【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。

[目的]单一遥感技术估测森林生物量存在较大局限性，本研究旨在利用多源遥感协同技术互补激光雷达和光学遥感的优势，提高生物量估测精度。[方法]以星载激光雷达GEDI和光学遥感Landsat8数据为主要信息源，采用序贯高斯条件模拟方法实现GEDI光斑数据由“点”到“面”的空间扩展，结合地面138块生物量调查样地，利用随机森林回归方法估测云南省香格里拉云冷杉林的地上生物量。[结果]（1）采用序贯高斯条件模拟方法对GEDI光斑点进行空间插值，模拟的12个生物物理指标在空间分布上呈现出随机性、破碎化的特征，这与森林的空间分布聚集性非常相似，参与建模的9个指标OEC均大于0.90;(2)利用单一Landsat8光学遥感数据和地形因子构建的随机森林模型精度为：R~2=0.82,RMSE=35.51 t·hm~(-2),P=0.77;Landsat8数据协同星载激光雷达GEDI数据构建的随机森林模型精度为：R~2=0.86,RMSE=32.11 t·hm~(-2),P=0.80，模型精度明显提升；（3）利用多源遥感技术估测的香格里拉2019年云冷杉林地上的生物量总量为37 042 605.68 t，平均生物量为123.28 t·hm~(-2)。[结论]基于地统计学的序贯高斯条件模拟方法考虑到研究对象的空间异质性、能克服一定的平滑效应，用于实现激光点由“点”到“面”的空间扩展是可行的。星载激光雷达GEDI与光学遥感Landsat8协同的多源遥感数据可有效填补单一遥感数据源的缺陷，提高森林生物量的估测精度，能为激光雷达联合光学遥感估测大范围、全覆盖的森林生物量提供参考。

基于吉林省汪清林业局金苍林场二类调查的局级固定样地数据,利用地统计学的普通克里格法和协同克里格法对研究区域内森林地上生物量进行估计(协同克里格法以地上生物量为主变量,以胸高断面积为协变量),并对2种插值方法进行比较。结果表明:在研究区域内普通克里格法预测精度较低;而协同克里格法能够显著提高预测精度,所产生的均方根误差(RMSE)减少49.0%,平均标准误差(ASE)减少39.4%,预测值和实测值的相关系数提高68.4%。通过插值得到整个林场生物量的空间分布格局图,生物量的分布存在明显的空间异质性。林场平均生物量密度为111.9t·hm-2,总生物量达3.578Tg;并从不同森林类型和龄组对生物...

【目的】针对多源遥感数据及其派生特征因子数据维度高、信息冗余、易造成估测模型过拟合等问题,从高维度遥感特征因子中高效优化特征组合,优化区域森林地上生物量(AGB)的k最近邻(k-NN)估测模型。【方法】提出基于快速迭代特征选择的k最近邻法(KNN-FIFS),以森林资源样地调查数据计算的森林AGB为参考,以留一法交叉验证(LOO)相应的k-NN模型反演的森林AGB均方根误差(RMSE)最小为原则,依次迭代选取遥感特征,优化区域森林AGB的k-NN估测模型。以大兴安岭根河森林保护区为研究区,结合Landsat-8 OLI各波段光谱信息、植被指数、纹理、地形因子、机载合成孔径雷达(SAR)P-波段HV极化后向散射强度信息(PHV)以及森林资源样地调查数据,利用KNN-FIFS方法估测研究区森林AGB,并与多元线性逐步回归法(SMLR)进行对比分析。【结果】利用KNN-FIFS方法,得到当k为3,特征组合为PHV、短波红外波段一均一性(H6)、短波红外波段一二阶矩(S6)、短波红外波段二二阶矩(S7)、海蓝波段相关性(Cr1)、近红外波段相关性(Cr5)、海蓝波段相异性(D1)、增强型植被指数(EVI)时,研究区森林AGB估测结果最优,其精度(R~2=0.77,RMSE=22.74 t·hm~(-2))显著优于SMLR估测精度(R~2=0.53,RMSE=32.37 t·hm~(-2))。【结论】KNN-FIFS方法相比SMLR更适用于森林AGB多源遥感估测;KNN-FIFS方法可以从高维度遥感特征因子中高效选取相关特征进行森林AGB估测。

【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】利用国产合成孔径雷达（ＳＡＲ）系统（ＣＡＳＭＳＡＲ）获取的机载Ｐ－波段全极化ＳＡＲ（ＰｏｌＳＡＲ）数据，分析ＳＡＲ对森林地上生物量（ＡＧＢ）的响应与地形的关系，建立融合地形因子的高精度多项式模型，以提高森林ＡＧＢ的估测精度。【方法】首先以基于机载激光雷达（ｌｉ ＤＡＲ）数据得到的研究区坡度分布图与结合实测样地ＡＧＢ数据得到的森林ＡＧＢ分布图作为参考数据进行系统抽样，分析森林ＡＧＢ与Ｐ－波段ＰｏｌＳＡＲ后向散射强度的关系以及不同坡度下二者的相关性变化；然后利用ｌｉ ＤＡＲ得到的高精度数字高程模型（ＤＥＭ）结合机载Ｐ－波段的轨道数据计算当地入射角，进而建立以后向散射强度、当地入射角以及雷达．．．

【目的】森林生物量的空间精准量化对了解陆地碳储量、碳收支、碳平衡，以及揭示森林碳储量与全球气候变化的影响过程具有重要意义。P波段波长较长，在森林中具有更高的穿透能力，研究机载P波段SAR数据提高森林地上生物量(AGB)估测精度的可行性。【方法】以机载P波段全极化合成孔径雷达(SAR)数据和高精度激光雷达(LiDAR)数据估测的森林AGB抽样点为基础，提取20个极化SAR特征，并分别与森林AGB变化作敏感性响应情况分析。采用多元线性回归模型(MLR)、K近邻方法 (KNN)、支持向量回归(SVR)和随机森林(RF)4种估测方法，探究机载P波段SAR数据的森林AGB估测精度。【结果】在较低森林AGB(均值约45 t·hm~(-2))的森林覆盖区中，P波段的同极化后向散射系数、Freeman-Durden和Yamaguchi分解中的表面和二次散射分量对森林AGB变化敏感；此外H-A-ALPHA极化分解的散射角(alpha)、拓展极化参数极化辨别率参数(PDR)也对森林AGB变化敏感。4种方法估测的森林AGB相对误差均约30%，其中MLR估测结果精度最低，估测精度为63.55%，均方根误差(RMSE)为19.16 t·hm~(-2);RF估测结果精度最高，估测精度为72.97%,RMSE为15.98 t·hm~(-2);KNN和SVR估计结果差别不明显，RMSE分别为17.04和17.09 t·hm~(-2)。【结论】P波段SAR数据对估测森林AGB具有一定潜力，3种非参数方法的估测结果明显优于MLR参数方法。此外，P波段的森林AGB估测精度受到待估森林AGB水平高低的影响明显，在森林AGB水平较高的分组中估测精度较高。在森林AGB均值为45 t·hm~(-2)，最大值为120 t·hm~(-2)的森林覆盖区，以50 t·hm~(-2)将森林AGB样点分为2组时，高森林AGB组的估测精度高出低AGB组约6%。图5表3参34

结合Landsat TM遥感数据和雷竹林样地调查数据,采用偏最小二乘回归法(PLS)建立雷竹林地上生物量估算模型,利用该模型估算临安市雷竹林地上部分生物量。结果表明:雷竹单株地上部分生物量与胸径及雷竹林地上部分生物量与株数之间都呈极显著相关(P<0.01);通过PLS-Bootstrap法筛选自变量能够提高模型精度;模型预测的雷竹林地上生物量均方根误差为3.45t·hm-2,满足大范围估算的精度要求;临安市雷竹林地上生物量为13～25t·hm-2,均值为19.52t·hm-2。

森林对维护区域生态环境及全球碳平衡、缓解全球气候变化发挥着不可替代的作用,对森林地上生物量进行精确估测能够大大减小陆地生态系统碳储量的不确定性。本文结合机载激光雷达、星载激光雷达和成像光学遥感等数据进行大湄公河次区域的森林地上生物量估测,生成连续的森林地上生物量图。结果表明:①基于星机地协同观测数据可以有效地估测森林地上生物量,模型总体平均误差为34t/hm~2,相关系数为0.7;②估测结果与FAO FRA 2010报告以及其它报告公布的结果相比,一致性较好,平均差异为13.3%;③根据本文的遥感反演结果,大湄公河次区域森林生物量总量为62.72亿t,其中常绿阔叶林占71%,落叶阔叶林占10%...

【目的】为了提高高山松地上生物量估测的精度，开发一种滤波算法，减少Landsat时间序列数据的噪声。【方法】基于1987、1992、1997、2002、2007、2012、2017年国家森林资源连续清查固定样地的数据以及1987—2017年的Landsat时间序列影像，利用谷歌地球引擎(Google earth engine,GEE)以及Python，通过Land Trendr滤波、Savitzky-Golay滤波、Horn卷积以及基于空间卷积理论开发的自适应霍恩地形卷积(Adaptive horn topography convolution,AHTC)算法对Landsat时间序列数据进行滤波，应用随机森林回归算法(Random forest regression,RFR)构建香格里拉市高山松地上生物量估测模型，并选择最优估测模型对1987、1992、1997、2002、2007、2012、2017年高山松地上生物量进行反演制图。【结果】1)从图像的直接评价指标均方根误差(Root mean square error,R_(MSE))以及峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,P_(SNR))来看，经过AHTC算法滤波后的图像质量最好；2)在使用RFR方法的情况下，滤波后的数据均表现出比原始数据更高的估测精度；3)经过AHTC算法滤波后的时间序列数据对高山松地上生物量的估测效果最优，其决定系数R~2为0.885、均方根误差R_(MSE)为34.63 t/hm~2、预测精度P为60.75%、相对均方根误差r RMSE为43.59%;4)采用AHTC和RFR方法反演结果分别为1 236万t(1987年)、1 155万t(1992年)、1 455万t(1997年)、1 330万t(2002年)、1 314万t(2007年)、1 345万t(2012年)、1 654万t(2017年)。【结论】使用AHTC滤波方法在一定程度消除了时间序列影像自身所携带的大量噪声和不确定性，有效地提高了时间序列影像的质量，同时也为提高高山松地上生物量遥感估测精度提供了一种新思路。

【目的】探究光学和雷达卫星遥感对亚热带森林生物量的反演潜力。【方法】利用不同季节时间序列的合成孔径雷达(Senitinel-1)和光学数据(Sentinel-2)，对太平湖生态保护区森林地上生物量进行反演。基于后向散射系数、光谱波段、植被指数和生物物理参数，采用回归随机森林算法探究Sentinel-1和Sentinel-2在地上生物量制图中的精度，探究对亚热带森林地上生物量制图的最佳影像采集时期，评估光学和雷达遥感特征参数对提高地上生物量估计精度的贡献。【结果】Sentinel-2对研究区森林地上生物量的估计精度[决定系数(R~2)=0.68，均方根误差(E_(RMS))=37.69 Mg·hm~(-2)]要优于Sentinel-1 (R~2=0.47,E_(RMS)=49.11 Mg·hm~(-2))，但两者联合产生了最佳结果 (R~2=0.78,E_(RMS)=31.56 Mg·hm~(-2))。生长季(6和9月)的光学数据和旱季(12月)获得的雷达数据结合有利于提高地上生物量估算精度。另外，Sentinel-2提取的叶面积指数(LAI)、光合有效辐射吸收比(fapar)和覆盖度(fcover)与Sentinel-1提取的VH极化和VH+VV指数对地上生物量估算具有重要的贡献度。【结论】通过联合不同季节的光学和雷达数据，明确了6、9、12月与LAI、fapar、VH极化、VH+VV指数是地上生物量反演的最佳时相和预测变量。图8表3参29

【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。

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

【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

为探讨CBERS-02B星CCD数据在亚热带森林地上碳储量估算方面的能力,以东莞市范围内的亚热带森林为研究对象,对比分析CBERS-02B星CCD数据的波段信息、植被指数、纹理信息和森林地上碳储量之间的相关性,发现纹理信息的估算能力最强;在此基础上,将波段信息、植被指数和纹理信息结合在一起,通过逐步回归策略构建CBERS-02B星CCD数据的亚热带森林地上碳储量估算模型,其调整系数R2达到0.53,显著度水平P远远小于0.05。这表明:尽管CBERS-02B星CCD数据的近红外波段存在一定的漂移,但是将CBERS-02B星CCD数据的波段信息、植被指数、纹理信息集成构建森林地上碳储量估算模型,...