓄积量是评价森林资源数量的一个重要指标。结合遥感影像和地面调查数据估测森林蓄积量受遥感影像、遥感因子、预处理方法、估测方法等多方面的影响。为研究国产GF-1遥感影像估测森林蓄积量的最佳遥感因子组合方式和较优估测方法,并绘制森林蓄积量空间分布图,为我国森林蓄积量的研究提供理论基础和科学依据。为研究GF-1遥感影像估测森林蓄积量的遥感因子和估测方法,以湖南省醴陵市为研究对象,以国产GF-1遥感影像为数据源,通过对遥感图像预处理,获取光谱信息、纹理因子、植被指数作为特征变量,结合同时期的二类调查样地数据,从GF-1遥感影像像元与样地不匹配角度出发,应用移动窗口的方法解决像元与样地的对应关系,采用多元逐步回归、偏最小二乘回归和随机森林模型对研究区森林蓄积量进行估测,采用建模精度和估测精度进行分析评价。实验结果表明:1)3个模型选择的因子都包含了NDVI、 Band2、DI3、CO1和DVI等5个遥感因子,说明其对森林蓄积量的估测比较敏感;2)随机森林模型优于偏最小二乘回归和多元逐步回归,其决定系数R2为0.73、估测精度为83.69%。利用GF-1遥感影像结合随机森林模型应用于森林蓄积量的估测结果趋于真实分布,效果较理想;采用移动窗口法,利用国产GF-1遥感影像并结合随机森林进行森林蓄积量估测具有较好的应用前景。

【目的】森林生物量是评价森林生态系统结构、功能和生产力的重要指标之一,区域尺度上的森林生物量的准确估测对了解森林现状和科学经营森林具有重要指导意义。本文旨在利用SAR影像结合Landsat5 TM影像对区域尺度上的森林生物量进行定量估测。【方法】首先利用极化分解的方法对极化合成孔径雷达(SAR)数据进行处理获得45个极化分解参数,然后将45个极化分解参数与6个Landsat5 TM波段参数共51个参数作为自变量,森林生物量W作为因变量构建统计回归模型,最后利用最优模型反演研究区的森林生物量。【结果】使用两

【目的】以多源遥感数据为基础,在郁闭度较高的天然次生林中采用非参数模型及随机森林偏差校正模型估测森林地上生物量(Aboveground biomass, AGB),为大尺度估测森林生物量提供了依据。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场142块森林资源连续清查固定样地复测数据、机载激光雷达(Airborne laser scanning, ALS)和多光谱Landsat8 OLI影像为数据源,提取46个特征变量(其中ALS:24个;OLI:22个特征变量)后进行特征变量筛选,利用多元逐步回归(Multiple stepwise regression, MSR)、支持向量机(Support vector machine, SVM)、随机森林(Random forest, RF)和随机森林偏差校正(Bias-Corrected RF, BCRF)构建森林AGB估测模型,采用调整决定系数(Ra2dj),均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(rRMSE)对估测结果进行精度评价。【结果】多源遥感数据要优于单一数据源,非参数模型(RF(Ra2dj=0.68,RMSE=49.71 t·hm-2, rRMSE=32.48%)和SVM(Ra2dj=0.64, RMSE=52.80 t·hm-2, rRMSE=35.28%))优于传统的MSR模型(Ra2dj=0.52,RMSE=57.29 t·hm-2, rRMSE=43.26%)的估测精度。选择最优的RF估测模型进行偏差校正,BCRF的rRMSE=21.84%,此时的生物量估测效果最佳(较RF模型的rRMSE下降10.64%)。当AGB在100～200 t·hm-2范围内,非参数算法(SVM、RF和BCRF)对AGB估测效果最佳(与MSR模型相比RMSE由48.87 t·hm-2减小到13.72～23.55 t·hm-2,rRMSE由28.15%下降至8.69%～16.13%);特别地,当AGB小于100 t·hm-2时,BCRF模型可以改善RF模型AGB估测的饱和现象,模型预测性能提升11.0%(RMSE与RF相比减小27.66 t·hm-2,rRMSE下降10.99%)。【结论】以多源遥感数据结合为基础,BCRF模型对AGB的估测精度更高,效果更稳定,且BCRF可以有效地削弱生物量估测中出现的小值偏大的现象。

[目的 ]为了解决碳储量的不确定性受单一类型变量的影响，而忽略了残差变异导致模型不确定性的问题，研究不同类型变量对碳储量估测模型的不确定性。[方法 ]以香格里拉市高山松为研究对象，采用随机森林联立蒙特卡洛（RF-MC），基于不同变量组合建立回归模型，判断各模型的不确定性。[结果 ]表明：（1）光谱和样地数据直接参与RF-MC模型的估测精度及不确定性最差。（2）在上一步的基础上引入纹理特征的模型预测结果优于引入DEM。（3）同时引入DEM和纹理特征的RF-MC模型效果最优（R2=0.892,RMSE=5.539 t·hm~(-2),MAE=4.319 t·hm~(-2), rRMSE=18.7%）。模型拟合度提高了0.343，模型的不确定性降低了19.43%。[结论 ]基于多特征的RF-MC方法在碳储量估测中效果较好，不同类型的变量对碳储量估测精度及不确定性有一定的影响。

森林碳储量与其调查因子之间的关系及其空间相关性特征是区域森林碳储量及其分布估计模型建立的基础,然而某一调查因子在不同空间位置对森林碳储量估计的影响程度存在差异。地理加权回归方法考虑了调查因子作用的空间异质性,进行局部回归估计。以浙江省台州市仙居县森林资源二类调查样地实测数据为数据源,利用地理加权回归方法结合陆地探测卫星系统Landsat TM影像数据进行森林碳储量及其密度的分布估计,并检验地理和海拔加权回归在地势平缓的区域是否可用。结果表明:1仙居县森林地上部分总碳储量3.132×106Mg,与样地实测统计得到的全县碳储量3.192×106Mg相差1.880%;地理加权回归模型估计结果与实际碳...

森林所具有的碳汇功能决定了林业生产在生态保护和生态建设工作中具有特殊重要的地位。本文在分析“后京都时代”森林碳汇问题及黑龙江省森林碳汇特殊性的基础之上,结合黑龙江省林业发展现状及发展规划,运用森林碳汇基本理论,提出了森林蓄积量扩展法,首次对黑龙江省森林碳汇容量和碳汇潜力进行了计算分析。计算结果表明:黑龙江省现有森林碳汇储量为17.38亿t,碳汇潜力巨大。

采用黑龙江长白山地区TM图像和143块森林资源连续清查固定样地数据及野外调查补充样地数据,选择包括各波段灰度值、不同波段灰度值之间的线性和非线性组合(包括11种植被指数)、纹理信息以及环境因子在内的75个自变量,分别采用逐步回归分析法和偏最小二乘回归法建立黑龙江长白山林区森林生物量遥感估测模型:逐步回归法采用5个自变量所建模型平均拟合精度为76.5%,均方根误差为19.12t·hm-2,样地生物量真实值与预测值相关系数为0.5434;偏最小二乘回归法采用10个自变量所建模型平均拟合精度85.8%,均方根误差9.92t·hm-2,样地生物量真实值与预测值相关系数0.8603,偏最小二乘回归法要优...