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[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
曾晶 张晓丽
以高分一号遥感影像为数据源，结合外业实测数据，通过提取植被指数因子、波段组合因子以及地形因子等１９个因子，建立崂山林场生物量多元线性反演模型，进而分析该反演模型的精度和优缺点，估测崂山林场森林生物量。结果表明：应用多元线性回归法建立的生物量模型平均反演精度达到８０．７５％；根据反演出的林分生物量估测模型，估测崂山林场２０１３年的林分生物量为４０２ ４８５．４４ ｔ。
[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] 草业科学
[作者]
张凡凡 贾子玉 庄前友 红梅 程云湘
利用高光谱遥感技术能够高效，无损，快速的获取草地地上生物量，对草地畜牧业的高效管理，动态监测及草畜供求关系平衡等方面具有重要意义。为了探求估算生长期针茅群落地上生物量最适宜的光谱变量与植被指数，本研究在内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗牧场获取光谱反射率与地上生物量数据，通过原始高光谱数据以及一阶微分，植被指数，绿峰与红谷等变量，运用回归模型建立相应地上生物量估算模型并对比评价模型精度。结果表明：克氏针茅（Stipa krylovii）群落在7-8月的牧草生长过程中，生物量逐渐增加，8-9月牧草枯黄明显，生物量明显下降。对原始高光谱进行微分处理有助于提高敏感波段与地上生物量的相关性；在高光谱变量中，利用红边斜率（Dr）构建的线性模型精度最佳，R2为0.94，均方根误差（RMSE）为1.97g/m2，平均相对误差（MAE）为1.97g/m2。在植被指数中，利用土壤调整植被指数（SAVI）构建的多项式模型精度最佳，R2为0.92，RMSE为1.15g/m2，MAE为1.39g/m2。本研究能够为用不同高光谱变量估算针茅群落地上生物量提供科学依据，为快速精准的牧区天然草场遥感监测提供方法和技术支持。
关键词：
生物量 高光谱遥感 模型估测 波段优选
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
田晓敏 张晓丽
生物量是林业和生态应用研究的重要信息,森林生态系统地上生物量估算的遥感技术引起了国内外学者的广泛关注。总结与探讨不同数据源与估算方法能够为森林地上生物量的估算提供指导。本文首先总结并探讨单传感器遥感数据,包括光学遥感、合成孔径雷达与激光雷达数据在森林地上生物量估算中的应用,以及协同使用多源遥感数据估算森林地上生物量的优势;然后论述森林地上生物量估算的传统模型估算法与机器学习估算方法(决策树法、K最近邻法、人工神经网络、支持向量机、最大熵)。多源遥感数据集成能够结合不同数据的优势,能够为森林地上生物量估算提供丰富的特征信息,结合机器学习估算方法,是提高森林地上生物量估算的准确性的发展趋势。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
刘俊 孟雪 高媛赟 温小荣 林国忠 佘光辉 刘雪慧
基于２００７年建德市森林资源二类调查数据和ＴＭ影像数据，采用蓄积量—生物量换算因子连续函数法计算松树生物量，对松树树种分立地质量等级和不分地位等级２种类型建立生物量的遥感估测模型，并进行精度检验。结果表明：（１）以ＴＭ遥感影像主成分分析中第一主成分为自变量的模型拟合效果最好，决定系数Ｒ２均在０．６以上，最高０．７７３。（２）利用预留独立样本对模型精度进行验证，不分地位级总体估测精度为９２．５１％，分立地质量等级好、中、差３种类型总体估测精度分别为９７．６６％、９６．５６％、９７．３２％，分不同立地质量等级建模精度明显优于统一建模的精度。研究结果为森林生物量遥感估测提供一种改进的思路，且为提高森．．．
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
刘赛赛 陈冬花 栗旭升 刘聪芳 李虎
[目的]探索高分一号卫星影像在新疆落叶松林林分郁闭度估测中的应用潜力,为高分一号卫星影像用于林分郁闭度定量估测提供技术方法。[方法]以新疆布尔津林场为研究区,以阿尔泰山西段新疆落叶松林为试验对象,基于高分一号PMS多光谱影像和DEM数据,利用遥感和GIS技术,采用多元逐步回归和BP神经网络2种方法对新疆落叶松林分郁闭度进行估测。[结果]从模型验证结果可以看出,BP神经网络模型(决定系数R~2=0.713,均方根误差RMSE=0.082,相对均方根误差rRMSE=0.175,估测精度EA=82.401%)对新疆落叶松林林分郁闭度的估测要明显优于多元逐步回归模型(R~2=0.692,RMSE=0.085,rRMSE=0.182,EA=81.680%),且BP神经网络模型建模时R~2=0.714,与其精度验证时的R~2=0.713非常接近,说明模型的稳定性良好。[结论]2种模型的估测精度均高于80%,这说明高分一号PMS数据在新疆落叶松林林分郁闭度估测方面具有一定的潜力。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
黄屹杰 张加龙 胡耀鹏 程滔
【目的】采用遥感数据估算森林地上生物量仍存在一些不确定性问题，研究估算过程中的误差来源及其占比，对提高森林地上生物量的估测精度具有重要意义。【方法】从遥感影像提取因子，结合高山松Pinus densata外业调查数据，建立多元线性回归、梯度提升回归树、随机森林等3种地上生物量估测模型，对样地尺度与3种模型的不确定性进行分析和度量。【结果】(1)高山松单株生物量模型不确定性为16.43%，样地尺度的不确定性为7.07%；(2)多元线性回归模型残差不确定性为34.86%，参数不确定性为21.30%，与样地不确定性合成后总不确定性为41.45%；(3)非参数模型中，梯度提升回归树估测高山松地上生物量的总不确定性为23.12%，随机森林为19.42%。【结论】3种遥感估算模型中，非参数模型的不确定性明显低于参数模型。相较于样地尺度，遥感估算模型的不确定性对地上生物量估算精度的影响较大。图3表3参26
[期刊] 资源科学
[作者]
刘卫国 潘晓玲 高炜 师庆东 吕光辉 郭凯
利用阜康绿洲地区2003年8月野外实测53个样方的生物量干重数据和同期的陆地卫星MODIS的1通道,2通道250m遥感图像数据,分析了植被指数NDVI与绿洲植被生物量的相关关系,进而建立该遥感植被指数与绿洲生物量的一元线性和非线性回归模型,并对不同回归模型进行分析比较。研究表明:植被指数NDVI与绿洲生态系统植被生物量之间存在较好的相关性;所建遥感植被指数与绿洲植被生物量的回归模型中,三次方程得到的非线性回归模型(Y=-5593·3NDVI3+7509·7NDVI2-1268·9NDVI+191),是最适合用于监测阜康绿洲生态系统植被生物量的监测;利用该模型进行反演同年4月~9月研究区的生物量...
关键词：
生态系统 遥感 植被指数 生物量
[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] 草业科学
[作者]
王彩玲 王一鸣
受人为和气候变化的影响，草地退化、沙化的现象愈发严重，对草地的监测和保护亦变得愈发重要。生物量是评价草地生态状况的重要指标之一，草地生物量的估算对草地资源管理、生态修复与保护都有着重要的意义。随着遥感技术的发展与植被机理模型的广泛应用，针对草地生物量的估算方法也不断发展，主要分为遥感反演和植被机理模型估算两种方法。本文系统地阐述了遥感反演中的经验回归方法和辐射传输模型，还有基于植被机理的作物生长模型和草地生长模型。此外，本文还介绍了在农业估产领域已经被广泛应用的数据同化技术，分析了在草地生物量同化估算过程中，遥感数据与机理模型存在的互补优势，提出了目前存在的问题和未来发展需求：在简化模型的同时，保证估算的稳定性和准确性并兼顾植被的机理性是未来草地生物量估算的研究重点。
[期刊] 林业科学
[作者]
庞勇 蒙诗栎 李增元
【目的】从反映森林冠层大小的树冠纹理结构出发,利用高空间分辨率遥感影像中树冠纹理的周期性信息,提取基于傅里叶变换纹理序列的纹理指数(FOTO,Fourier-based textural ordination)估测森林地上生物量,探究FOTO纹理因子在温带森林生物量估测上的潜力,为提取新型纹理参数估算森林生物量提供新的参考途径。【方法】以2009年9月获取的小兴安岭地区凉水国家自然保护区(47°11'N,128°53'E)高分辨率机载航空影像(空间分辨率0.5 m)为例,通过提取CCD影像的FOTO纹理参
[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。
[期刊] 草业科学
[作者]
徐祖平 舒朗朗 吴文桂 王子芝 程鑫萌 廖声熙
草地类型划分及其生物量估测对于草地管理与保护具有重要意义。香格里拉草地资源丰富，类型多样，属同纬度高海拔草地的典型代表。为了提升高原复杂地形下草地资源信息的质量，以香格里拉市为研究区，基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）云平台和Sentinel-2遥感影像，结合光谱、植被指数、纹理和地形特征构建了33个原始特征，并使用递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）和特征重要性得分进行特征优化，采用随机森林（Random Forest，RF）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、分类回归树（Classification And Regression Trees，CART）和梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）4种算法对研究区域草地进行提取与分类，最后基于地面样地数据对地上生物量（Aboveground Biomass，AGB）进行反演。研究结果表明：1）RFE算法将特征数压缩到了21个，且海拔特征对草地类型的划分具有最高的重要性；2）RF算法的分类精度最高，总体精度（Overall Accuracy，OA）为91.41%，Kappa系数为88.18%；3）将香格里拉草地可分为5种类型，草地总面积为3265.77 km~(2)，面积最大的类型为亚高山草甸，其面积为2230.03 km~(2)，占草地总面积68.28%，其次为高寒草甸，约占草地总面积18.42%；4）建立了地上生物量与差异植被指数（Difference Vegetation Index，DVI）的二次多项式预测模型，R~(2)为0.783，均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）为154.72 g·m~(-2)；5）香格里拉草地总AGB为152.15万吨，亚高山草甸AGB为102.41万吨，占总AGB的67.31%，其次高寒草甸为27.37万吨，占总的17.99%。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
王金亮 程鹏飞 徐申 王小花 程峰
森林生物量是陆地生态系统碳循环过程中最主要的参数,森林生物量准确估算是进行森林碳循环和碳储量及变化分析的基础。以香格里拉这一特殊区域为研究区,以野外调查样方数据为基础,利用植被指数、降水、积温、太阳总辐射量、海拔等多个因子,组合成遥感综合因子层、地理综合因子层与水、光、热一同构成变量,建立了研究区丽江云杉Picea likiangensis-长苞冷杉Abies georgei林,川滇高山栎Quercus aquifolioides林,云南松Pi-nus yunnanensis林,高山松Pinus densata林等4个建群种森林生物量遥感估算模型,并进行了检验。据此模型开展其生物量估算研究,结...
[期刊] 自然资源学报
[作者]
饶滴滴 于秀波 李鹏 夏少霞 孟竹剑 刘影
基于Sentinel-2植被指数,应用回归分析法分析了鄱阳湖碟形子湖泊(常湖池)的苔草(Carex)群落生物量与植被指数的关系,并探讨了高程水位和气温变化对其的影响。研究结果表明:(1)10种常用的植被指数中,土壤调节植被指数(Soil Adjusted Vegetation Index,SAVI)是常湖池苔草春季生长中后期(3月22日至5月5日)地上生物量估算的最佳植被指数,SAVI构建的三次多项式是常湖池苔草地上生物量最优遥感估算模型,其均方根误差为73.91 g/m2,预测吻合度为71.90%,苔草生物量分布总体表现为自湖心到湖岸逐渐增加。(2)3月22日(春季苔草生长中期)和5月5日(春季苔草生长后期)苔草的地上总生物量分别为1.06×105kg和3.28×105kg,单位面积苔草生物量分别为77.56 g/m2和208.44 g/m2,这与鄱阳湖其他子湖单位面积生物量一般低于300 g/m2相一致。(3)常湖池苔草生长受高程、水位和气温多重要素综合影响。3月底常湖池13.47 m高程(黄海高程,参考星子站水位,下同)以下苔草植株矮小,生物量积累较少;13.47 m高程以上区域受前期低温胁迫,生物量增长缓慢。随着气温回暖,出露区域的苔草生物量逐渐积累,并随高程增加而增长。
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