森林火灾作为世界上主要自然灾害之一,严重危害森林资源,威胁人民生命财产安全,破坏自然生态环境。对森林火灾快速、准确的监测是十分重要的。森林过火面积是森林火灾最基本的描述因子,

随着2020年新冠肺炎疫情在全球肆虐,国际环境动荡加剧引发了大众对于粮食储备问题的担忧,而及时估算种植面积对于有效应对可能的突发事件具有重要战略意义。考虑到粮食种植具有范围广、区域差异大的特点,因而进行面积估算时,混合效应模型是非常合适的选择,但现有文献多局限于解决有抽样单元的剩余区域的外推估算问题,对零样本量的域估计问题则鲜有涉及。值得注意的是,在进行农业抽样工作时,抽样数量的设计多服务于国家或省级层面,对于人口数量较少或经济程度不发达的地区,则容易出现没有样本被抽中的情况。往往这类地区是以农业为主要产业,因此忽视该类地区的农作物面积将会对我国实现农业精准监测产生显著影响。有鉴于此,本文提出使用改良后的分类混合效应模型预测方法(Modified Classified Mixed Model Prediction,MCMMP),其原理可概述如下:首先通过协变量信息对抽样单元进行聚类,然后使用混合效应模型预测所有类的随机效应,最后利用待估单元所处类的随机效应对待估单元面积进行估算。为展示MCMMP的应用潜力,本文基于山东省济宁市兖州区下属12个镇的卫星图像已经部分测绘数据,并结合“留一法”对小麦种植面积进行了估算。结果显示与现有方法相比,MCMMP具有更小的相对误差,且当感兴趣的变量为小域均值时,如村或镇范围的平均土地面积时,MCMMP依旧表现最优。

随着2020年新冠肺炎疫情在全球肆虐,国际环境动荡加剧引发了大众对于粮食储备问题的担忧,而及时估算种植面积对于有效应对可能的突发事件具有重要战略意义。考虑到粮食种植具有范围广、区域差异大的特点,因而进行面积估算时,混合效应模型是非常合适的选择,但现有文献多局限于解决有抽样单元的剩余区域的外推估算问题,对零样本量的域估计问题则鲜有涉及。值得注意的是,在进行农业抽样工作时,抽样数量的设计多服务于国家或省级层面,对于人口数量较少或经济程度不发达的地区,则容易出现没有样本被抽中的情况。往往这类地区是以农业为主要产业,因此忽视该类地区的农作物面积将会对我国实现农业精准监测产生显著影响。有鉴于此,本文提出使用改良后的分类混合效应模型预测方法(Modified Classified Mixed Model Prediction,MCMMP),其原理可概述如下:首先通过协变量信息对抽样单元进行聚类,然后使用混合效应模型预测所有类的随机效应,最后利用待估单元所处类的随机效应对待估单元面积进行估算。为展示MCMMP的应用潜力,本文基于山东省济宁市兖州区下属12个镇的卫星图像已经部分测绘数据,并结合“留一法”对小麦种植面积进行了估算。结果显示与现有方法相比,MCMMP具有更小的相对误差,且当感兴趣的变量为小域均值时,如村或镇范围的平均土地面积时,MCMMP依旧表现最优。

【目的】基于遥感影像空间分辨率和地面样地大小不一致的现象,采用地统计学和多源遥感数据进行森林碳密度估算,为MODIS数据在区域森林碳密度估算领域的应用提供参考。【方法】以湖南省攸县为试验区,首先利用基于块的序列高斯协同模拟算法,将25.8 m×25.8 m的样地数据分别上推到250 m×250 m、500 m×500 m和1 000 m×1 000 m;然后将上推后的样地数据分别与MOD13Q1、MOD09A1、MOD15A2数据结合,利用序列高斯协同模拟算法开展区域森林碳密度估算研究;最后将最优结果用于

【目的】利用长时间序列卫星遥感数据产品按森林类型建立大区域燃烧生物量估测模型,并按年生成不同森林类型的燃烧生物量,为我国年林火碳排放估测提供一种新的技术手段。【方法】采用覆盖我国陆地区域的2001—2014年MODIS火产品数据(MOD14A2),按3种森林类型分析该数据产品中的火灾辐射率(FRP)分布特性,并按森林类型构建基于幂律分布的燃烧生物量估测模型,对我国2001—2014年各年林火消耗的森林生物总量进行估测;利用对数形式的概率分布函数线性回归拟合方法求解模型幂参数m;选取每年10场左右的典型森林

为寻求高效的水稻产量估算方法,以2017年长春市九台和德惠地区的采样点为样本,遥感数据和气象数据为特征变量,通过对产量与特征变量间的相关性分析与特征变量之间的主成分分析和袋外数据(out-of-data,OOB)变量的重要性分析对特征变量进行选择,以选择后的特征变量为输入变量建立水稻产量估算的随机森林回归(RFR)模型。结果表明:特征变量优选后的RFR模型对水稻产量估算的精度更高,决定系数R~2和平均相对误差MRE分别为0.950和0.060;并将该模型应用到农安地区,以多元逐步回归模型作为比较模型,表明RFR模型的水稻产量估算精度明显优于多元逐步回归模型,RFR模型的R~2和MRE分别为0.730和0.090,多元逐步回归模型的R~2和MRE分别为0.530和0.120。

【目的】从林业数据采集的迫切需求出发,采用遥感技术实现森林资源数据的快速年度出数,以及时掌握区域森林资源变化信息。【方法】建立遥感3阶抽样与地面调查技术相结合的森林资源遥感监测技术体系,并以辽宁省为例,利用2013—2014年高、中、低多源遥感数据,进行基于多阶抽样的省级森林面积监测方法实践。【结果】遥感结合地面样地实测,建立了地面样地与高分样地,高、中分样地以及中、低分样地的森林面积回归模型,其模型确定系数(R2)分别为0.99、0.91和0.70,模型精度较高;基于3阶分层抽样的遥感监测方法得到辽宁省

【目的】应用XGBoost算法建立包含林龄的遥感因子-蓄积量模型，评价遥感估算的林龄因子与遥感因子相结合提高森林蓄积量估算精度的有效性，为实现高效、快速、精准的大范围森林蓄积量估算提供一种新的思路和方法。【方法】以福建省将乐县为研究示范区，首先，基于1987—2016年时序Landsat影像，采用LandTrendr森林干扰与恢复监测算法监测年度林分更替干扰并估算干扰区林龄；然后，基于GF-1号影像光谱、纹理、地形等特征，采用递归特征消除的随机森林算法（RFE-RF）估算非干扰区林龄；在此基础上，结合GF-1影像光谱、纹理因子和森林资源二类调查小班实测蓄积量数据，采用极端梯度提升算法估算研究区森林蓄积量。对比有无林龄因子的森林蓄积量估算精度，进一步验证遥感林龄因子对提高森林蓄积量估算精度的重要性。【结果】采用LandTrendr森林干扰与恢复监测算法获得的干扰区林分林龄误差仅1～2年，林龄估算精度明显优于传统利用遥感因子估算的林龄精度（误差4～12年）。仅采用常规遥感因子估算森林蓄积量时，XGBoost模型决定系数（R~2）为0.59，平均均方根误差（RMSE）为30.72 m~3·hm~(-2)，相对均方根误差（rRMSE）为16.46%；加入林龄因子后，模型R2提高至0.73，平均RMSE减少至23.73 m~3·hm~(-2),rRMSE为13.26%，森林蓄积量估算平均总体精度约提高10.4%，达84.4%。【结论】相比仅采用常规遥感因子估算森林蓄积量，应用XGBoost算法建立包含林龄的遥感因子-蓄积量模型，其估算精度接近森林资源调查相关规定要求，可为大范围亚热带森林资源快速调查评估提供重要技术支持。

应用卫星遥感技术结合地面样地调查和流域多年水文资料分析的方法，对长江上游４个典型流域森林水文效益进行研究与评价，弄清各流域下垫面要素的性质和结构、流域水文参数变化规律，以及流域森林水源涵养林的涵水机理和评价方法，提出长江上游水源林的经营措施，为“九·五”长防林建设研究提供参考资料。

生物量是林业和生态应用研究的重要信息,森林生态系统地上生物量估算的遥感技术引起了国内外学者的广泛关注。总结与探讨不同数据源与估算方法能够为森林地上生物量的估算提供指导。本文首先总结并探讨单传感器遥感数据,包括光学遥感、合成孔径雷达与激光雷达数据在森林地上生物量估算中的应用,以及协同使用多源遥感数据估算森林地上生物量的优势;然后论述森林地上生物量估算的传统模型估算法与机器学习估算方法(决策树法、K最近邻法、人工神经网络、支持向量机、最大熵)。多源遥感数据集成能够结合不同数据的优势,能够为森林地上生物量估算提供丰富的特征信息,结合机器学习估算方法,是提高森林地上生物量估算的准确性的发展趋势。

【目的】通过地理加权回归(GWR)模型估算非干扰林龄,利用遥感数据和林火发生历史数据,获取过火区域信息,进而对林火烈度分级,讨论林火烈度与森林类型的交互作用,估算干扰林龄,最终获得黑龙江省森林年龄的空间分布。【方法】以黑龙江森林为研究区域,基于研究区域的多光谱数据结合地面森林资源清查数据,通过逐步回归方法提取了包括遥感因子绿度指数(Greeness)、湿度指数(Wetness)、林分平均胸径(ADBH)、林分平均树高(ASH)及海拔(Altitude)在内的5个显著因子作为自变量,采用GWR模型建立非干扰林龄估算模型。采用全局Moran I来描述模型残差的空间自相关性。绘制研究区非干扰林龄空间分布图并探究林龄的空间分布状态。结合林火位置与面积记录对多光谱数据目视解译提取过火区域,根据dNBR将过火区域火烈度分级。将火烈度图与植被类型图叠加分析,讨论不同森林类型在不同火烈度下的演替情况。定义干扰林龄时,未发生树种更替的森林林龄不变,树种发生更替的森林在林火发生年将其林龄归为0,并在新的优势树种萌发时从1开始累加,以此类推干扰后森林的林龄。【结果】黑龙江省非干扰森林平均林龄为48年,标准差为16年。GWR模型的R■为0.68,RMSE为16.171 7。使用Moran I来检验模型的残差,发现GWR模型可很好地消除残差的空间自相关性。研究区林龄整体空间分布状态不均匀,大兴安岭地区林龄普遍高于黑龙江林区。黑龙江省2000―2010年林火主要发生在大兴安岭及小兴安岭地区,根据dNBR将已提取的过火区域林火烈度分为:未过火、轻度过火、中度过火和重度过火4类,总过火面积为527 932 hm~2,其中重度29 157 hm~2、中度180 268 hm~2、轻度318 507 hm~2。兴安落叶松林和蒙古栎林在整个研究区中过火面积最大,分别占总过火面积的28.63%和47.23%。根据不同森林类型在不同火烈度下的演替情况,估算干扰森林的林龄并绘制干扰林龄空间分布图。【结论】GWR模型能较有效地估算黑龙江省非干扰林龄,成功地降低了残差的空间自相关性。在估算林龄的过程中加入林火干扰因素,以获取更真实的林龄空间分布数据,可为黑龙江地区森林NPP、NEP以及森林碳储量、森林生物量等相关研究提供数据支持。

基于黑龙江森工集团２００９年林地＂一张图＂成果数据，利用２０１０—２０１３年多源遥感数据，结合２０１０年一类清查和二类调查成果及其他林业经营资料，实践了遥感样地判读与地面样地抽样调查相结合的大样地调查方法的应用。结果表明：１）黑龙江森工集团可系统布设间隔２０ ｋｍ的大样地２３１个，面积以４ ｋｍ×４ ｋｍ为宜，对林地面积估计的总体变动系数为１４．４１％；２）遥感数据对大样地各地类综合正判率为９０．６８％，以有林地９６．８２％最高，且遥感数据分辨率降低会导致地类可判读性的降低，分辨率提高则有利于提高判读精度；３）不同面积大样地对林地、有林地面积监测结果的影响差异不明显，４ ｋｍ×４ ｋｍ大样地调．．．

总结不同空间尺度森林叶面积指数(LAI)的估算方法,并讨论这些估算方法的优缺点与发展趋势:通过地面实测来估算小尺度的森林LAI,包括破坏性采样法、落叶收集法、异速生长方程法、光学仪器法和倾斜点嵌块法;通过遥感反演估算区域乃至全球尺度的森林LAI,包括统计模型法、基于冠层物理特征与反射特性的冠层反射模型法、人工神经网络技术及查表法。

【目的】卫星遥感具有覆盖范围广、获取速度快、信息量大、动态性强等优势,能够及时准确地获取作物产量信息,反映作物产量空间变化趋势。遥感技术作物估产已成为现代农业生产中研究热点。通过改善遥感估产建模方法,以实现进一步提高大田作物遥感估产精度,为宏观了解不同区域作物产量形成情况及变化趋势提供直观、可靠的参考。【方法】论文结合2011—2012年江苏省大丰、兴化、姜堰、泰兴、仪征5个县区的定点观测试验,以国产卫星产品HJ-1A/1B影像为遥感数据,于小麦开花期开展大田定位观测区卫星遥感植被指数、关键生长指标与收获