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森林生物量遥感估算与应用分析
引用本文:徐新良,曹明奎.森林生物量遥感估算与应用分析[J].地球信息科学,2006,8(4):122-128.
作者姓名:徐新良  曹明奎
作者单位:中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101
基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划);中国科学院"百人计划";中国博士后科学基金;王宽诚教育基金会基金
摘    要:遥感图像光谱信息具有良好的综合性和现势性,利用遥感信息和GIS技术进行森林生物量估算及碳过程的研究已经成为一种全新的手段。本文对森林生物量遥感估算方法及其应用进行了深入分析,总结了利用遥感信息进行森林生物量估算的四种主要方法:遥感信息参数与生物量拟合关系的方法、遥感数据与过程模型融合的方法、基准样地法(KNN方法)以及人工神经网络模型方法,并在此基础上分析了当前该领域研究的不足,以及今后利用遥感方法进行森林生物量估算的主要发展方向。

关 键 词:森林生物量  遥感信息  模型  KNN  人工神经网络  
收稿时间:12 12 2005 12:00AM
修稿时间:03 20 2006 12:00AM

An Analysis of the Applications of Remote Sensing Method to the Forest Biomass Estimation
XU Xinliang,CAO Mingkui.An Analysis of the Applications of Remote Sensing Method to the Forest Biomass Estimation[J].Geo-information Science,2006,8(4):122-128.
Authors:XU Xinliang  CAO Mingkui
Institution:Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
Abstract:The spectral information of remote sensing images has integrated and realistic characteristics. It has become an important means of using remote sensing information and GIS technology to estimate forest biomass in global change research area. Firstly,the development of using remote sensing information to estimate forest biomass was summarized in this paper. Then four methods which included the method based on relationship between remote sensing information and biomass, the method based on fusion remote sensing data and process model, the method based on K-Nearest neighbor and the method based on artificial neural network were discussed. Finally the shortcomings of current research and the emphases of future research were given in this paper.
Keywords:forest biomass  remote sensing information  model  KNN  artificial neural network
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