城市森林是森林生态系统的重要组成部分,在改善城市生态环境方面发挥着重要作用。研究城市森林碳分布对于陆地生态系统碳循环的模拟和城市的生态建设规划具有重要意义。以深圳市建成区森林为研究对象,分别采用逐步回归、协同克里格和K个最靠近邻居(KNN)3种方法对深圳市的森林碳分布进行模拟。结果表明:3种方法估测结果各有其优缺点。逐步回归和KNN法能够较准确地反映森林碳分布的信息(如行道树、公园等),但逐步回归的预测结果偏小,KNN法的预测结果偏大。协同克里格法则可以较准确的反映建成区森林碳分布并能导出总体估测值,但对森林碳空间分布的细节反映不如逐步回归和KNN。

为了研究林场级森林林木生物量和碳储量的信息,以海南省岛东林场为例,采用系统(等距)抽样方式对该场林木资源进行抽样调查。选择政府间气候变化专门委员会(IPCC)制定的方法对不同龄组、不同类型森林的林木生物量和碳储量进行估算。结果显示:林场森林林木碳储量大,达53.00万t,但单位面积上的碳汇能力低,仅为54.35 t/hm2;不同类型林分各个生长阶段(龄组)的单位面积碳储量不尽相同,其中木麻黄成熟林最高,为141.08 t/hm2。以上结果表明,当前短周期人工林皆伐作业模式下的森林林木生物量积累不足,造成岛东林场碳汇能力较低。当前经营方式不能满足应对全球气候变化为目的的多功能森林经营的要求,需要...

【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。

以临安市为例,利用2004年森林资源清查样地数据和同年度Landsat TM影像数据,采用一元二次非线性回归和序列高斯协同模拟方法分别模拟森林地上部分碳密度及其分布,并对模拟结果进行比较分析。结果表明:一元二次非线性回归估计得研究区森林碳储量为2365404.37t,碳密度平均值为9.0000t·hm-2,最大值为73.7144t·hm-2,最小值为0.7156t·hm-2;序列高斯协同模拟得研究区森林碳储量为3291659.83t,碳密度平均值为12.5233t·hm-2,最大值为78.9133t·hm-2,最小值为0.0833t·hm-2;根据2004年森林资源清查样地数据,按随机抽样方法...

在分析深圳市城市森林现状的基础上,运用美景度评价法对城市人工林和天然次生林的林内景观进行景观评价,分析影响森林景观的主要因子,建立各类森林景观美景度模型,探讨主要构景要素与城市森林景观质量的关系。结果表明:深圳市人工林较天然次生林的林内景观质量高,人工林林内景观美景度平均值为0.092,天然次生林为-0.187。影响人工林和天然次生林林内景观质量的主要因子不同,人工林林内景观主要受林下层高度、层间植物丰富度、林木排列方式、枯树倒木、林下层统一度等9个因子影响,其景观模型是SBE=0.131+0.177x5-0.195x8+0.208x9-0.162x10-0.129x12-0.000 08x1...

根据所采用数据源的不同,介绍了当前国内外森林地上生物量测算中所用的主要方法,即基于森林资源清查的方法和基于遥感估测的方法。根据国内外前期研究成果,概括了这两种方法的特点及其存在的一些不足,初步探讨了结合多源数据联合估测森林地上生物量的方法。结合当前森林地上生物量研究中存在的问题,讨论了估测方法的尺度、模型与参数化以及精度与验证的问题,最后提出了今后森林地上生物量研究中应重点开展的工作。

【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。

随着深圳市逐步实施文化立市的发展战略,文化设施的设置和选址变得日益重要。论文利用Arcgis和SPSS软件,通过定性描述与定量分析相结合的方法来探究深圳市文化设施的分布特征,认为区际差异大,总体上呈现以特区内为核心,特区外为边缘地带的分布格局等是其主要特征,进而得出区域经济、人口分布、交通区位、政策等因素是造成现有分布格局的重要原因。

介绍野外估测森林土壤N有效性的常用方法,包括埋袋法、PVC顶盖埋管法、离子交换树脂袋法、树脂芯法、15N同位素法和生态系统N收支估算法。同时指出,传统的以土壤N矿化为N循环核心的理论受到挑战,新的理论体系中,把解聚合、植物-微生物竞争、微环境的作用作为N有效性估测的关键,为此,以上研究方法均存在局限性,N有效性的研究方法还有待进一步改进。

【目的】森林蓄积量是反映森林资源总规模和水平的基本林分调查因子之一，也是衡量森林资源丰富程度和森林生态环境优劣的重要依据。为探索更优的森林蓄积量建模和估测方法，以期为林业科学中森林蓄积量的估测研究提供新的方法与思路。【方法】以浙江省龙泉市为研究区，以单位蓄积量（m~3/mu）为研究对象，集成森林资源二类调查数据、高分二号遥感影像数据、数字高程模型（DEM）数据。通过逐步回归特征选择方法选取与蓄积量相关的自变量因子，在不区分树种的情况下，利用极端梯度提升（eXtreme gradient boosting,XGboost）方法、决策树梯度提升（Light generalized boosted regression models,LGBM）方法和梯度提升（Gradient boosting）方法分别建立蓄积量估测模型。然后，基于区分针叶林、阔叶林、针阔混交林的情况下，用XGboost方法再次建立蓄积量估测模型，并与未区分树种情况下的估测结果进行对比。采用十折交叉验证法对模型性能指标进行检验。【结果】在不区分树种的情况下，XGboost呈现了最佳的效果，优于LGBM方法和Gradient boosting方法，其建模精度为89.65%，估测精度为83.19%。在区分树种结构下，XGboost方法的建模精度（89.31%）与不区分树种情况下没有明显区别，但估测精度（84.5%）有一定提升，其中针叶林的效果最好。【结论】逐步回归特征选择方法结合XGboost方法能够取得最好的森林蓄积量估测效果，区分树种能够在一定程度上提高模型的泛化能力。XGboost方法在实践中使用方便，提供了在短时间内估测森林蓄积量的可能性，从而为森林蓄积量的估测提供了新的方法。

该文探讨和评价了利用星载EO-1 Hyperion高光谱遥感数据定量估测森林郁闭度的能力.高光谱数据光谱特征空间降维采用两种方式,一种是光谱特征选择的波段选择法(BS),另一种是光谱特征提取的主成分变换法(PCA).从森林资源变化图上获取200个样点的实测郁闭度值,130个用于建模,70个用于验证.对应图像的取值采用单像元值(NP)和3×3窗口的平均值(W33)两种方法.两种光谱特征降维方式和两种图像取值方法构成4种估测模型(BS-NP、BS--W33、PCA-NP和PCA-W33).分析过程为:①对图像进行预处理,选出质量好的波段;②采用逐步回归技术提取与郁闭度相关性高的波段或变量;③建立多...

对采用遥感图像估测森林可燃物载量的方法进行综述。首先将现有方法根据对像元载量的分配方法,分成直接分配法和间接分配法2种。直接分配法分成聚类分析法和判别分析法;间接分配法分为简单植被特征法、林分模型法和综合因子约束法3种。然后对各方法的优缺点进行评价,指出现有方法整体准确率不高的不足,并分析产生误差的3个来源:1)从遥感图像判读中间特征所产生的误差;2)从中间特征到可燃物载量之间的误差;3)使用可燃物模型所产生的误差。据此提出改进现有方法、提高估测准确率的3个思路:1)使用新图像,如更高分辨率遥感图像、雷达图像或混合图像;2)选择更合适的中间特征以及它们与可燃物载量的关系模型;3)使用连续变量来...

该文将 1幅TM遥感图像分别分成 1 4及 1 2幅 ,通过实例分析了 1 4,1 2及整幅TM图像所能达到的几何精校正精度 .然后 ,以样地对应的遥感和GIS信息为影响森林蓄积估测的变量 ,采用最小二乘原理及岭迹分析 ,研究了上述 3种不同面积幅值图像对应林区影响森林蓄积估测的主要变量 .由 3种不同面积遥感区域蓄积估测方程中所含变量的个数、种类及预报精度 ,详细分析了遥感区域大小对蓄积估测的影响规律

为提高ALOS PALSAR数据估测森林结构参数的精度,引入代表林分结构复杂程度的调整熵值(ENTadj)参与估测,以消除林分结构对雷达后向散射系数的干扰。首先利用野外样地实测的树高计算林分的调整熵值,与Landsat8 OLI第6波段建立线性回归模型,获得基于像元的调整熵值。一般森林结构参数与ALOS PALSAR后向散射系数之间的关系可以用对数模型模拟。引入基于像元的调整熵值作为自变量对原始对数模型进行改进,分别对林分平均高、林分平均胸径、林分蓄积量建立了3种形式的改进模型。利用原始模型和改进模型分别对杉木林、马尾松林、阔叶林和针阔混交林的上述森林结构参数进行估测。最后比较模型拟合精度筛选...