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[期刊] 自然资源学报
[作者]
马泽清 刘琪璟 徐雯佳 李轩然 刘迎春
利用江西千烟洲地区2005年Landsat 5 TM遥感图像数据和同期野外调查获得的28个样方湿地松(Pinus elliottii)各器官生物量数据,分析了植被指数、影像变换(主成分分析,缨帽变换)结果与森林各器官生物量之间的相关关系,进而建立了光谱-植被指数与生物量多元回归模型。湿地松林各器官与遥感光谱、植被指数拟合相关性大小依次为:叶生物量>枝生物量>地上生物量>树干生物量。通过多元回归模型计算出湿地松林叶生物量平均为573 g.m-2,地上生物量平均为6 628 g.m-2,低于样地调查平均值。单一植被指数与生物量相关性较低,ND-VI并不适用于盖度较大的湿地松林;遥感影像经主成分分析...
关键词：
遥感 植被指数 森林 生物量 千烟洲
[期刊] 自然资源学报
[作者]
谭清梅 刘红玉 张华兵 王聪 侯明行
以盐城湿地自然保护区核心区的ETM+图像数据和同期野外实测的31个样方地上生物量干重、湿重数据为数据源,分析了15个遥感信息变量与湿地植被地上生物量干重、湿重的相关关系,并选择在0.01水平上显著相关的8个遥感变量建立一元线性回归模型、一元曲线回归模型以及多元逐步回归模型,并对比得出最优模型,进而计算出整个研究区的地上生物量。研究得出:①与研究区湿地植被地上生物量干重和湿重相关性最大的都是ETM+4波段,干重的相关系数为0.833,湿重的相关系数为0.796;②研究区植被地上生物量干重和湿重的遥感估算模型都是一元三次函数模型,且干重模型的拟合精度要优于湿重模型;③得到研究区地上生物量干重总重量...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
曾伟生1 姚顺彬2 肖前辉3
摘 要：以我国湿地松 154 株样木的生物量实测数据为基础，综合利用分段建模方法和非线性误差变量联立方程组方法，建立了与立木材积方程相容的地上生物量方程和生物量转换因子模型，以及与地上生物量方程相容的地下生物量方程和根茎比模型。结果表明：所建地上生物量方程的平均预估误差小于 5%，地下生物量方程的平均预估误差小于 10%，全树生物量估计的平均预估误差小于 3%，完全可满足森林生物量计量的精度要求，从而为我国湿地松林的生物量估计及碳汇能力评估提供了计量依据。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
毛学刚 王静文 范文义
大兴安岭林区是我国最大的天然林区，估算该区域的森林生物量，并研究该区域的森林生物量的空间格局特征具有重要意义。以２０世纪末至２１世纪１０年代期间（１９９４—１９９７、２００６—２００７、２０１０—２０１１）的Ｌａｎｄｓａｔ５系列ｔＭ遥感影像为基础数据，建立遥感信息模型，估算黑龙江省大兴安岭地区３个时期的森林生物量。采用０°、４５°、９０°、１３５°方向以及全局Ｍｏｒａｎ＇ｓ Ｉ系数和半变异函数块金值、基台值、变程、块金值与基台值比值、拱高与基台值比值５个参数，对２０世纪末至２１世纪１０年代研究区域３个时期的森林生物量进行异质性和空间自相关性分析。结果表明：研究区３个时期的森林生物量的整体性良好．．．
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
张景路 朱雅丽 张绘芳 刘建 地力夏提·包尔汉
【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。
[期刊] 林业科学
[作者]
李飞 陈永瑞
利用一块天然小流域，研究了人工湿地松林内Ｋ、Ｐ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｚｎ、Ｃｕ、Ｆｅ、Ｍｎ等矿质元素１９９３—１９９４年通过降雨输入、地表径流输出以及积累、留存、淋溶、归还、吸收等循环过程。湿地松林有较高的生产力（生物生产量２０．３４９ｔ／ｈｍ２·ａ，生长量９．４０８ｍ２／ｈｍ２·ａ），原因在于它对矿质元素有较高的利用率。林分矿质元素支出大于收入，在总体上，林地呈退化状态；并且归还量少，林分矿质元素循环效率低。建议采取人工措施调控湿地松林，以提高林分生产力，建立良性循环的生态系统。
关键词：
湿地松,人工林,营养循环
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
涂洁 刘琪璟 简敏菲
运用枝条解析法对江西省千烟洲19年生湿地松Pinus elliottii枝条生物量及生长量进行估算,建立了树冠生物量及生长量回归模型。结果如下:枝生物量(WB)与枝径(DB)间呈WB=0.017 8D3B.006 1的幂函数相关,r2为0.840 8。分枝断面积合计(ATB)与胸径(DBH)间呈ATB=1.850 2D1B.H541 8的幂函数相关,r2为0.750 9。树冠生物量(WC)与胸径间呈WC=7.105 9D2B.H596 5的幂函数相关,r2为0.920 5。树冠生物量模型的参数估计及分组检验结果表明:方程的总相对误差在允许范围内,预估精度总体在90%左右。树冠生长量(y)与胸径...
[期刊] 林业科学
[作者]
周律 欧光龙 王俊峰 胥辉
【目的】确定思茅松林生物量遥感估测的光饱和点,构建空间全局和局域遥感信息模型反演思茅松林生物量,为思茅松林生物量遥感估测提供参考。【方法】以云南省普洱市思茅松林为研究对象,基于Landsat8 OLI遥感影像数据和森林资源二类调查数据,运用二次项函数和幂函数求解思茅松林生物量光饱和点,采用普通最小二乘模型(OLS)、空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)和地理加权回归模型(GWR)构建遥感信息模型,估测思茅松林地上生物量。【结果】1)普洱市思茅松林Landsat8 OLI遥感估测地上生物量的光饱和点为106.3 t·hm~(-2);2)空间回归模型拟合精度较高,尤其是GWR模型具有最高的R2(0.373)和最小的AIC(4 577.8),其拟合精度显著高于OLS、SLM和SEM模型;3)独立性样本检验结果表明,GWR模型的预估精度最高,且通过刀切法检验可知GWR模型在高值阶段(≥100 t·hm~(-2))和低值阶段(0～50 t·hm~(-2))的生物量估测能力强于OLS、SLM和SEM模型;4) GWR模型反演计算结果表明,思茅松林单位面积地上生物量为66.496 t·hm~(-2),与实测值偏差23.511%,估测误差低于OLS、SLM和SEM模型。【结论】对普洱市思茅松林生物量进行遥感估测时,GWR模型优于OLS模型和其他空间全局回归模型,且GWR模型可在一定程度上解决高值低估和低值高估问题,减小光饱和点对遥感估测精度的影响。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
陈媛媛 郭莹莹 魏翀 向云飞 朱梦瑶 张昕
采用先进遥感手段加强对滨海湿地资源的监测对其管理与保护至关重要。以江苏盐城国家级珍禽自然保护核心区为实验区，借助GEE云平台对获取的湿地植被生长关键期(5月至9月)的Sentinel-1 SAR和Sentinel-2多光谱时间序列影像基于中值法进行月影像合成，然后对5个单月份数据集和4个不同时间跨度的多月份数据集基于7种不同的波段组合方案构成63个测试集，最后基于随机森林方法对各测试集进行湿地分类制图与比较分析。结果表明，与仅利用Sentinel-2的可见光与近红外波段相比，增加短波红外波段能显著提高滨海湿地的分类精度，总体精度最高可提高8%以上，增加红边波段总体精度最高可提高5%;与仅使用Sentinel-2光谱波段相比，将常用植被指数和Sentinel-1 SAR数据添加到湿地分类中，总体分类精度最高达到了90.6%。实验也验证了使用多月份时间序列遥感数据合成的分类效果要优于单月影像分类结果。研究结果为区域尺度中/高分辨率遥感影像的湿地分类提供了一定的技术参考。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
刘伟乐 林辉 孙华
湿地遥感变化信息检测并识别一直是遥感动态监测的一个技术难点。以东洞庭湖为研究区,2期GF-1遥感影像为研究对象,在数据预处理的基础上,将研究区分为芦苇、苔草、辣蓼与泥蒿、水体、泥滩地等6种类型。研究引进了NDVI植被指数波段与第一主分量波段(PC1)对传统的图像差值算法进行改进,提取出两期影像的变化信息,并与支持向量机的多时相影像分类后检测算法相比较。结果表明:(1)研究区遥感影像经过大气校正和图像配准等预处理之后,GF-1遥感影像变化检测的最佳波段组合为RGB=432;(2)利用支持向量机分类器对两期遥感影像进行分类时,样本选择的可分离度均在1.9~2.0之间,分类结果的总体精度为85.34...
[期刊] 资源科学
[作者]
杨桄 张柏 边红枫 王宗明 王志强
TM遥感影像中专题信息的自动提取是目前遥感界的研究热点,也已成为遥感信息生产流程中的瓶颈环节。本文分析了耕地专题信息自动提取的研究现状,选取了吉林中部和辽宁省东北部作为研究区,采用监督分类的方法对研究区TM遥感影像进行分类,提取了玉米地专题信息,玉米地信息的提取精度为85.5%。根据遥感影像目视解译的原理,提出了基于多特征空间的遥感影像专题信息自动提取的研究方法,通过对多特征空间的数学描述和计算机处理实现遥感专题信息的自动提取。采用多特征空间的方法将玉米地信息分为光谱特征空间、形状特征空间、区域地学特征空间和干扰特征空间,应用ERDAS8.5遥感图像处理软件中的knowledge engine...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
辛动军 袁梦 陈建安 钟旭 臧艺元 胡平 钟国忠 唐鼐 王传立
以黄家湖国家湿地公园为例,利用高分辨率遥感影像数据,研究提出了一种基于FDCT与ELM的湿地类型分类方法。该方法利用湿地遥感影像的光谱特征、纹理特征、空间特征作为ELM的输入数据,将遥感影像进行FDCT变换分解,获得影像的高频曲波变换系数和低频曲波变换系数,选取高频部分曲波变换系数组合作为地物的纹理特征;采用连续可微的Sigmod函数作为学习函数。湿地类型识别实验结果表明,该方法能够快速实现湿地类型的自动分类,总体分类精度达到了86.7%,高于传统SVM方法 76.5%的分类精度,Kappa系数超过0.83,为湿地景观遥感动态监测奠定了较好的研究基础。
[期刊] 草业科学
[作者]
杨东 杨秀春 金云翔 徐斌
草地生物量是衡量草地生态系统生产力的重要指标,也是研究草地生态系统物质循环的重要基础。为了系统梳理草地生物量遥感监测研究进展,以Web of Science中1995–2020年的557篇相关文献作为数据源,运用CiteSpace软件从发表论文的国家、机构和学科分布,以及关键词共现、文献共被引、期刊共被引等角度分别进行可视化的计量分析。结果表明,草地生物量遥感监测发文量随时间推移总体呈增长趋势;发文量排名前3的国家为美国、中国和德国;中国科学院发文量最多,且远超过其他机构;发表论文的学科以生态学、环境科学和遥感科学为主;从期刊被引用看,《Ecology》、《Oecologia》和《Global Change Biology》为被引频次前3的期刊;关键词共现图谱显示植被、草原、气候变化、生态、地上生物量等为主要节点关键词;通过对热点关键词以及被引文献聚类结果分析,揭示新的遥感数据源和监测技术方法将会促进草地生物量遥感监测领域的迅速发展。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
蒋馥根 孙华 林辉 龙江平 蒋治浩 雷思君
森林生物量能直接反映森林质量,遥感技术结合地面样地能实现林分或区域范围森林生物量的反演,反演结果对制定森林资源合理利用、生态环境改善等方面的政策具有重要的指导意义。论文以旺业甸林场Landsat8 OLI影像为数据源,从影像中提取161个植被指数,对比Pearson相关系数法和随机森林法进行特征变量选择,分别筛选出合适的因子作为模型自变量,结合实地调查数据,建立多元线性逐步回归、地理加权回归、kNN回归和随机森林等4种生物量反演模型,并对模型结果进行精度验证。研究结果表明:1)利用Pearson相关系数法进行特征变量选择要优于随机森林法。2)短波红外光和近红外区间波段组合得到的植被指数与生物量的相关性显著,相关性系数最高的前五个因子为SR627、SR637、SR647、SR64、SR213,分别达到了0.776、0.761、0.730、0.702和0.657;3)4种生物量反演模型中,随机森林模型效果最好,决定系数R2为0.72,RMSE=8.12,EA=76.54%;线性逐步回归模型次之,R2为0.65,RMSE=9.01,EA=72.88%;其次是kNN回归模型,R2为0.59,RMSE=9.75,EA=74.89%;地理加权回归模型效果最差,R2为0.58,RMSE=13.75,EA=53.95%;4)利用随机森林模型对研究区进行生物量反演,反演结果生物量空间分布与实际情况基本一致,反演效果较好。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
颜辉 蒋湘涛 王汶珮 伍振宇 刘帆 魏英杰
【目的】以Sentinel-2遥感影像数据为基础，结合森林实测样地数据，以崇礼区森林地上生物量反演为例提出反演新思路。【方法】基于2021年7月河北省崇礼区Sentinel-2遥感影像数据、2021年6—8月的71块崇礼区森林样地实测数据，利用实测数据中的胸径、树高，根据河北省森林生物量计算公式计算各样地实测生物量，通过SNAP、ENVI等软件对遥感数据进行重采样、裁剪等预处理，提取影像原始波段，并计算植被指数、纹理因子、缨帽指数等遥感因子，对遥感因子进行皮尔逊相关性分析筛选，并以匹配最佳纹理窗口大小优化纹理因子的选择，分别采用多元线性回归、BP神经网络以及随机森林3种算法进行崇礼区AGB建模，利用R~2以及RMSE评价其模型精度，并选取最优模型进行生物量反演并绘制生物量空间分布图。【结果】1)在遥感因子选择中，除了常规的绿波段、红波段和2个植被红边波段与植被指数DVI、SAVI、EVI，纹理因子的均值和缨帽指数的亮度与绿度在生物量反演模型的建立中也起到了重要的作用，且纹理因子窗口大小的选择也会对最终模型的精度造成影响；2)3种模型的精度均满足反演生物量的要求，以随机森林模型效果最好、多元线性回归模型次之、BP神经网络模型精度最低，但经过十则交叉验证法的BP模型精度有所提升，最优的随机森林模型R~2达到了0.843;3)经过最优模型的反演，崇礼区AGB分布主要在50～200 mg·hm~(-2)，集中在西部环山地带，存在明显的空间异质性。【结论】利用Sentinel-2遥感影像反演森林生物量具有较高的精度，随着植被指数、缨帽指数、纹理因子的加入，模型效果呈递增趋势，并且纹理因子的窗口大小选择在森林生物量遥感反演中有着重要的影响。
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