【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】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。

【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。

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】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】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。

【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

应用机载单基线极化干涉SAR(Pol-InSAR)数据,基于极化相干层析(PCT)技术提出了一种反演森林地上生物量的新方法。首先采用单基线PCT提取每个像元的森林相对反射率垂直分布,然后按林分统计得到森林平均相对反射率垂直分布;再次对森林平均相对反射率垂直分布进行高斯函数拟合,提取林分层析测量高;最后以通过样地调查统计得到的20个林分的地上生物量为参考数据,采用交叉验证方法建立和评价基于层析测量树高的地上生物量估测模型,并与基于经典三阶段反演的林分优势木平均树高估测地上生物量的方法进行对比。结果表明:基于层析测量高的反演模型决定系数(R2)为0.822,均方根误差(RMSE)为53.14 t·...

【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。

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。

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。

森林地上生物量(Above Ground Biomass,AGB)作为重要的森林参数,在全球碳循环和气候变化中扮演着重要的角色。因此,实现大区域或全球尺度的森林AGB精确估测,对于人类的生产生活具有重要的意义。多维度合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是目前众多遥感技术中最有潜力实现大区域森林AGB估测的技术手段之一。相比于单波段,单极化,单基线的SAR,具备多极化,多波段,多基线等不同观测模式组合的多维度SAR技术可以获得更多与森林AGB有物理含义关联的特征参数,从而

【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。