结合野外调查数据和Landsat5TM影像,分析6种地形校正方法(Teillet-回归,Cosine,C,SCS,SCS+C和Minnaert)对雷竹林地上生物量遥感估算的影响。结果表明:1)除Cosine和SCS方法存在校正过度现象,其余4种地形校正方法均具有良好的校正效果;2)6种地形校正方法均可提高TM4,TM5与地上生物量的相关性,且RVI,NDVI和SAVI这3种植被指数与生物量之间的相关性也得到改善;3)与原始影像相比,6种地形校正后的遥感数据都能不同程度地提高雷竹林生物量估算精度,以Teillet-回归校正后所建雷竹林地上部分生物量估算模型精度最高,相关系数从0.441提高到0....

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。

结合Landsat TM遥感数据和雷竹林样地调查数据,采用偏最小二乘回归法(PLS)建立雷竹林地上生物量估算模型,利用该模型估算临安市雷竹林地上部分生物量。结果表明:雷竹单株地上部分生物量与胸径及雷竹林地上部分生物量与株数之间都呈极显著相关(P<0.01);通过PLS-Bootstrap法筛选自变量能够提高模型精度;模型预测的雷竹林地上生物量均方根误差为3.45t·hm-2,满足大范围估算的精度要求;临安市雷竹林地上生物量为13～25t·hm-2,均值为19.52t·hm-2。

【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

【目的】基于浙江省中分辨率成像光谱仪(MODIS)时间序列数据，对浙江省竹林地上生物量进行估算，为竹林碳汇遥感监测提供参考。【方法】以MODIS叶面积指数(LAI)、增强型植被指数(EVI)和比值指数(RVI)时间序列数据为变量，利用随机森林模型筛选变量，采用支持向量回归(SVR)模型估算研究区竹林地上生物量。【结果】随机森林模型共筛选出43个对竹林地上生物量影响最大的变量；基于43个变量，采用radial核函数构建的SVR模型预测能力最强，模型训练精度和测试精度分别为0.76和0.72，均方根误差分别为5.15和8.03 Mg·hm~(-2)。浙江省全省竹林地上生物量均值为7.85 Mg·hm~(-2)，总地上生物量为3.31×10~7 Mg；浙江省竹林地上生物量在各市具有明显的差异性，其中，湖州市、杭州市、金华市、绍兴市和宁波市的竹林地上生物量均值均大于全省均值，湖州市竹林地上生物量均值最大，为13.56Mg·hm~(-2)，舟山市地上生物量均值最小，为5.72 Mg·hm~(-2)。【结论】耦合了MODIS LAI、EVI、RVI时间序列数据的SVR模型可实现浙江省竹林地上生物量较高精度的估算。图3表1参31

【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。

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。

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...

刺槐是黄土丘陵区生态环境建设的主要乔木树种之一,而地形阴影是影响刺槐林遥感提取精度的重要因素。为研究不同地形校正方法对刺槐林分布信息提取的影响,以黄土丘陵区安塞县的刺槐人工林为例,使用Cosine、SCS、Minnaert、C、SCS+C 5种校正方法对该地区2015年7月份的Landsat8 OLI影像进行地形校正,并采用基于样本、面向对象提取的方法对人工刺槐林的分布信息进行提取。最后对地形校正前后的影像进行视觉比较和回归分析,并对提取结果进行精度评估,从而比较不同地形校正方法对刺槐人工林分布信息提取的

【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】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。

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...

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】研究基于遥感因子与地形因子构建香格里拉市高山松地上生物量非线性混合效应估测模型，提高高山松地上生物量估测精度。【方法】以2015年和2018年Landsat 8 OLI与对应年份样地实测数据为基础，通过二元生物量模型计算出高山松地上生物量。提取植被指数、纹理等遥感因子。将地形因子按照一定等级进行划分后作为模型因变量，基于8种非线性模型，考虑地形特征，构建非线性混合效应模型估测高山松地上生物量并进行模型检验，然后与多元线性回归、线性混合效应模型两种参数模型，以及随机森林(Random Forest,RF)、梯度提升回归树(Gradient Boosted Regression Trees, GBRT)、K-近邻(K Nearest Neighbors, KNN)3种非参数模型的预估精度进行对比。【结果】1)8种非线性基础模型中增长模型的拟合效果最优；2)共输出12个具体增长模型，其中以样地号(Number)、海拔等级(Elevation Class)为固定效应，坡向等级(Aspect Class)为随机效应时，模型Log Likelihood值最大，为-56.53,AIC、BIC的值最小，分别为133.06、155.55;3)经检验非线性混合效应模型的RMSE为13.94 t/hm~2,AMRE为15.64%，预估精度P为84.34%。【结论】采用Landsat影像和地形因子构建的非线性混合效应模型的拟合优度和预估精度较多元线性回归、线性混合效应模型均有明显提高，并且预估精度高于非参数模型。加入地形因子作为混合效应因子构建的非线性混合效应模型可以提高高山松地上乔木层生物量的估测精度。

湿地植被地上生物量与湿地生态系统生产力、碳循环和养分循环等密切相关,是当前研究中的主要关注点之一。利用ASDFieldSpec2500便携式地物波谱仪测定闽江口鳝鱼滩芦苇(Phragmites australis)和短叶茳芏(Cyperus malaccensis Lam.var.brevifolius Bocklr.)冠层反射光谱,同时测定其地上鲜生物量和植株密度,分析地上鲜生物量与冠层反射光谱及一阶微分光谱的相关关系,确定敏感波段,进而改进植被指数;利用回归分析法,基于各个植被指数,构建地上鲜生物量和植株密度的估算模型。结果表明,芦苇和短叶茳芏地上鲜生物量与冠层反射光谱在蓝光、红光及近红外...