森林碳储量遥感监测是目前林业定量遥感的研究热点之一。以沽源县为研究对象,采用TM影像,对原始自变量进行MNF变换后得到新变量,建立森林乔木地上碳储量遥感估测模型。模型相关系数R为0.708,通过实测样地对估测结果进行检验,精度达到89.89%。结果表明,当自变量间存在显著复相关性情况下,通过MNF变换能有效去除复相关性,用新变量建立的模型估测效果较好。

【目的】构建地理加权随机森林（Geographically weighted random forest,GWRF）模型估算森林碳储量以解决区域尺度范围内森林碳储量估算精度不高的问题，对科学经营管理森林、推动碳循环和碳汇相关研究、实现我国“双碳”目标有重要指导意义。【方法】以黑龙江省小兴安岭、长白山地区森林植被碳储量为研究对象，基于2015年森林资源连续清查数据和Landsat8-OLI影像，采用普通最小二乘（Ordinary least squares,OLS）、随机森林（Random forest,RF）模型、地理加权回归（Geographically weighted regression,GWR）模型以及地理加权随机森林模型分别构建不同林型及总体（不分林型）的森林碳储量估测模型，比较是否区分林分类型时，不同模型预测精度之间的差异，实现对研究区森林碳储量的精准反演。【结果】1)各个模型在区分林型时的预测精度均高于总体（不分林型）情况，以GWRF模型精度最优，其中针叶林精度最高（R²=0.58,RMSE=15.97 t/hm²）；阔叶林次之（R²=0.46,RMSE=17.66 t/hm²）；针阔混交林随后（R²=0.45,RMSE=19.51 t/hm²）；总体（不分林型）最低（R²=0.40,RMSE=20.22 t/hm²）。2)4种模型的检验精度GWRF>RF>GWR>OLS。与OLS相比，GWRF在针叶林、阔叶林、针阔混交林和总体（不分林型）中提升的ΔR²分别为0.15、0.09、0.16和0.04；降低的ΔRMSE分别为2.09、1.35、3.47和0.89 t/hm²；与RF相比，GWRF提升的ΔR²分别为针叶林0.14、阔叶林0.06、针阔混交林0.04、总体（不分林型）0.02；降低的ΔRMSE分别为针叶林1.95 t/hm²、阔叶林0.86 t/hm²、针阔混交林0.67 t/hm²、总体（不分林型）0.29 t/hm²。3)研究区森林碳储量密度最高预测值为77.08 t/hm²，最低值为5.24 t/hm²，平均值为41.07 t/hm²，总量为552.04 Tg；从空间上看，森林碳储量高值分布在小兴安岭东南部、张广财岭等地区，呈现斑状不均匀性分布。【结论】相比于其他3种模型，GWRF作为局部模型，考虑到空间异质性，在区域尺度范围内估测森林碳储量有较好的应用前景。区分林分类型能提高预测精度，在今后对森林生物量或碳储量的研究中，应考虑区分林分类型建模。本研究的模型和方法有一定适应性，可为森林资源的快速和精准监测提供方法借鉴。

以福建省闽江流域为研究对象,利用年均降水、温度数据,结合改进NPP模型构建基于气象因子的森林生产力估测模型,并通过森林生产力与二类调查结果对应的小班年龄曲线建立森林生物量模型,以此获得遥感估测模型所需的样地生物量,在此基础上利用遥感影像和杉木平均含碳率可以成功构建森林生物量非线性遥感估测模型和碳储量遥感估测模型。本研究不仅能建立森林碳储量模型,而且避免了繁杂的森林生物量野外实测,节省了大量的人力物力,且不需砍伐森林树木。实验计算结果:闽江流域杉木林碳储量2003~2012年从10 337 774 t增加到19 624 374 t。

生物多样性是维持生态系统健康和提供服务功能的基础。生物多样性监测是生物多样性保护的重要组成部分,使得各国政府和民间社会发现问题、制定解决方案,评估在实现“生物多样性公约”目标方面的行动和进展。机载高光谱数据具有高光谱和高空间分辨率特点,对估测森林物种多样性的分布具有较大潜力。但是,高空间分辨率的特点有可能成为限制高光谱数据对森林物种多样性估测精度的因素,特别是当像素尺寸小于树种识别尺度(例如树冠)时。机载激光雷达是一种主动遥感方式,由于其具有探测三维植被结构的能力,在生态和生物多样性保护研究方面愈发重要。

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】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。

针对碳储量回归预测模型存在共线性和精度较低的问题,利用森林资源二类调查数据和SPOT5影像数据对北京市延庆县的杨树林进行碳储量反演研究。先对选取的10个指标进行主成分分析,在此基础上采用径向基函数(RBF)神经网络方法构建碳储量反演模型,用预留测试样本验证,并与实测值进行比较。研究结果表明:SPOT5数据和二类数据可以很好地结合起来用于森林地上碳储量反演研究;PCA-RBF神经网络森林碳储量遥感反演模型拟合精度为99.90%,平均预测精度达到96.71%,预估效果较理想;模型训练完成后,可以应用于延庆县森林地上碳储量反演。

针对传统k-最近邻法(k-nearest neighbor,k-NN)在搜索最近邻单元时赋予特征变量相等的权重,缺少对特征变量加权优化等不足问题,在云南省香格里拉市,以高山松Pinus densata为研究对象,基于49块实测标准地,116株高山松样木和Landsat 8/OLI影像,在前期进行基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的k-NN模型实现的基础上,对k-NN的3个参数(k,t和d)进行反复测试优化组合,在像元尺度上对研究区高山松地上生物量进行遥感估算。结果表明:基于遗传算法优化的k-NN模型精度优于传统的k-NN模型,优化前均方根误差为30.0 t·hm~(-2),偏差为-0.418 t·hm~(-2),相对标准误差百分比(R_(MSE))为54.8%;优化后均方根误差为24.0 t·hm~(-2),偏差为-0.123 t·hm~(-2),R_(MSE)为43.7%。基于优化k-NN模型的研究区高山松地上生物量总储量估测结果为0.89×10~7t。图7表6参20

【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】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。

以北京市延庆县为研究对象,利用遥感和地学数据,分析其与地面碳储量的相关关系,探讨基于遥感和地学信息的森林碳储量遥感估测。利用森林资源二类调查数据和2004年SPOT-5遥感影像,选取B1、B2、B3、B4 4个单波段,IDVI、IRVI、INDVI 3种植被指数以及海拔、坡度共9个因子,对这9个因子进行降维,并提取主成分,建立基于主成分回归的森林碳储量估测方程。结果表明:模型复相关系数为0.892;用30个独立样本检验模型的可靠性与精度,相关系数为0.769,精度达到91.60%。该方程可用于森林地上部分碳储量估测。

【目的】采用KNN方法进行碳储量估测,并对估测后的数据进行各种校正处理,绘制森林地上碳储量的空间分布图,为我国森林碳储量和固碳潜力的研究提供基础数据和科学依据。【方法】以黑龙江省大兴安岭为研究区(50°05'—53°33'N,121°11'—127°01'E),基于2010年森林资源连续清查固定样地和同年Landsat5 TM影像数据,利用k-邻近法(KNN)在像素级水平上对森林地上碳储量进行估算。采用多准则方法分东、南、北和中4个区域对样地坐标和其对应的影像光谱值进行坐标重配准,并根据实测样地数据对坐标重配置前后不同林分类型地上碳储量估测精度进行评价;针对KNN方法像素级估测结果存在明显的高...

[目的 ]为了解决碳储量的不确定性受单一类型变量的影响，而忽略了残差变异导致模型不确定性的问题，研究不同类型变量对碳储量估测模型的不确定性。[方法 ]以香格里拉市高山松为研究对象，采用随机森林联立蒙特卡洛（RF-MC），基于不同变量组合建立回归模型，判断各模型的不确定性。[结果 ]表明：（1）光谱和样地数据直接参与RF-MC模型的估测精度及不确定性最差。（2）在上一步的基础上引入纹理特征的模型预测结果优于引入DEM。（3）同时引入DEM和纹理特征的RF-MC模型效果最优（R2=0.892,RMSE=5.539 t·hm~(-2),MAE=4.319 t·hm~(-2), rRMSE=18.7%）。模型拟合度提高了0.343，模型的不确定性降低了19.43%。[结论 ]基于多特征的RF-MC方法在碳储量估测中效果较好，不同类型的变量对碳储量估测精度及不确定性有一定的影响。

森林碳储量主要通过地面调查数据来估算，存在着统计工作量大，建模复杂度高等难点。如何快捷、准确地估测森林碳储量一直是国内外林业领域研究的热点和难题。结合遥感图像监测尺度大和ＩｎＶＥＳＴ模型输入参数少的特点，提出一种基于ＩｎＶＥＳＴ模型结合遥感图像估测森林碳储量的方法。该方法根据森林类型碳储量信息和相应的栅格数据，利用ＩｎＶＥＳＴ模型估测区域森林碳储量，然后通过比对多期遥感数据估测出的碳储量得出该区域碳储量变化，从而实现森林碳储量的动态监测。对浙江省庆元县２００９年的碳储量进行了估算和绘图，根据行政区划图可估算出乡（镇）和村级的碳储量。实验分别对坑西村２００９年和２０１４年的碳储量进行了估算，根据．．．