【目的】1）量化“过期”模型对推断总体参数（总体均值、方差）的影响；2）提出利用基于模型辅助的估计量修正模型保质期引起的推断偏倚；3）评估度量误差模型对推断偏倚的修正作用。【方法】在基于设计、基于模型和基于模型辅助3种推断框架下，应用度量误差模型，修正“过期”模型对总体参数（总体均值、方差）的影响。【结果】1）将二阶抽样的估计值作为参照，对比基于模型的统计推断估计值，无论是线性回归模型还是度量误差模型，其均值估计值与二阶抽样下总体均值估计值6.774 m3·hm-2接近，其方差估计值的平均值为0.117，远小于基于设计的方差估计值0.965，精度提升平均为87.93%;2）遥感数据“过期”引起模型失效，对总体均值估计产生较大偏差，总体均值估计值的偏移程度随着遥感数据获取时间的推移加剧；3）在基于模型辅助推断框架下，线性回归模型和度量误差模型的总体均值估计值均在6.5～6.8波动，波动范围较小，变化趋势相同，二者均值估计值差异较小，后者推断精度更高，精度提升范围为5.71%～22.50%，平均为13.34%。【结论】1）遥感数据作为辅助信息可有效提高估计精度；2）当遥感数据“过期”时模型失效，总体均值估计值偏倚增大，方差估计值被低估；3）基于模型辅助的统计推断可解决模型“过期”造成的推断偏倚问题，保持估计量近似无偏性，且精度与概率样本的样本量呈正相关；4）度量误差模型可降低总体方差估计值，但仅使用度量误差模型无法消除时间外延性遥感数据产生的推断偏倚。

【目的】以林场或县森林资源总体为调查对象,及时、准确地调查监测总体平均每公顷蓄积量,对上级(如市、省)部门开展森林资源宏观管理、生态保护价值评价、森林碳储量计量、领导干部任期绩效考核等工作都有重要支撑作用。将卫星、无人机等多源遥感数据作为辅助数据,采用较少抽样调查样地数据,实现总体参数有效估测的新方法,已成为国内外重要的研究方向,但目前,国内尚无多种现有估计方法的比较评价研究。为了促进新一代遥感技术在森林资源调查业务中的应用,提高我国森林资源天空地一体化调查监测技术水平,亟需对现有林场或县总体参数估测方法进行比较评价研究。【方法】以内蒙古旺业甸实验林场主要人工林树种为总体,基于2019年在林场获取的无人机激光雷达(LiDAR)抽样数据、Sentinel-2A多光谱数据(全覆盖)和少量样地数据,针对样地(p)、样地-卫星(ps)、样地-抽样无人机LiDAR(pl)以及样地-抽样无人机LiDAR-卫星(pls)4种模式,利用适合这4种模式的概率抽样法(DB)、模型辅助法(MA)、模型法(MD)和混合法(HY)4类共5种估测方法(DB_p、MD_(ps)、MA_(ps)、HY_(pl)以及MD_(pls))对总体森林蓄积量密度均值(MSVD)进行估计与对比分析。【结果】(1)DB_p、MD_(ps)、MA_(ps)、HY_(pl)、MD_(pls) 5种方法估测的MSVD分别为212.54、202.09、202.38、210.07以及208.96 m~3/hm~2,精度分别为90.44%、91.54%、91.69%、96.35%和96.45%,方差依次减小。(2)其他4种方法相对于MD_(pls)方法的估计效率(RE)均大于1 (RE_(DBp,MDpls)=5.39,RE_(MDps,MDpls)=3.82,RE_(MAps,MDpls)=3.69,RE_(HYpl,MDpls)=1.07);HY_(pl)相对于MD_(pls)的RE略大于1,但几倍于其他3种方法(RE_(DBp,HYpl)=5.02,RE_(MAps,HYpl)=3.43,RE_(MDps,HYpl)=3.56)。(3)包含LiDAR数据的HY_(pl)与MD_(pls)方法相对于包含Sentinel-2A数据的MD_(ps)与MA_(ps)方法均为正效率(RE_(MAps,HYpl)=3.43,RE_(MDps,HYpl)=3.56,RE_(MDps,MDpls)=3.82,RE_(MAps,MDpls)=3.69);MD_(ps)与MA_(ps)方法之间的RE接近1,但MA_(ps)的效率微高于MD_(ps)(RE_(MDps,MAps)=1.04)。【结论】和只利用样地数据的估计方法相比,将遥感数据作为辅助变量建立估测模型,无论是采用对蓄积量不够敏感的林场全覆盖Sentinel-2A多光谱遥感数据,还是采用对蓄积量很敏感的抽样式获取的LiDAR数据,都可有效提高林场总体MSVD的估测精度。涉及遥感数据应用的4种方法,估计精度最高的为MD_(pls),其次为HY_(pl),这2种方法都包含了LiDAR遥感抽样观测数据的应用,都是适应于林场总体MSVD估计的年度监测方法。可实现天空地3种观测数据协同应用的MD_(pls)估测精度和相对效率最高,可作为林场森林蓄积量年度监测的首选方法。

在前人研究中还没有把基于BP与RBF神经网络的森林蓄积量预测模型的应用效果进行评价。拟在实际应用中对两种方法进行综合分析与评价,找到一种预测精度更高、适用性更强的方法。采用相关分析法选定郁闭度、阴坡、阳坡、TM1、TM2、TM3、TM5、TM7、NDVI、TM(4-3)、TM4/3为输入变量,以密云县森林蓄积量为输出变量,建立蓄积量估测的RBF与BP神经网络模型。并从神经网络的训练步长、训练时间、预测精度、模型适用性对二者进行了综合分析,RBF神经网络无论是在训练步长、训练时间、预测精度、模型适用性上都优于BP神经网络模型。

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。

合成孔径雷达(SAR)技术以其独特的成像机制及其全天候、全天时成像能力,在森林生物量估测方面发挥着越来越重要的作用。利用野外实测数据分析了ALOS PALSAR双极化数据后向散射系数(σH0H,σH0V,σH0V/HH)与云南山区松林蓄积量的关系,并分别构建简单线性、自然指数和加入地理因子的多元回归模型。研究结果表明:极化比值(σH0V/HH)与蓄积量的相关系数(r=-0.407)比任何单极化(σH0H和σH0V分别为0.204和-0.242)都要高,加入地理因子的多元回归模型在森林蓄积量估算中有较好的精度。图3表2参12

【目的】探索Landsat8 OLI数据和立体数据在估算桉树森林蓄积量（forest stock volume,FSV）中的潜力，并且准确地估计桉树的FSV。【方法】以3幅Landsat8 OLI图像和资源3号立体数据为遥感数据源，并且结合少量地面调查数据实现了桉树FSV的遥感估计。研究中提取了三类遥感特征用于估计桉树FSV：第一类是包括植被指数和单波段反射率在内的光谱特征；第二类是基于Landsat 8 OLI图像的单波段提取的8种纹理特征；第三类是基于资源3号立体像对数据和开源的数字高程模型（digital elevation model,DEM）提取的冠层高度模型（canopy height model,CHM）。利用Boruta算法对三类遥感特征进行提取，之后建立了随机森林（random forest,RF）、K-最近邻（K-nearest neighbor,KNN）和支持向量机（support vector machine,SVM）3种机器学习模型以及传统的多源线性回归模型（multiple linear regression,MLR），并以决定系数（R~2）、均方根误差（root mean square error,RMSE）和相对均方根误差（relative root mean square error,rRMSE）作为评价指标对模型结果进行评估。【结果】基于ZY-3立体像对数据和开源的DEM数据提取的CHM与桉树的FSV具有很强的相关性，Pearson相关系数达到了0.71。仅仅利用基于Landsat 8 OLI图像提取的光谱和纹理特征难以准确地估计桉树的FSV，估测模型的R~2为0.29～0.38,rRMSE为35.65%～43.30%，存在严重的数据饱和问题。当变量集中加入CHM后，模型的估测精度明显提高，R~2达到了0.64～0.66,rRMSE为25.74%～26.41%。【结论】使用Landsat 8 OLI数据估算桉树FSV时存在严重的数据饱和问题，并且使用空间分辨率为30 m的纹理特征难以有效地改善森林蓄积量的估计精度。利用资源3号立体像对数据和开源的DEM数据可以提取较为准确的CHM，并且所提取的CHM可以解决改善光学数据的饱和问题，从而提高桉树FSV的估计精度。

【目的】探讨综合光学遥感和微波遥感的多源数据森林蓄积量反演方法。【方法】以L波段ALOS PALSAR全极化数据和Landsat TM为数据源,结合地面调查样地数据,通过ALOS PALSAR提取不同极化状态的后向散射系数和极化比值等极化特征因子,Landsat TM数据提取光学遥感因子,以多元线性回归构建森林蓄积量模型。【结果】光学遥感反演方法、微波遥感反演方法、综合光学遥感和微波遥感的多源数据反演方法均可以实现森林蓄积量估测,其中,基于多源数据协同的反演模型为最优模型,决定系数R~2为0.674,模型检验均方根误差RMSE为13.38 m~3/hm~2。【结论】要比使用一种数据源的反演方法具有明显的优势,有效实现了森林蓄积量估测。

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。

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∶100000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...

森林生物量是指一个森林群落在一定时间内积累的有机质总量,是森林生态系统重要的特征数据,因此世界各国越来越重视对森林生物量的监测与研究[1-3],建立的生物量模型众多[4-6]。大尺度森林生物量监测,是以省、流域、国家乃至全球为对象,在估算方法一致的前提下,对多个时间点的森林生物

【目的】1)评估模型的线性和非线性形式、模型残差假设对推断不确定性的效应；2)比较2种总体均值的方差估计方法（自助法和解析法）；3)评估多种因素对推断不确定性的效应，构建基于遥感模型的统计推断经验法则用于指导实践。【方法】应用基于模型的统计推断方法，以森林蓄积量估计为例，基于非洲稀树草原的薪材材积实测样地数据与Landsat 8遥感辅助数据，使用二阶抽样从总体中选择160块样地形成样本，在不同模型假设下进行总体参数的推断，量化分析参数模型假设对估计量不确定性的效应，并辅以置信椭圆等诊断方法确保分析的有效性。【结果】1)不同模型假设下的总体均值估计值■为7.159～7.331 m³·hm^-2，解析方差估计值■为0.147～0.221，抽样精度为93.59%～96.64%，总体均值的经验方差估计值■为0.143～0.237。模型假设会影响模型参数的估计，进而影响推断精度■。自助法是检验总体参数解析估计量无偏性的有效方法。2)基于设计的方法得出的总体均值估计值■为6.774 m³·hm^-2，其方差估计值■为0.965，抽样精度为85.50%。既定条件下，相比于基于设计的统计推断，使用基于模型的统计推断能有效地将推断精度提升77.10%～84.77%，对抽样精度的提升为9.46%～13.03%。【结论】基于模型的统计推断在小样本推断中具有更高的推断精度及抽样精度，有助于实现高精度、低样本量、短周期的森林资源调查目标，但建模过程中的不确定性会影响推断精度，其中残差变异性对推断不确定性的影响最大。忽略方差异性和空间自相关效应在同方差假设下进行总体参数的推断，会低估■，在考虑方差异性的同时应进一步检验空间自相关性并使用相应的权函数和自相关函数模拟残差变异性。

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（m~3/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。

森林是陆地生态系统的重要组成部分,蓄积量是森林资源调查的基本指标之一。传统的森林蓄积量调查数据一般以行政单元为记录进行表示,因此,难以在更细尺度上反映蓄积量的空间分布及其变化。以20世纪80年代全国森林资源清查数据为例,在国家和省区两个尺度分别分析森林蓄积量与不同土地利用类型面积和不同土地覆被类型面积之间的关系。结果显示:不论在国家尺度还是省区尺度,森林蓄积量与土地覆被类型的相关性(国家尺度R2=0.568 2;省区尺度R2=0.851 1)均优于其与土地利用类型的相关性(国家尺度R2=0.528 3;省区尺度R2=0.775 4),而且分省区模型优于全国整体模型;在此基础上,基于蓄积量与不同...