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[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
王月婷 张晓丽 杨慧乔 王书涵 白金婷
以福建省将乐县国有林场为研究对象,通过外业实地调查得到样地蓄积量:以Landsat 8卫星遥感图像为数据源,对遥感图像进行处理,获取多光谱影像的波段光谱值、植被指数和波段组合值,并筛选出全色波段的最优纹理生成窗口与纹理特征;通过多元回归分析方法,分别建立仅以光谱因子为自变量和结合光谱信息和纹理特征的蓄积量估测模型,并比较两者之间的精度。实验结果表明:光谱因子的多元线性回归方程的相关系数为0.853,联合光谱和纹理特征因子反演的多元回归方程的相关系数为0.926。同时利用检验数据,得出模型的预测精度:光谱因子蓄积量的估算方程精度为79.81%,联合反演蓄积量的估算方程精度为85.98%。研究表明...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
张方圆 吴胜义 乔海亮 许舟
【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。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
尹惠妍 李海奎
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
关键词：
一类清查 样地生物量 估算 模型
[期刊] 林业科学
[作者]
齐元浩 侯正阳 刘太训 徐晴
【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。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
蒋怡 李宗南 任国业 王昕 李章成
【目的】选取云南省陆良县,开展基于Landsat-8 OLI和Sentinel-2A MSI影像的设施种植区域监测研究,及时为农业生产管理提供准确的设施农业空间信息。【方法】首先分析日光温室及其他典型地物的遥感特征,然后使用目视解译以及最小距离法、马氏距离法、最大似然法、支持向量机等4种监督分类方法提取设施种植空间信息,再使用亚米级Google earth历史影像为底图建立验证样区。通过目视解译提取样区设施种植区域信息,以此验证Landsat-8和Sentinel-2A影像的监测精度,选择最优监测方法。【结果】使用Landsat-8影像,基于目视解译及4种监督分类方法的精度依次为97. 54%、77. 31%、91. 35%、91. 89%和83. 15%;使用Sentinel-2A影像,基于目视解译及4种监督分类方法的精度依次98. 82%、80. 80%、87. 01%、93. 89%和85. 41%。【结论】①2种影像的日光温室监测均适于使用最大似然法,其估算精度与目视解译精度误差分别为5. 65%和4. 93%;②遥感监测显示,2016年陆良县日光温室主要集中于该县湖积平原区。基于Landsat-8影像监测的面积为5381. 62 hm2,基于Sentinel-2A影像监测的面积为5347. 84 hm2。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
陈尔学 李增元 武红敢 韩爱惠
基于吉林省一个试验区的森林资源一类清查固定样地数据、Landsat TM数据和土地利用数据,采用精度交叉评价方法研究了k-最近邻(k-NN)法用于小面积统计单元森林蓄积估计的有效性。结果表明:k-NN方法对样地覆盖区影像像元单位面积蓄积量的估测平均误差在1.5 m3.hm2之内,相对均方根误差(RMSE′)低于传统的基于绿度指数的线性方程估测方法;采用k-NN方法可以实现县市级统计单元的参数估计,估测效果优于只利用固定样地数据的传统成数估计方法。
[期刊] 中国林业科学研究院
[作者]
郝泷
对森林植被类型信息的掌握,是合理管理和经营森林行业的基本要求;根据科学的指导去保护森林植被,在不破坏森林生态的前提下对森林资源进行有效开发和利用,才可以实现国家和社会的全方位可持续发展。全面、系统、精准的对森林植被覆盖类型的认识能够加速实现林业可持续发展的战略目标、为林业部门对森林资源的监测提供科学的保障。为掌握林芝县森林覆盖类型及蓄积量的情况,研究利用Landsat OLI遥感影像对林芝县的森林覆盖类型进行提取,并探索了基于不同计算窗口下各纹理特征对研究区针、阔叶林蓄积量反演模型的影响。研究的主要工作如
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
刘硕
【目的】估算我国7大地区森林蓄积量的变化,探讨未来我国森林保护重点工程实施的具体地区和规划方向。【方法】根据1975-2005年的7次全国森林资源清查数据,结合2010年颁布的《全国林地保护利用规划(2010-2020)》,按照自然区将我国划分为东北、华北、西北、西南、华南、华东和华中7个地区,初步核算了2005-2020年各区域森林面积和森林蓄积量的年平均增长率,并评估不同区域之间森林面积和蓄积量增长潜力的差异。【结果】森林面积增长量表现为西南>西北>华北>华南>东北>华中>华东,森林蓄积量增量以西南>东北>华北>华南>华中>西北>华东;我国森林蓄积量增长潜力呈东南部增长快但总量少、西部增长...
关键词：
中国 森林面积 森林蓄积量 区域增长潜力
[期刊] 林业科学
[作者]
毛学刚 姚瑶 范文义
【目的】研究基于遥感影像的森林扰动信息定量提取及其对树高估算的影响,为遥感反演森林参数(树高、生物量)提供参考和借鉴。【方法】选取黑龙江省凉水国家级自然保护区为研究区,以1984—2006年33期Landsat TM/ETM+多光谱遥感影像为数据源,对其进行缨帽变换提取缨帽角(TCA)和缨帽距离(TCD)2个扰动监测指数,采用时间轨迹分析方法(LandTrendr)对TCA与TCD指数进行时间序列重构,分别提取扰动发生的前一年(DBYEA)、扰动发生前的光谱值(DBVAL)、扰动持续时间(DDUR)、扰动量级(DMAG)、扰动后开始修复的时间(RBYEAR)、扰动后开始修复的光谱值(RBVAL)、修复量级(RMAG)和修复持续时间(RDUR)8个时间序列扰动参数。基于单时相Landsat影像光谱信息与单时相Landsat影像光谱信息+森林扰动参数2组变量分别采用随机森林(RF)算法估算树高。【结果】采用单时相Landsat影像光谱信息结合基于TCA和TCD提取的16个时间序列扰动参数建立的树高反演模型预估精度比采用单时相Landsat影像光谱信息建立的树高反演模型预估精度提高6.34%,均方根误差(RMSE)降低0.50 m。树高反演模型中基于TCA提取的时间序列扰动参数变量重要性高于基于TCD提取的时间序列扰动参数变量重要性。【结论】基于LandTrendr提取的森林时间序列扰动参数能够增强反射率与树高之间的相关性,提高遥感树高模型的反演精度,基于TCA提取的森林时间序列扰动参数对树高的解释能力高于基于TCD提取的森林时间序列扰动参数。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
汪康宁 吕杰 李崇贵
以国产"高分一号"卫星(以下简称GF-1)获取的遥感影像数据与少量研究区样地数据为数据源,构建以光谱信息与多尺度纹理特征为特征变量的森林蓄积量反演模型,探讨不同尺度下提取的纹理特征对森林蓄积量估测模型准确度的影响,通过对特征变量的优选,寻求一种提高森林蓄积量反演模型的准确度的方法。首先,对覆盖研究区域的GF-1遥感影像进行重采样,得到覆盖研究区域的不同分辨率的影像序列,基于不同窗口大小的灰度共生矩阵提取影像序列的纹理特征,与遥感影像光谱信息共同作为特征变量;然后,使用随机森林(random forest,
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李康杰 胡中岳 刘萍 徐正春
【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。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
涂云燕 彭道黎
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。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
郝泷 张挺 厉香蕴 徐良泉 谢天
【目的】森林地上生物量对评价全球碳平衡和气候变化有重要作用,以安徽省霍山县为研究区,Landsat OLI和TIRS影像为基础数据,研究地表温度对森林地上生物量的影响效应。【方法】以Landsat OLI为遥感数据源,在基于灰度共生矩阵的支持下,提取覆盖研究区的遥感影像的纹理特征,并结合原始多光谱遥感影像和研究区的地形特征构建基于3种因子的森林蓄积量反演模型,并根据最优模型来推算研究区的森林地上生物量。根据Landsat TIRS数据对研究区的地表温度进行反演,并将森林地上生物量和地表温度反演数据结合,分析地表温度对森林地上生物量的影响机制。【结果】1)本研究共构建3种模型对森林蓄积量进行反演研究,包括:基于光谱特征的森林蓄积量反演模型,基于纹理特征的森林蓄积量反演模型和基于多特征的森林蓄积量反演模型。2)对森林蓄积量反演模型的精度进行评价,结果显示基于多特征的森林蓄积量反演模型精度最高,复相关系数达到0.751 9,说明该模型可用于研究区的森林蓄积量反演研究,森林蓄积量反演结果可用于研究区的森林地上生物量推算。【结论】研究结果表明在研究区内海拔200 m以下和700 m以上的区域,地表温度对森林地上生物量的影响效应不明显;在海拔200～400 m梯度范围内,森林地上生物量与地表温度的相关性逐渐增大;海拔400 m以上,森林地上生物量与地表温度的相关性与200～400 m范围内相比逐渐减小,但总体上,在400～700 m海拔梯度内,两者仍呈现出较强相关性。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李梦颖 邢艳秋 刘美爽 王铮 姚松涛 曾旭婧 谢杰
以吉林省汪清林业局天然林区为研究区,利用Landsat-8 OLI_TIRS多光谱遥感影像,结合森林资源野外调查数据,提取森林类型纹理、光谱特征参数,作为支持向量机的输入量,利用K-折交叉验证法确定最优核函数,识别森林类型,确定最优分类结果,评价分类精度,并与仅利用波段光谱特征的SVM分类结果进行精度对比。结果表明:利用纹理和光谱特征进行分类,构造SVM进行森林识别是可行的。惩罚系数C=100.0、核函数半径σ=1.000时的径向基核函数构造的支持向量机分类精度最好,总体分类精度可达89.58%,Kapp
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