【目的】森林生物量的精确测定,对于全球气候变化和碳循环研究具有重要的意义。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地为研究区域,首先利用无人机平台获取整个研究区域的高分辨率无人机影像;然后在研究区域四种人工林样地中分别选取20 m×20 m的4块建模样方和4块测试样方,通过每木检尺法实测建模样方内林木的树高和胸径数据,建立H-DBH(树高-胸径)估算模型,并结合已有的DBH-SB(胸径-树干生物量)模型得到测试样方的森林生物量数据;在处理后的数字冠层高度模型(DCHM)基础上利用局部最大值法提取树高与树冠中心点位置,建立一种结合无人机影像提取树高与H-SB(树高-树干生物量)经验模型的森林生物量制图方法。【结果】不同样方的H-DBH模型R2均大于0.70,测试样方的总地上生物量平均值为6 915.85 kg,总的估测精度为87%。通过ArcGIS软件结合本研究提出的方法快速得到了整个研究区域的地上生物量分布图,估测总地上生物量为4 396.18 t。【结论】研究结果可为快速准确的进行森林生物量的估测提供基础数据和技术参考。

森林蓄积量能够评估林地生产力的高低及经营措施的效果,为森林经营与采伐提供重要依据。目前,大多基于无人机影像的蓄积量估算,均建立在测绘标准所生成的DOM、DSM、DEM等测绘成果基础上,而未充分利用原始影像数据上的林业特征,无法从点云层面上加入林业业务逻辑产生成果数据。获取无人机影像后,利用特征点提取与匹配方法自动相对定向,结合控制点和光束法平差的迭代求解,解算出精确的相机姿态数据,并沿核线方向一维搜索特征点进行影像密集匹配生成密集点云。对原始三维点云过滤后进行树冠分割,在聚类后的林冠点云中提取了树顶点和树高因子估测了森林蓄积量。研究结果表明,冠幅的提取精度85.15%,树高的提取精度83.69%,林分蓄积量估算的精度达到了82.46%。

【目的】森林生物量是评价森林质量的重要指标，也是研究碳循环的重要基础，准确估测珠三角森林生物量对珠三角国家森林城市群建设高质量提升具有重要指导意义。【方法】以珠三角国家森林城市群为研究区，通过Landsat-8 Oli影像、DEM影像和2017年森林资源连续清查数据，分别提取单波段因子、植被指数、纹理特征和地形因子，采用多元逐步回归方法和BP神经网络模型分别构建阔叶林、针叶林、针阔混交林生物量估测模型。【结果】1）针对阔叶林、针叶林、针阔混交林3种不同森林类型，BP神经网络的预测精度都优于多元逐步回归模型，用BP神经网络预测的决定系数R~2相比于多元逐步回归有了一定的提高，阔叶林提高了0.10，针叶林提高了0.14，针阔混交林的R2提高的最为明显，提高了0.29。相对于多元逐步回归，BP神经网络的RMSE也有了一定程度的降低，阔叶林降低了5.32 t/hm~2，针叶林降低了10.57 t/hm~2，针阔混交林降低了0.28 t/hm~2。2）利用BP神经网络反演珠三角样地生物量，阔叶林为66.18 t/hm~2，针叶林为61.88 t/hm~2、针阔混交林58.29 t/hm~2，珠三角的乔木林平均生物量为64.46 t/hm~2，总的生物量为1 435.99 t，大部分地区森林生物量为40～80 t/hm~2，低于全国平均水平。3）地上生物量较高的地区分别分布在肇庆北部、广州北部、惠州西北部和东莞等地区。【结论】Landsat-8 OLI可以很好地用于森林地上生物量的估算，BP神经网络模型的反演精度要优于多元逐步回归方法，森林地上生物量与龄组和树种有关，生物量高的地区以近熟林和成熟林为主，木荷、马尾松、栎类和针阔混交林等树种的生物量较高，桉树的生物量偏低。

【目的】无人机多光谱遥感影像较可见光影像具有更丰富的光谱信息，在森林蓄积量估测中具有较大潜力。以无人机载多光谱遥感影像为主要数据源，探索森林蓄积量的遥感估测模型，以克服传统地面调查工作量大、耗时长、成本高等弊端。【方法】以滇中地区典型天然云南松Pinus yunnanensis纯林为研究对象，利用无人机多光谱影像提取单波段反射率、各类植被指数、纹理特征等，计算各特征变量的标准地均值；筛选与云南松林蓄积量相关性显著的特征变量，采用多元线性、随机森林、支持向量机建立云南松林蓄积量估测模型，以决定系数(R~2)、平均绝对误差(EMA)、均方根误差(ERMS)、平均相对误差(EMR)评价模型精度。【结果】(1) 3种模型中，随机森林的精度最高(R~2=0.89,EMA=4.69m~3·hm~(-2), ERMS=5.45m~3·hm~(-2), EMR=14.5%)，其次为支持向量机(R~2=0.74, EMA=5.27m~3·hm~(-2), ERMS=8.31m~3·hm~(-2),EMR=13.1%)，最低为多元线性回归模型(R~2=0.35,EMA=10.12 m~3·hm~(-2),ERMS=12.85 m~3·hm~(-2),EMR=28.1%);3种模型在测试集上的估测精度均有所降低，随机森林的模型表现最好，支持向量机次之，多元线性最差。(2) 3种模型在云南松林蓄积量估测中均存在一定的低值高估和高值低估现象。(3)基于无人机多光谱影像估测云南松林蓄积量，纹理特征仍是不可忽视的重要因子。【结论】基于无人机多光谱影像，在不进行单木分割的情景下，提取标准地的单波段反射率、植被指数、纹理特征均值，筛选适用于蓄积量估算的变量构建估测模型。通过对3种模型进行精度评价，随机森林为云南松林蓄积量估测的最佳模型。图2表5参27

【目的】为提高森林单木生物量估测精度和效率,本研究基于无人机激光雷达技术对哈尔滨城市林业示范基地的水曲柳、樟子松样地进行点云数据获取及单木生物量估测。【方法】通过优化算法对获取的点云数据进行树高、冠幅等单木结构参数的提取;然后基于改进的凸包算法获取树冠体积、树冠投影面积等树冠因子。最后将上述获得的单木结构参数引入传统CAR生物量模型中,建立基于无人机激光雷达点云数据的单木生物量模型。【结果】1)基于点云数据提取的单木结构参数与实测数值间的相关性较好。其中水曲柳样地平均冠幅和树高值的决定系数R2分别为0.82和0.86,而樟子松样地平均冠幅和树高的决定系数R2分别为0.80和0.84。2)通过与国家林业局颁布的水曲柳、樟子松生物量异速生长方程进行对比得出,当引入树高、冠幅、树冠投影面积和树冠体积作为CAR模型参数时构建的生物量模型拟合效果最优,R2分别为0.83、0.79,相应的均方根误差RMSE分别为18.912和8.120 kg/株。通过最优生物量模型评价指标可以看出,两块样地生物量模型的总相对误差SRE分别为-0.541%和0.311%,平均相对误差MRE分别为0.014%和0.020%以内,而平均相对误差绝对值MARE分别为9.19%和6.95%。3)当引入树冠体积作为变量时,生物量模型的精度明显提高。相比于树高、冠幅作为变量的模型,树冠体积的引入使得水曲柳、樟子松生物量模型的R2分别提高了0.076和0.060,RMSE分别下降6.759和1.386 kg/株。【结论】本研究说明无人机激光雷达点云数据能够通过结合其提取的单木结构参数对森林单木生物量进行估测研究,并能取得较好的拟合优度和较高的预测精度。

【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】生物量是表征植被生命活动的重要参数,对植被长势监测、产量预测有重要意义。以无人机为平台的高光谱遥感技术,具有机动灵活、成本低、空间覆盖广的优势,能够及时准确地估测植被生物量,已成为遥感估算研究的热点之一。由于光谱特征反演生物量存在饱和问题,因此,本研究尝试结合纹理特征与植被指数构建一种"图-谱"融合指标,探究"图-谱"融合指标的抗饱和能力及生物量估测能力。【方法】首先,利用无人机高光谱影像,提取其光谱信息和纹理信息,分别基于植被指数和纹理特征构建生物量模型。其次,针对光谱特征存在的饱和问题,将植被指数与对生物量敏感的纹理指标相乘或相除两种形式构建"图-谱"融合指标,分析"图-谱"融合指标的饱和性,并基于"图-谱"融合指标构建生物量估算模型。最后,对比不同指标构建的生物量模型的估测效果,来分析"图-谱"融合指标估测生物量的能力。【结果】(1)植被指数多在LAI=5时出现饱和现象,而"图-谱"融合指标VI×sm658,VI/ent658,VI/dis658,VI/con658,VI/dis514,VI/con514,VI/var514,VI×con802,VI×dis802均在LAI>5时才出现饱和现象,相比之下,这些"图-谱"融合指标一定程度上改善了饱和问题;(2)与植被指数相比(除了GNDVI、NDVI之外),抗饱和能力提高的"图-谱"融合指标VI×sm658、VI/ent658、VI/dis658、VI/con658、VI/dis514、VI/con514、VI/var514、VI×con802、VI×dis802,其与生物量的相关性也相对提高,所构建的生物量模型精度较高(R2=0.81,RMSE=826.02 kg·hm-2)。(3)对比单一植被指数、纹理特征,将纹理特征与光谱特征相结合的"图-谱"融合指标估算小麦生物量的能力相对最强,模型精度明显高于单一植被指数(R2=0.69)和单一纹理特征(R2=0.71)构建的生物量模型。【结论】"图-谱"融合指标的抗饱和能力明显提高,其构建的生物量模型精度也有效提高,实现了结合光谱信息和纹理信息的冬小麦生物量遥感估测,为生物量定量反演提供一种新思路。

【目的】林分密度是影响森林生态系统结构和功能的主要因素,是森林资源调查的一项重要指标,对林木生长发育有着十分重要的影响。基于无人机影像,以实现提取不同郁闭度的林分密度,旨在为天然林保护工程实施后山区森林资源更新恢复评价提供技术支撑。【方法】以新疆农业大学实习林场伐后更新的天然林为研究对象,以天山云杉Picea schrenkiana var. tianshanica纯林为主,基于无人机影像,利用面向对象多尺度分割方法提取了低、中、高3种不同郁闭度林分的天山云杉冠幅信息,进而估算林分密度,提出了采用平均冠幅法估测高郁闭度林分冠层遮挡区域林木株数的方法。【结果】采用面向对象方法对新疆农业大学实习林场伐后更新的天山云杉树冠边缘信息提取精度较高,提取的林分密度与实测结果相近。其中低、中郁闭度林分中林分密度提取精度分别为0.986 8和0.933 3,高郁闭度林分中林分密度提取精度相对较低,为0.765 7。【结论】总体来看,该方法用于研究区天山云杉林伐后更新地林分密度估测是可行的,采用树冠平均冠幅法能够快速准确地提取伐后更新造林地的林分密度。

[目的 ]点云密度是影响无人机激光雷达数据获取和预处理成本和效率的关键因素，探明点云密度对林分尺度无人机激光雷达森林参数估测精度的影响，有助于优化无人机激光雷达森林应用技术方案。[方法]以马尾松、桉树人工林为研究对象，采用百分比重采样方法，对密度为247点·m~(-2)的原始点云按40%、20%、8%、4%和2%的比例降低点云密度，得到1个全密度原始点云数据集和5个稀疏密度点云数据集；每个数据集独立进行点云分类、地面点滤波和数字高程模型生成、点云高度归一化等预处理并提取激光雷达变量；对于同一森林类型的同一个森林参数(林分蓄积量、断面积、平均高和平均直径)的估测，各个数据集都采用相同的乘幂模型结构式进行模型拟合，然后比较分析模型优度统计指标的差异，包括：决定系数(R~2)，相对根方根误差(rRMSE)和平均预报误差(MPE)；采用配对样本t检验方法对各个数据集的森林参数估测结果和激光变量的差异进行统计分析。[结果]当点云密度分别稀疏至100、50、…、5点·m~(-2)时，各个森林参数估测模型的精度保持基本一致；各个稀疏密度点云数据集的森林参数估测值的均值与原始点云数据集的估测值的均值不存在显著性差异(p≥0.05)；各个稀疏密度点云数据集激光变量的均值和原始点云数据集激光变量的均值基本上不存在显著性差异(p>0.05)。[结论]在无人机激光雷达森林资源调查监测应用中，点云密度可低至5点·m~(-2)。然而，本试验结果仍需通过不同飞行高度获取不同密度点云数据予以验证。

【目的】科学估测阿尔泰山天然林生物量，提高山区天然林生物量反演模型精度，同时为阿尔泰山天然乔木林的科学管护提供理论基础支持。【方法】基于6月6日、7月8日、7月24日和9月10日等4期Landsat 8遥感影像和新疆第九次全国森林资源连续清查数据，以岭回归、主成分分析、偏最小二乘法为建模方法分别构建阿尔泰山天然乔木林生物量反演模型，并验证其精度，从中选取最优模型，根据所选模型测算研究区天然乔木林生物量并分析其空间分布。【结果】从7月8日遥感影像所提取的与生物量显著相关的特征变量在数量和质量上都优于其他3期影像，最适宜用于研究区生物量反演；岭回归构建的生物量模型拟合出的预测值确定系数（R~2）为0.918，预测值标准差（SEE）为16.70 t/hm~2，平均系统误差（MSE）为5.39%，拟合精度（P）为85.55%，各项模型精度指标均优于主成分分析（R~2:0.824、SEE:20.19 t/hm~2、MSE:8.37%、P:80.88%）和偏最小二乘法（R~2:0.626、SEE:44.77 t/hm~2、MSE:-13.79%、P:70.21%）构建的模型。【结论】基于7月8日Landsat 8遥感影像，采用岭回归构建的模型最适用于研究区天然乔木林生物量估测。研究区天然乔木林生物量整体呈现南部低北部高的趋势，随海拔的升高先升高后降低，阴坡、半阴坡大于阳坡、半阳坡，随坡度的增大先升高后降低。精准估算山区天然乔木林生物量对于研究森林生态系统固碳能力、生产力以及评估天然乔木林的质量和生态效益具有重要意义。

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...

【目的】森林火灾对生态环境的破坏巨大，各种火灾探测方法近年来备受关注，但不同的检测载体与检测数据在森林火灾检测的应用中仍具有各自的局限性。为此，提出一种基于深度学习与无人机红外影像的森林火灾燃烧点检测模型，旨在减少无人机森林火灾检测的延迟和丢失，提升森林火灾检测效率和检测能力。【方法】采集中国北部亚干旱地区森林火灾巡护数据，增加北亚利桑那大学无人机森林燃点数据提升模型的学习范围，同时对数据进行数据增广，提升模型学习的数据量。利用红外影像的成像特点对森林火灾燃烧点进行特征放大，降低检测数据的复杂度。引入计算量适当的目标检测算法，减少无人机森林火灾检测系统的检测时延。【结果】1）红外影像下的森林火灾燃烧点检测模型在非极大抑制IoU阈值为0.3的条件下，其检测AP(Average precision)值达到了0.961 6，检测精度（Precision）达到了0.929 3。2）红外影像森林火灾检测模型在40 fps的实时视频中的检测速度平均达到了31 fps。3）在图像翻转、图像旋转与图像仿射变换3种数据增广模式下，模型的检测性能达到最高。【结论】基于红外影像的森林火灾燃烧点检测模型对森林火灾更敏感，减少了森林火灾检测的计算量，减轻了地面站计算机的计算负担。图像的色域变换对红外数据下的森林火灾燃烧点检测模型提升效果不明显。

【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】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

以黑龙江省长白山地区遥感影像和122块森林资源连续清查固定样地数据为基础,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、纹理信息以及环境因子在内的171个自变量,分别采用无郁闭度变量常规回归生物量模型、有郁闭度变量常规回归生物量模型和郁闭度联立方程组模型,估算黑龙江省长白山森林生物量,并进行精度评价。结果表明:3种模型中郁闭度联立方程组模型为最优模型,精度最高为83.1%,与其他2个模型相比精度提高6%～7%。本研究可为遥感估算森林生物量提供一种新思路。