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基于遥感的区域尺度森林地上生物量估算研究 总被引：1，自引：0，他引：1
森林是陆地生态系统最大的碳库,精确估算森林生物量是陆地碳循环研究的关键。首先从机载LiDAR数据中提取高度和密度统计量,采用逐步回归模型进行典型样区生物量估算;然后利用机载LiDAR数据估算的生物量作为样本数据,与多光谱遥感数据Landsat8 OLI的波段反射率及植被指数建立回归模型,实现区域尺度森林地上生物量估算。实验结果显示,机载LiDAR数据估算的鼎湖山样区生物量与地面实测生物量的相关性R2达0.81,生物量RMSE为40.85 t/ha,说明机载LiDAR点云数据的高度和密度统计量与生物量存在较高的相关性。以机载LiDAR数据估算的生物量为样本数据,结合多光谱遥感数据Landsat8 OLI估算粤西北地区的森林地上生物量,精度验证结果为:R2为0.58,RMSE为36.9 t/ha;针叶林、阔叶林和针阔叶混交林等3种不同森林类型生物量的估算结果为:R2分别为0.51(n=251)、0.58(n=235)和0.56(n=241),生物量RMSE分别为24.1 t/ha、31.3 t/ha和29.9 t/ha,估算精度相差不大。总体上看,利用遥感数据可以开展区域尺度的森林地上生物量估算,为森林固碳监测提供有力的参考数据。 相似文献
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大气中二氧化碳含量的增加是国际社会广泛关注的环境问题,人类活动改变土地利用格局,而土地利用/覆被(land-use/land-cover, LULC)变化影响陆地生态系统结构、功能及碳循环。本文在全球地表覆盖数据GlobeLand30的支持下分析了2000—2020年京津冀土地利用变化,利用InVEST模型模拟了碳储量时空变化,并结合空间自相关分析技术对其进行了分区研究。结果表明：(1)2000—2020年京津冀地区耕地和人造地表变化面积最大,分别为减少340 222.124 hm2和增加246 333.493 hm2;(2)京津冀地区2000、2010和2020年碳储量总值分别为1666.47×106、1654.63×106、1632.88×106 t,耕地流失和人造地表扩张是碳储量下降的主要原因;(3)京津冀碳储量高值主要分布在海拔相对较高的山林地区,低值主要分布在北京市中心、津冀海岸带,以及河北省沧州和唐山的东部南部区域;(4)局部自相关结果表明,碳储量出现高-高聚集的区... 相似文献
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GLAS星载激光雷达和Landsat/ETM+数据的森林生物量估算 总被引：1，自引：0，他引：1
基于大脚印激光雷达数据和野外观测数据,该文提出一种获取脚印点内森林生物量的新思路,并结合陆地卫星数据应用于长白山地区森林地上生物量估算。首先,基于3种森林类型(针叶林、阔叶林和针阔混交林),采用多元逐步回归方法建立激光雷达波形指数与脚印点内实测平均树高的回归模型,估算全部脚印点内的平均树高;然后根据脚印点内样方的野外观测数据(平均树高和平均胸径)以及它们与样方生物量的拟合方程估算没有野外调查数据对应的脚印点的生物量;最后对3种森林类型的脚印点森林生物量在各森林覆盖度条件下进行分层分区统计得到生物量等级图。验证比较遥感估算的生物量与野外调查数据推算的生物量,总体误差在0~30(t·hm~(-2))之间,均方根误差为14.66(t·hm~(-2))。 相似文献
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机器学习算法在森林地上生物量估算中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
森林地上生物量是森林生产力的重要评价指标,对其进行高效监测对维持全球碳平衡和保护生态系统具有重要意义。本文首先基于冠层高度模型数据,通过分水岭分割算法得到单木冠幅边界;然后在单木冠幅范围内提取23个LiDAR变量,结合佩诺布斯科特试验森林的87组实测数据,利用随机森林和支持向量机建立森林地上生物量估算模型;最后对样地模型估算的结果进行了比较,讨论了预测结果及其精度。结果表明:本文选用的随机森林模型和支持向量机模型在估算森林地上生物量的应用中获得了较高的精度;并且,随机森林模型在基于机载雷达数据估测森林地上生物量中的估算精度更高,模型泛化能力更强,制图精度也更好,具有更好的适用性。 相似文献
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森林植被碳储量的空间分布格局及其动态变化是陆地生态系统碳收支核算的基础。作为森林地上生物量的重要指示因子,森林高度的精确估算是提高森林植被碳储量估算精度的关键。现有研究已证明,由专业星载摄影测量系统获取的立体观测数据可用于森林高度提取,但光学遥感数据最大的问题是受云雨等天气因素的影响严重。区域森林地上生物量产品的生产需要充分挖掘潜在数据源。国产高分二号卫星(GF-2)虽然不是为获取立体观测数据而设计的专业星载摄影测量系统,但其获取的图像空间分辨率可达0.8 m,且具备±35°的的侧摆能力,在重复观测区域可构成异轨立体观测。本文以分别获取于2015年6月20日和2016年7月19的GF-2数据作为立体像对,其标称轨道侧摆角分别为0.00118°和20.4984°,以激光雷达数据获取的林下地形(DEM)和森林高度(CHM)为参考,对利用GF-2立体观测数据进行森林高度提取进行了研究。通过对立体处理得到的摄影测量点云的栅格化得到DSM,以激光雷达数据提供的DEM作为林下地形,得到了GF-2的CHM。结果表明GF-2提取的CHM与激光雷达CHM空间分布格局较为一致,两者之间存在明显的相关性,像素对像素的线性相关性(R2)达到0.51,均方根误差(RMSE)为3.6 m。研究结果表明,在林下地形已知的情况下,GF-2立体观测数据可用于森林高度估算。 相似文献
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利用机载E-SAR传感器获取的P-波段全极化SAR数据与实测林分样地数据,分析不同极化方式后向散射系数在地形起伏区与森林地上生物量（AGB）的响应关系,以改进的水云模型为基础,建立了融入地形因子的分析性模型。采用遗传算法确定模型的最优参数,并对模型在不同坡度情况下的可靠性、稳定性进行分析,同时通过与常用模型相对比,确定水云分析模型在复杂地形区估算AGB的优势。结果表明：在森林AGB处于较低值的情况下,后向散射系数（HH、HV、VV）变化趋势与AGB变化趋势保持一致,但随着AGB值的增大,这种一致性仅在HV极化方式下继续保持,因此相比之下,HV极化方式更适用于复杂地形区生物量的估算。地形对森林AGB的估算具有极大的影响,后向散射系数与AGB的相关性随着地形坡度的增加而减小。5种模型估算森林AGB的能力大小排序为：水云分析模型 > 二次模型 > 对数模型 > 指数模型 > 线性模型。地形起伏较小的地区估算稳定性排序为：水云分析模型 > 二次模型 > 对数模型 > 指数模型>线性模型。地形起伏较大的地区估算稳定性排序为。水云分析模型 > 二次模型 > 线性模型 > 指数模型 > 对数模型。利用水云分析模型对研究区AGB估算,其实测AGB与模型估算的生物量值决定系数为0.597,RMSE为30.876 t/hm2,拟合精度为77.40%。 相似文献
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Pi-SAR极化数据与K分布指数估算森林生物量与实验验证 总被引：1，自引：0，他引：1
用2002年和2003年日本Pi-SAR全极化数据,研究日本北海道苫小牧森林地区的森林生物量.雷达后向散射系数随森林生物量的增大而增大并迅速达到饱和,L波段雷达数据饱和点约为40t/hm2,X波段仅约为20t/hm2.在SAR数据统计分布中,K分布的指数参数在饱和点以上仍随生物量的增大而增大,并且HV极化方式时相关性最高.根据交叉极化数据K分布的指数参数与森林生物量的关系,本文估算了23个观测点的森林生物量,结果表明平均准确率为85%.因此该算法可以作为一种新的估算森林生物量的手段. 相似文献
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森林生态系统碳储量占有整个陆地生态系统碳储量约50%,利用遥感数据进行森林碳储量估算对加快实现“碳达峰”和“碳中和”具有重要意义。本研究利用Landsat 8 OLI遥感影像和DEM数据提取植被指数和地形因子,转换净初级生产力数据为生物量数据,并利用多元逐步回归分析法建立武汉城市圈森林植被碳储量遥感估算模型。根据统计数据和估算模型得出,武汉城市圈碳储量空间分布表现为东北部和南部山脉区域的碳储量和碳密度较高,而中东部武汉市和黄石市中心区域相对较低,且植被碳密度主要集中在中海拔地区。 相似文献
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地基激光雷达的玉兰林冠层叶面积密度反演 总被引：1，自引：0，他引：1
叶面积密度LAD(Leaf Area Density)是表征冠层内部叶面积垂直分布的重要参数,其分布廓线的准确反演对研究植被碳氮循环、初级生产力和生物量估算等具有重要意义。本文在电子科技大学校内建立实验样区,利用地基激光雷达Leica Scan Station C10和数码相机获取玉兰林高分辨率3维激光点云数据和真彩色影像。利用监督分类将真彩色影像中枝干等非光合组织与叶片分离,再将像素分类信息映射给点云数据,从而提取叶片点云。通过点云数据体元化,并引入2维凸包算法确定垂直方向分层树冠边界,获取激光接触冠层的频率;随机选择不同高度的多个叶片,利用特征值法进行叶片平面拟合,估算出叶倾角,并结合天顶角估算叶倾角校正因子;最后基于体元的冠层分析VCP(Voxel-based Canopy Profiling)方法实现树林冠层LAD反演。结果表明体元化的叶片点云数据能准确确定树林冠层边界和统计接触频率实现LAD反演;反演的LAD变化走势与区域林木冠层叶片垂直分布相吻合,在冠层中下部随着高度的增加叶面积密度也随之增加,在4 m高度处达到最大值1 m2/m3,之后随着高度的增加叶面积密度逐渐降低。根据LAD计算得到的累积叶面积指数LAI为3.20 m2/m2,与LAI-2200实测的叶面积指数相比,相对误差为1.26%。 相似文献
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ICESat-2植被冠层高度和地表高程数据产品用于森林高度提取的效果评价 总被引：1，自引：0，他引：1
由美国宇航局（NASA）研制的新一代冰、云和陆地高程卫星（ICESat-2）于2018-09-15发射成功,其搭载的先进地形激光测高系统（ATLAS）采用微脉冲多波束光子计数激光雷达技术,可用于全球高程线采样数据的获取。目前公开发布了9种数据产品,其中包括植被冠层高度和地表高程数据产品（ATL08）,为全球森林结构参数的估算提供了新的契机。本文以美国宾夕法尼亚州斯奈德县和印度尼西亚西加里曼丹吉打邦为研究区,在温带森林和热带雨林两种不同的生态系统立地条件下,对 ICESat-2的ATL08数据产品用于森林高度估算的效果进行评价。首先建立了地形高程数据产品（ATL03）与ATL08数据产品的关联规则,以获取分别记录在这两种产品中的光子空间分布信息和分类信息;进而以机载小光斑激光雷达数据为参考,对ATL08数据产品的光子分类可靠性及其用于森林高度估算的准确性进行了分析评价。结果表明：（1）在温带森林情况下,ATL08数据产品提供的平均冠层高度和最大冠层高度与参考数据的相关系数（R2）分别为0.54和0.61,相对误差分别为16.78%和10.71%,表明ATL08数据产品的光子分类结果能够用于刻画森林冠层结构和林下地形;（2）在热带雨林情况下,到达地面的光子数量相较于温带森林明显减少,地面光子类型识别的可靠性低,ATL08数据产品提供的平均冠层高度和最大冠层高度与参考数据的相关系数（R2）分别为0.21和0.19;（3）森林覆盖度的增大会导致ATL08计算的冠层高度误差增大,热带雨林平均冠层高度的误差随着坡度增大有增大趋势,在坡度为0°—10°、10°—20°和20°—30°共3组情况下,误差分别为5.7 m、6.6 m和9.3 m。因此,在高森林覆盖度情况下,现有的ATL08数据产品难以直接用于森林高度的提取。 相似文献
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大光斑激光雷达数据已广泛应用于森林冠层高度提取,但通常仅限于地形坡度小于20°的平缓地区。在地形坡度大于20°的陡峭山区,地形引起的波形展宽使得地面回波和植被回波信息混合在一起,给森林冠层高度提取带来巨大挑战。本文利用激光雷达回波模型和地形信息,提出了一种模型辅助的坡地森林冠层高度反演算法。该方法以激光雷达回波信号截止点为参考,定义了波形高度指数H50和H75,使用激光雷达回波模型与已知地形信息模拟裸地的激光雷达回波,将裸地回波信号截止点与森林激光雷达回波信号截止点对齐,利用裸地回波计算常用的波形相对高度指数RH50和RH75,对森林冠层高度进行反演。并与高斯波形分解法和波形参数法的反演结果进行了比较。研究结果表明:(1)利用所提取的波形指数RH50和RH75对胸高断面积加权平均高(Lorey’s height)进行了估算,在坡度小于20°时,高斯波形分解法、波形参数法和模型辅助法的估算结果与实测值线性拟合的相关系数(R2)分别为0.70,0.78和0.98,对应的均方根误差(RMSE)分别为2.90 m,2.48 m和0.60 m,模型辅助法略优于其他两种方法;(2)在坡度大于20°时,高斯波形分解法、波形参数法和模型辅助法的R2分别为0.14,0.28和0.97,相应的RMSE分别为4.93 m,4.53 m和0.81 m,模型辅助法明显优于其他两种方法;(3)在0°—40°时,模型辅助法对Lorey’s height估算结果与实测值的R2为0.97,RMSE为0.80 m。本研究提出的模型辅助法具有更好的地形适应性,在0°—40°的坡度范围内具备对坡地森林冠层高度反演的潜力。 相似文献
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探讨了可见光立体像对遥感数据在森林平均树高估算研究方向的可行性,为解决大区域快速提取森林平均树高参数的科学问题提供技术支撑。利用GeoEye-1卫星立体像对中提供的有理多项式系数(RPC)参数和数字表面模型(DSM)与数字高程模型(DEM)的理论原理,建立了基于DSM和DEM空间相差模型建立林分冠层高度估算方法流程。结果表明:基于湖南攸县黄丰桥国有林场GeoEye-1立体像对影像数据,按照估算流程,最终得到试验区小班尺度的样地平均树高遥感提取结果。结合样地地面实测控制点和地面小班数据调查数据,该方法提取的研究区平均树高总体误差率在83.1%,其中最大误差为3.773 m,最小误差为0.025 m。因此,本研究是一种可以快速获得研究区大范围森林平均树高参数的创新、可行的方法。 相似文献
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神农架林区气候复杂,森林类型多样,巴山冷杉林生境复杂,生物量估算难度较大。本研究首先将神农架林区植被细分类,提取出研究区巴山冷杉林分布范围,然后使用换算因子连续函数法对外业调查的研究区22块巴山冷杉样地进行样地生物量估算;最后利用逐步多元回归分析方法,估算巴山冷杉生物量。回归方程的拟合优度检验R值为0.851,决定系数R2为0.725,显著性检测值F为11.20。主要结论有:1)研究区提取出巴山冷杉面积为8 347.41 hm2,巴山冷杉生物量总量为102.51×104t,平均值为122.8 t/hm2。与前人的研究成果相比,估算平均值基本一致,实验结果可信。2)巴山冷杉林生物量出现了从边缘向内部的递减现象,巴山冷杉在林区呈现"离散化"分布,生物量也存在空间上的"退化"现象。 相似文献
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有效监测人工水产养殖水面的分布变化对于海洋资源管理、生态环境保护、防灾减灾具有重要意义。本文以Landsat 5、SPOT 5和GF-1卫星影像为数据源,选择广东省北莉岛为研究区,使用线性光谱解混方法获取中等空间分辨率卫星影像的人工水产养殖水面面积,通过面向对象多尺度分割的方法结合支持向量机分类算法提取高空间分辨率卫星影像的人工水产养殖水面分布。研究结果表明,与单一卫星影像相比,综合多源中高空间分辨率卫星数据延长了人工水产养殖水面变化分析可追溯的时间跨度,提高了监测精度;联合光谱解混和面向对象分类方法开展人工水产养殖长时序遥感监测是可行的。近20多年来,北莉岛人工水产养殖水面的面积经历了先增加后缓慢减少的变化过程,1995—2000年平均增速为23.39 hm2/a,2000—2006年平均增速为23.95 hm2/a,2006—2019年平均减少速度为1.96 hm2/a。 相似文献
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曲苑婷汪垚刘观潮范文义 《测绘通报》2014,(11):73-77
森林生物量是森林生态系统监测的重要指标。GLAS大光斑回波信息与森林结构参数存在较强的相关性,适用于森林生物量的反演。本文简要介绍了GLAS激光雷达系统及其特点,利用GLAS的9波形参数对小兴安岭部分地区进行针叶林与阔叶林的生物量估算,结果显示,引入纠正参数后生物量估测模型的决定系数R2由0.657提高到0.806,均方根误差(RMSE)减小为35 Mg/ha,表明利用GLAS进行森林地上生物量估测时,需要考虑地形因素对反演精度的影响。 相似文献
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海岸线是海陆动态的分界线。国内外对防城港-钦州海岸线的时空变迁研究甚少。基于Landsat系列卫星遥感数据,利用ENVI(environment visualizing images)、ArcMap平台,采用归一化水体指数半自动提取5期海岸线,定量、定性分析海岸线时空演变。研究发现:(1)1999-2018年海岸线增长了53.59 km;(2)2004-2009年因防城港和钦州港填海造陆海岸线剧增了59.954 km;(3)填海造陆时空变化最为明显,2004-2009年港口的填海面积增加3663 hm2;(4)1999-2004年典型海岸养殖区面积增长7021 hm2,之后面积保持平稳,年平均面积为9626 hm2;(5)在研究尺度下,典型的红树林生物区基本维持不变,年均大约1597 hm2;(6)砂质海岸和基岩海岸移动不明显。近20年间,海岸线的变迁因素主要为滩涂围垦、港口扩建、填海造陆。 相似文献
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基于Google Earth Engine与机器学习的省级尺度零散分布草地生物量估算 总被引：4，自引：0，他引：4
大区域草地地上生物量估算对草地资源利用管理及全球碳循环研究具有重要意义。为高效快速地估算大区域零散分布草地地上生物量，本文选取安徽省为研究区，在谷歌地球云引擎（Google Earth Engine）平台的支撑下，通过机器学习方法建立Landsat 8 OLI及其他辅助数据与地面实测草地地上生物量之间的联系，开展了草地零散分布地区省级尺度草地地上生物量高分辨率估算，并与传统的基于归一化植被指数（NDVI）回归模型进行了比较。研究结果表明，综合利用光谱与地形因子的机器学习方法，估算零散化分布草地地上生物量的精度可以达到65%以上，其中分类回归树（CART）模型R2=0.57，预测精度为68.60%，支持向量机（SVM）模型R2=0.59，预测精度为75.74%，而使用NDVI的回归分析产生的误差较大，R2=0.37，预测精度为57.51%，因此机器学习方法相对于传统基于NDVI的回归分析具有明显优势。另外，谷歌地球云引擎平台数据来源广泛、获取方便，可以高效地实现海量影像数据的预处理及计算分析，大大提升了工作效率，与地面调查数据的结合可实现更大区域乃至全国尺度上的零散分布草地地上生物量高分辨率遥感估算。 相似文献
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利用青藏高原土壤湿度逐时观测数据集,分析那曲和帕里两地区76个站点5、10、20、40 cm不同深度多年土壤水分垂直分布规律及层间关联情况,主要有以下4点发现：1)青藏高原地区土壤水分随深度增加呈现下降趋势,最大层间距下(5—40 cm)那曲地区平均降幅为0.041 cm3/cm3,帕里地区平均降幅达到0.066 cm3/cm3。2)以标准差为土壤水分稳定性参考指标,那曲、帕里两地区最小值同为40 cm层深的0.023、0.022,降幅分别为0.028、0.024,表明随着土壤深度的增加,土壤水分变化趋于稳定。3)那曲地区土壤水分值较低,以各层均值为代表,均低于帕里地区。4)相邻层间土壤水分表现出较高的相关性,其中以那曲地区10—20 cm相关性最强,达0.9以上。参考那曲地区5—40 cm层间相关系数为0.53可知,层间差距越大,相关性越低。本文研究结果可以为青藏高原地区水土保持及土壤水分层间模拟提供参考依据。 相似文献