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集成Landsat OLI和机载LiDAR条带数据的亚热带森林生物量制图 总被引：1，自引：0，他引：1
以亚热带天然次生林为研究对象,借助一个条带的少量LiDAR点云数据和覆盖整个研究区的免费Landsat OLI多光谱数据,并结合地面实测数据,探索森林生物量低成本高精度制图方法。首先,提取了OLI和LiDAR特征变量,并与地上和地下生物量进行相关分析以筛选变量;然后,借助LiDAR数据覆盖区的样地和条带LiDAR数据构建"LiDAR生物量模型";再从LiDAR反演生物量的结果中进行采样,结合OLI特征变量构建"LiDAR-OLI模型";最后,与单独使用OLI多光谱数据建立的"OLI估算模型"结果进行比较,分析精度并验证新方法的效果。结果表明,"LiDAR-OLI模型"对地上和地下生物量的模型拟合效果较好且均优于"OLI模型",且其交叉验证的精度也较高并优于"OLI模型",从而证明了新方法的可靠性及有效性。本研究为主、被动遥感技术在中小尺度上协同反演森林参数提供了实验基础,也为基于全覆盖免费OLI多光谱数据及条带LiDAR数据的低成本森林生物量制图探索了技术路线。 相似文献
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精确估算森林生物量对全球碳平衡以及气候变化的研究有重要意义。以亚热带天然次生林为研究对象,借助地面实测样地数据,通过对机载LiCHy(LiDAR,CCD and Hyperspectral)传感器同时获取的高光谱和高空间分辨率数据进行信息提取和数据融合,建模反演森林生物量。首先通过面向对象分割方法进行单木冠幅提取,然后融合从高光谱数据提取的光谱特征变量和从高空间分辨率数据提取的单木冠幅统计变量,构建多元回归模型估算地上、地下生物量,最后利用地面实测生物量经交叉验证评价模型精度。结果表明,综合模型的精度(R~2为0.54—0.62)高于高光谱模型(R~2为0.48—0.57);在高光谱模型中地上生物量模型精度(R~2为0.57)高于地下生物量模型(R~2为0.48);在综合模型中地上生物量模型精度(R~2为0.62)同样高于地下生物量模型(R~2为0.54)。交叉验证结果表明,与仅使用高光谱数据(单一数据源)相比,通过集成高光谱和高空间分辨率数据的生物量反演效果有所提升,可以更加有效地估算亚热带森林生物量。 相似文献
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最优含水率下红层泥岩作为高速铁路路基填料的适用性已经在西南地区得到了初步验证,但饱和状态下红层泥岩填料的累积变形特性仍不明确。为此,开展了不同围压及动应力下饱和红层泥岩填料的动三轴试验,讨论了围压和动应力对填料累积变形特性的影响。结果表明：不同动应力幅值下,饱和红层泥岩填料的等效模量随振次增加,先迅速减小后趋于稳定。稳定后填料的等效模量具有应力水平相关性,随围压增大而增大,随动应力比增大而呈指数减小。不同动应力幅值下,填料变形可分为塑性稳定型、塑性蠕变型和增量破坏型3种类型。填料应变随振次增加而不再处于稳定阶段的应力状态定为塑性稳定界限应力状态。动应力进一步增加后,填料应变速率发生突增,对应的应力状态为塑性蠕变界限应力状态;塑性稳定与塑性蠕变界限应力状态对应的动应力比均低于静强度,且随围压增加呈指数衰减的规律。基床表层如用红层泥岩作填料,应考虑降雨的影响,并采取排水和改良措施以提高路基稳定性。 相似文献
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