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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2017,(11)
以国产"高分一号"卫星(以下简称GF-1)获取的遥感影像数据与少量研究区样地数据为数据源,构建以光谱信息与多尺度纹理特征为特征变量的森林蓄积量反演模型,探讨不同尺度下提取的纹理特征对森林蓄积量估测模型准确度的影响,通过对特征变量的优选,寻求一种提高森林蓄积量反演模型的准确度的方法。首先,对覆盖研究区域的GF-1遥感影像进行重采样,得到覆盖研究区域的不同分辨率的影像序列,基于不同窗口大小的灰度共生矩阵提取影像序列的纹理特征,与遥感影像光谱信息共同作为特征变量;然后,使用随机森林(random forest,RF)算法构建森林蓄积量反演模型,对研究区域的森林蓄积量进行估测,分析不同特征变量与窗口大小对森林蓄积量反演模型准确度的影响;最后,通过比较特征变量重要性,确定森林蓄积量反演模型的最佳特征变量与窗口大小选择,对研究区进行森林蓄积量反演,得到研究区域的森林蓄积量分布图。当使用从8m分辨率遥感影像提取的纹理特征与光谱信息作为特征变量时,森林蓄积量反演模型准确度明显优于使用其他特征变量。其中,当灰度共生矩阵窗口大小设置为9×9时,森林蓄积量反演模型准确度最高,为R~2=0.70,RMSE=6.317。在根据重要性对从多尺度遥感影像提取的纹理特征进行选择后,所构建的森林蓄积量反演模型的准确度为R~2=0.74,RMSE=6.439。使用较高分辨率遥感影像提取的纹理特征作为特征变量,可以有效的提升森林蓄积量反演模型的准确度。将基于不同分辨率遥感影像提取到的纹理特征作为特征变量,其模型准确度优于使用单一分辨率遥感影像所提取的纹理特征。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(11)
【目的】结合主被动遥感数据,为基于不同遥感数据源、建模算法的亚热带森林生物量建模分析提供新思路。【方法】以湖南省郴州市桂东县2014年Landsat 8 OLI影像、2014年Sentine-1A影像、2014年43块森林资源连续清查固定样地数据为主要信息源,借助于ENVI、SNAP、R等软件,分别采用主动式遥感(Sentinel-1A数据)、被动式遥感(Landsat 8 OLI数据)、主被动相结合(Sentinel-1A数据结合Landsat 8 OLI数据)3种数据集和多元线性回归、随机森林、人工神经网络、袋装算法等4种模型,进行区域森林地上生物量特征变量选取、参数建模、模型精度评价、生物量空间制图。【结果】1)在特征变量选择上,红波段(B4)、红外波段(B5)反射率及纹理特征,归一化植被指数(NDVI),交叉极化(VH)后向散射系数及其纹理特征,在森林生物量反演中具有重要作用;2)4种遥感估测模型精度比较分析表明,无论是单一数据源还是二者结合,随机森林算法预测精度最高,人工神经网络、袋装算法次之,多元线性回归最低;3)3种不同数据源的遥感估测综合精度,按照由高到低的顺序排列,主被动结合被动式遥感主动式遥感;4)桂东县森林生物量平均值为53.68 t/hm2,生物量高( 90 t/hm2)的林分面积比例只有16.03%,主要分布在海拔较高、坡度较陡的东南、西南部。【结论】Sentinel-1A和Landsat 8数据的结合在估测森林生物量方面具有重要作用。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(4)
【目的】农田防护林空间分布是三北防护林生态工程监测的重要内容之一。传统的人工调查方式获取农田防护林费时耗力,效率较低,遥感技术可以弥补传统人工调查的不足。现有农田防护林空间分布研究中,基于单期高分辨率遥感影像可以较好提取植被信息,但是不能很好的解决影像中一些地类存在的同谱异物和同物异谱现象。利用中等分辨率遥感影像进行农田防护林信息提取也仅限于利用光谱信息、形状指数等进行决策树分类,且精度受限。鉴于此,依托中低分辨率遥感影像的农田防护林提取方法有待研究。【方法】选择甘肃省张掖市甘州区为研究区,选取2017年4个季度9期Landsat8 OLI时间序列数据为农田防护林信息提取的数据源,在进行辐射定标和大气校正的基础上,基于分层分类的思想,融入植被物候特征、水体和植被指数,利用时间序列遥感影像以及多特征分类指标,逐步提取并掩膜研究区内其他地物,最终实现农田防护林的提取。利用野外样点调查结果和甘州区土地利用数据库对信息提取结果进行精度评价。【结果】该方法分类总体精度为85.93%,kappa系数为0.79,其中野外调查记录的33个农田防护林样点中29个被正确提取,精度达到87.8%。【结论】时间序列遥感数据能有效提取植被的物候参数。基于多时序、多特征分层分类方法能有效提取农田防护林的空间分布信息,降低了同谱异物和同物异谱现象对农田防护林信息提取的干扰。说明利用时间序列遥感影像结合多种特征分类指标的分层分类方法开展甘州区的农田防护林提取是可行的。 相似文献
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基于缨帽变换的景洪市时间序列Landsat影像森林扰动自动识别方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
森林扰动是森林生态系统演替的主要过程,对区域生态平衡与稳定起着重要作用。Landsat影像不仅具有较高的分辨率(30 m),而且具有海量的免费数据获取源,适合于做时间序列的森林干扰信息提取。作者以云南省景洪市为例,根据影像的光谱特征,首先自动获取纯净森林训练样本,然后结合缨帽变换过程中得到的土壤亮度、植被绿度以及湿度等信息,建立归一化的扰动指数图像,最后结合时间序列分析提取森林扰动信息,并对精度做了验证与评价。结果表明,该方法在不受季相影响的情况下能准确地检测出森林扰动信息,具有较高的精度。对如何减弱季相与部分农作物的影响还有待于进一步研究。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(11)
【目的】探究Landsat 8多光谱影像结合地统计学方法估算乔木林地上碳储量的可行性和适用性,为应用Landsat 8多光谱影像结合地统计学方法估算区域森林参数提供参考。【方法】以浙江省内的一景Landsat 8多光谱影像覆盖的范围为研究区,以乔木林地上碳储量为研究对象。通过外业调查获取专项调查数据,并采用生物量转换因子和树种含碳率参数,计算得到乔木林地上碳储量数据。基于Landsat 8多光谱影像和DEM数据,提取植被指数、纹理特征、主成分变换因子、缨帽变换因子和地形因子,采用皮尔森相关系数法和方差膨胀因子法对这些因子进行优选,生成用于建模的自变量集。分别采用稳健估计和协同克里格插值法构建乔木林地上碳储量模型,并对所构建的模型精度进行对比分析。【结果】本实验所提取的因子经皮尔森相关系数法筛选后,得到22个自变量因子,经方差膨胀因子法优选后,共有7个自变量因子(比值植被指数、非线性植被指数、海拔、第2波段的平均值纹理、第4波段的相关性纹理、第7波段的平均值纹理、第7波段的方差纹理)用于建模。协同克里格插值法构建模型的决定系数(R2)为0.45、均方根误差(RMSE)为9.88 t·hm-2、平均绝对偏差(MAE)为7.75 t·hm-2、总预报偏差的相对误差(RE)为0.24%,其拟合精度优于稳健估计法(R2=0.42,RMSE=10.15t·hm-2,MAE=8.03 t·hm-2,RE=0.27%)。本文所采用的皮尔森相关系数法结合方差膨胀因子法可有效地考虑变量间的相关性及共线性问题,可以在一定程度上提高所构建模型的稳定性,所采用的协同克里格插值法考虑了变量的空间分布特征,与传统的统计模型相比具有较好的应用优势。【结论】本研究为应用Landsat 8多光谱影像结合协同克里格插值法快速估算森林碳储量及其他森林参数提供了新的途径。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(8)
【目的】森林是陆地生态系统的重要组成部分,精确估测森林地上生物量对森林资源的经营管理具有指示作用,对研究全球碳循环具有重要意义。为了改善单一来源遥感数据估测森林地上生物量的不足,探讨了联合高分三号(Gaofen-3,GF-3)全极化(Polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)数据极化分解参数和Landsat-8 OLI数据估测森林地上生物量的可行性,并针对多源遥感数据的冗余问题优化特征组合。【方法】以广西南宁市高峰林场为研究区,结合森林样地调查数据,提取GF-3 PolSAR数据的后向散射系数、极化分解参数和Landsat-8 OLI数据的光谱信息、植被指数、纹理,使用基于序列前向特征选择的K最近邻法(K-nearest neighbor based on sequence forward feature selection,KNN-SFS)估测研究区的森林地上生物量,以留一法交叉验证得到的森林地上生物量预测值和实测值之间的均方根误差(Root mean square error,RMSE)最小为原则,对比验证使用多源遥感数据和单一来源遥感数据时的估测结果,寻求估测森林地上生物量的最优特征组合,基于最优特征组合绘制研究区的森林地上生物量空间分布图。【结果】结合GF-3 PolSAR数据和Landsat-8 OLI数据估测研究区森林地上生物量的精度为RMSE=21.05 t·hm~(-2),R~2=0.75,优于仅使用GF-3 PolSAR数据估测的精度(RMSE=28.38 t·hm~(-2),R~2=0.47)和仅使用Landsat-8 OLI数据估测的精度(RMSE=29.52 t·hm~(-2),R~2=0.42)。【结论】多源数据协同反演森林地上生物量可以提高估测的精度,基于KNN-SFS方法联合GF-3 PolSAR数据与Landsat-8 OLI数据可以较好地估测森林地上生物量。 相似文献
7.
《林业科学》2017,(3)
【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纹理参数,采用多元逐步回归方法对森林地上生物量进行参数反演,并对CCD 3个波段影像提取的9个FOTO纹理因子以及波段平均影像提取的3个FOTO纹理因子2种方法的生物量估测结果进行比较。同时,在研究中尝试采用5种不同尺寸(60 m×60 m,80 m×80 m,100 m×100 m,120 m×120 m和150 m×150 m)的窗口,产生不同尺寸的FOTO因子与生物量进行回归建模。最后,将FOTO纹理因子作为自变量与激光雷达反演的参考生物量进行拟合,利用多元逐步回归方法建立生物量模型,并采用十折交叉验证评估预测模型的泛化能力。【结果】FOTO纹理因子与森林生物量的相关性较高,CCD影像3个波段的9个FOTO纹理因子与生物量的R~2均高于0.67,窗口60 m×60 m,80 m×80 m,100 m×100 m,120 m×120 m和150 m×150 m的估测精度分别为67.3%,73.4%,74.4%,78.3%和80.9%。CCD影像波段平均影像的3个FOTO纹理因子与生物量的R~2均高于0.57,5种窗口尺寸的估测精度分别为58.2%,62.1%,64.3%,67.4%和70.9%。根据最优预测模型获得分辨率100 m的凉水试验区全覆盖生物量结果图,精度为74.41%,RMSE为50.55 t·hm~(-2)。【结论】基于FOTO算法提取的纹理因子与森林地上生物量密切相关且无明显饱和现象,对我国北方温带混交林区的生物量反演有极大潜力。FOTO纹理因子与森林地上生物量的多元线性逐步回归模型R~2达0.81,RMSE为46.78 t·hm~(-2)。 相似文献
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【目的】基于多角度卫星遥感(MISR)和无人机(UAV)摄影测量技术,采用简单几何光学模型(SGM)和广义简约梯度(GRG)优化方法,反演获取塔里木河下游胡杨林主要结构参数(树高、冠幅、林分密度和覆盖度)。【方法】以塔里木河下游典型河岸林为研究对象,基于野外调查、UAV倾斜摄影测量和MISR数据,构建训练集,采用SGM对场景反射进行分解模拟,获取Walthall背景反射模型参数,评价参数敏感性,建立参数回归方程,运用GRG优化算法反演得到测试集结构参数,利用无人机测量数据进行精度验证和评价。【结果】从UAV倾斜摄影测量数据中提取的树高、冠幅、林分密度数据与实测数据相比,UAV获取的树高、冠幅、林分密度与实测数据的R2分别为0.90、0.84、0.94,均方根误差(RMSE)分别为0.45 m、0.68 m、4.25株·hm-2。SGM对训练集样地红光模拟反射值与卫星观测反射值的R2最大值为0.99、最小值为0.72、平均值为0.92;反演获取的训练样地树高和覆盖度与参考值相比,覆盖度R2达0.99,... 相似文献
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基于机载激光雷达点云和随机森林算法的森林蓄积量估测 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业科学》2021,(8)
【目的】基于机载激光雷达点云数据提取的森林高度参数和郁闭度,结合分层地面样地调查数据,采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,分析机载激光雷达点云数据在森林蓄积量反演方面的潜力,为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据。【方法】以直径30 m的地面样圆离散点云数据为数据源,经数据校准等预处理后,利用Li DAR360软件提取森林高度参数(最大高、平均高等)和郁闭度,并将数据随机分成训练数据(70%)和验证数据(30%)。采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,对仅用高度参数建模以及联合高度参数和郁闭度建模结果进行比较;同时运用R软件VSURF工具包筛选建模变量,对筛选后变量的建模结果进行分析。【结果】仅用高度参数建模的估测精度为R~2=0.75、RMSE=40.07 m~3·hm~(-2)、MAE=29.21 m~3·hm~(-2)、MRE=49.40%,联合高度参数和郁闭度建模的估测精度为R~2=0.79、RMSE=36.23 m~3·hm~(-2)、MAE=26.16 m~3·hm~(-2)、MRE=38.35%。通过变量筛选,建模参数从24个减少至7个,可极大提高运算效率,同时R~2未变化,RMSE从36.23 m~3·hm~(-2)升至36.50 m~3·hm~(-2),rRMSE从31.92%升至32.97%,MAE从26.16 m~3·hm~(-2)降至26.08 m~3·hm~(-2),MRE从38.35%降至38.05%。【结论】机载激光雷达点云数据可以提取森林的垂直结构信息(高度参数)和水平结构信息(郁闭度),具备三维结构参数提取能力。采用随机森林算法,增加林分郁闭度信息可显著提高森林蓄积量估测精度。通过变量筛选,虽然能够降低参数数量,但对模型精度具有一定影响,在建模精度要求较高的情况下,建议使用全变量进行蓄积量估测;而在数据量较大的情况下,建议使用筛选变量进行蓄积量估测。基于机载激光雷达点云数据估测森林蓄积量显著优于光学遥感数据,可为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据,能够满足大范围森林蓄积量快速反演需求。 相似文献
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《Southern Forests》2013,75(4):341-350
Protected areas in Nigeria are important ecosystems for carbon storage. The aim of this study was to estimate and map tree aboveground biomass (TAGB) and carbon (TAGC) within a tropical forest in Nigeria. Stepwise regression analysis was implemented to develop models for predicting TAGB in the forest stand, by integrating field TAGB data with Landsat 8 OLI data. Spectral variables used in the analysis include spectral bands, vegetation indices, tasseled cap indices and principal components. Model validation was performed using independent sample plots. The results showed that incorporating more than one category of spectral variables improved the prediction of TAGB. The best-fit model was applied to map the spatial distribution of TAGB and TAGC. The TAGC was estimated as 52.3% of TAGB, based on the average carbon content of tree species derived in this study. Average TAGB and TAGC estimates for the forest stand were 373.1 ± 165.4 t ha?1 and 194 ± 82.7 t ha?1, respectively. Reliable estimates of TAGB and TAGC for the forest reserve were obtained. This study provides important information required to manage the forest stand for optimal carbon sequestration. 相似文献
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【目的】森林生物量的精确测定,对于全球气候变化和碳循环研究具有重要的意义。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地为研究区域,首先利用无人机平台获取整个研究区域的高分辨率无人机影像;然后在研究区域四种人工林样地中分别选取20 m×20 m的4块建模样方和4块测试样方,通过每木检尺法实测建模样方内林木的树高和胸径数据,建立H-DBH(树高-胸径)估算模型,并结合已有的DBH-SB(胸径-树干生物量)模型得到测试样方的森林生物量数据;在处理后的数字冠层高度模型(DCHM)基础上利用局部最大值法提取树高与树冠中心点位置,建立一种结合无人机影像提取树高与H-SB(树高-树干生物量)经验模型的森林生物量制图方法。【结果】不同样方的H-DBH模型R2均大于0.70,测试样方的总地上生物量平均值为6915.85 kg,总的估测精度为87%。通过ArcGIS软件结合本研究提出的方法快速得到了整个研究区域的地上生物量分布图,估测总地上生物量为4396.18 t。【结论】研究结果可为快速准确的进行森林生物量的估测提供基础数据和技术参考。 相似文献
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【目的】提取浙江省不同时期竹林分布信息,分析其时空演变规律,揭示竹林面积变化与土地利用格局之间的关系,为国家及至全球尺度长时间序列的竹林时空动态研究提供参考。【方法】以浙江省为研究区,基于2000、2004和2008年Landsat5 TM及2014年Landast8 OLI时间序列影像数据,首先,对不同时期的Landsat数据进行大气校正和几何校正,采用最大似然法提取土地利用和竹林时空分布信息;然后,利用变化幅度和动态度2个指标分析4个时期、3个时间段的竹林时空演变规律;最后,建立全省土地利用时空转移矩阵,揭示竹林时空动态与土地利用格局之间的关系。【结果】1)基于时序Landsat数据提取的浙江省竹林信息精度较高,分类精度达75%以上,使用者精度达91%以上,且分类统计面积与实际清查面积高度吻合,面积提取精度达96%以上; 2) 2000—2014年浙江省竹林面积变化幅度和年均变化率分别为16.55%和1.18%,在时空上呈逐渐增加趋势; 3)浙江省竹林面积由2000年占全省面积的7.33%增长到2014年的8.56%,其中针叶林、阔叶林和农田3种土地利用类型变化对竹林面积增加的贡献最大,贡献率分别为28.62%、37.23%和16.15%。【结论】基于Landsat时间序列数据能够高精度监测浙江省竹林资源动态变化,针叶林、阔叶林和农田等土地利用类型减少对竹林面积时空演变具有显著影响。 相似文献
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【目的】无人机机载激光雷达能够准确地测定单木、林分乃至大尺度森林结构参数(树高和树冠因子)。为应用无人机激光雷达技术准确估测森林蓄积量、生物量和碳储量提供计量依据和技术支撑。【方法】以150株实测马尾松生物量样本数据为研究对象,采用非线性回归估计方法和度量误差联立方程组方法,分析立木材积和地上生物量与树高、树冠因子的相关性,并在此基础上研究建立基于树高和树冠因子的立木材积与地上生物量相容模型。【结果】单株材积和地上生物量与树高因子的相关性最为紧密,其次才是树冠因子;基于树高和冠幅因子的二元材积和地上生物量模型预估精度较高,达到92%以上,再考虑冠长因子的三元模型预估精度改进不大;基于树高和冠幅因子的二元立木材积与地上生物量相容模型估计效果更好,相对于一元相容模型系统而言,二元相容模型拟合效果有较大幅度提高,预估精度达到92%以上。【结论】采用度量误差联立方程组方法可以有效解决基于树高和树冠因子的立木材积与地上生物量相容问题,并且预估精度达到92%以上,所建二元立木材积与地上生物量相容模型可为应用激光雷达技术反演森林蓄积量和生物量提供计量依据。 相似文献
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基于线性谱聚类的林地图像中枯死树监测 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】将基于线性谱聚类超像素的方法应用在森林病虫害防治领域,可智能监测无人机森林虫害图像中的枯死树,为森林有害生物的监测工作提供技术支撑。【方法】分别以湖北省受松材线虫与辽宁省受红脂大小蠹侵害的松林无人机图像为试验数据,首先使用线性谱聚类超像素分割算法将图像划分为多个超像素;然后基于枯死树木的颜色特征,初步提取可能为枯死树的超像素区域;最后基于枯死树木与其他干扰地物具有不同的纹理特征,计算超像素的区域密度和缝隙量,利用支持向量机对初步提取的超像素进行分类,从而检测出图像中的枯死树。【结果】基于线性谱聚类超像素和支持向量机的枯死树监测方法可有效排除与枯死树木颜色相近的其他干扰地物,较准确地提取出枯死树木。使用该方法与基于植被颜色指数的阈值分割方法、基于简单线性迭代聚类超像素和随机森林的方法,对35幅受灾松林无人机图像进行试验,并选用交并比、虚警率和漏检率3个评价指标对3种方法进行定量对比分析。结果表明,基于线性谱聚类超像素的方法监测出的枯死树区域最精确,其监测结果与人工检测结果的交并比均值大于58%,且虚警率和漏检率均优于另外2种方法。【结论】基于线性谱聚类超像素的枯死树监测方法能实现松林中枯死树的快速、准确检测及定位。 相似文献
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【目的】通过地理加权回归(GWR)模型估算非干扰林龄,利用遥感数据和林火发生历史数据,获取过火区域信息,进而对林火烈度分级,讨论林火烈度与森林类型的交互作用,估算干扰林龄,最终获得黑龙江省森林年龄的空间分布。【方法】以黑龙江森林为研究区域,基于研究区域的多光谱数据结合地面森林资源清查数据,通过逐步回归方法提取了包括遥感因子绿度指数(Greeness)、湿度指数(Wetness)、林分平均胸径(ADBH)、林分平均树高(ASH)及海拔(Altitude)在内的5个显著因子作为自变量,采用GWR模型建立非干扰林龄估算模型。采用全局Moran I来描述模型残差的空间自相关性。绘制研究区非干扰林龄空间分布图并探究林龄的空间分布状态。[JP+1]结合林火位置与面积记录对多光谱数据目视解译提取过火区域,根据dNBR将过火区域火烈度分级。将火烈度图与植被类型图叠加分析,讨论不同森林类型在不同火烈度下的演替情况。定义干扰林龄时,未发生树种更替的森林林龄不变,树种发生更替的森林在林火发生年将其林龄归为0,并在新的优势树种萌发时从1开始累加,以此类推干扰后森林的林龄。【结果】黑龙江省非干扰森林平均林龄为48年,标准差为16年。GWR模型的 Radj^2 为0.68,RMSE为16.171 7。使用Moran I来检验模型的残差,发现GWR模型可很好地消除残差的空间自相关性。研究区林龄整体空间分布状态不均匀,大兴安岭地区林龄普遍高于黑龙江林区。黑龙江省2000―2010年林火主要发生在大兴安岭及小兴安岭地区,根据dNBR将已提取的过火区域林火烈度分为:未过火、轻度过火、中度过火和重度过火4类,总过火面积为527 932 hm^2,其中重度29 157 hm^2、中度180 268 hm^2、轻度318 507 hm^2。兴安落叶松林和蒙古栎林在整个研究区中过火面积最大,分别占总过火面积的28.63%和47.23%。根据不同森林类型在不同火烈度下的演替情况,估算干扰森林的林龄并绘制干扰林龄空间分布图。【结论】 GWR模型能较有效地估算黑龙江省非干扰林龄,成功地降低了残差的空间自相关性。在估算林龄的过程中加入林火干扰因素,以获取更真实的林龄空间分布数据,可为黑龙江地区森林NPP、NEP以及森林碳储量、森林生物量等相关研究提供数据支持。 相似文献
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【目的】通过地理加权回归(GWR)模型估算非干扰林龄,利用遥感数据和林火发生历史数据,获取过火区域信息,进而对林火烈度分级,讨论林火烈度与森林类型的交互作用,估算干扰林龄,最终获得黑龙江省森林年龄的空间分布。【方法】以黑龙江森林为研究区域,基于研究区域的多光谱数据结合地面森林资源清查数据,通过逐步回归方法提取了包括遥感因子绿度指数(Greeness)、湿度指数(Wetness)、林分平均胸径(ADBH)、林分平均树高(ASH)及海拔(Altitude)在内的5个显著因子作为自变量,采用GWR模型建立非干扰林龄估算模型。采用全局Moran I来描述模型残差的空间自相关性。绘制研究区非干扰林龄空间分布图并探究林龄的空间分布状态。[JP+1]结合林火位置与面积记录对多光谱数据目视解译提取过火区域,根据dNBR将过火区域火烈度分级。将火烈度图与植被类型图叠加分析,讨论不同森林类型在不同火烈度下的演替情况。定义干扰林龄时,未发生树种更替的森林林龄不变,树种发生更替的森林在林火发生年将其林龄归为0,并在新的优势树种萌发时从1开始累加,以此类推干扰后森林的林龄。【结果】黑龙江省非干扰森林平均林龄为48年,标准差为16年。GWR模型的 Radj^2 为0.68,RMSE为16.171 7。使用Moran I来检验模型的残差,发现GWR模型可很好地消除残差的空间自相关性。研究区林龄整体空间分布状态不均匀,大兴安岭地区林龄普遍高于黑龙江林区。黑龙江省2000―2010年林火主要发生在大兴安岭及小兴安岭地区,根据dNBR将已提取的过火区域林火烈度分为:未过火、轻度过火、中度过火和重度过火4类,总过火面积为527 932 hm^2,其中重度29 157 hm^2、中度180 268 hm^2、轻度318 507 hm^2。兴安落叶松林和蒙古栎林在整个研究区中过火面积最大,分别占总过火面积的28.63%和47.23%。根据不同森林类型在不同火烈度下的演替情况,估算干扰森林的林龄并绘制干扰林龄空间分布图。【结论】 GWR模型能较有效地估算黑龙江省非干扰林龄,成功地降低了残差的空间自相关性。在估算林龄的过程中加入林火干扰因素,以获取更真实的林龄空间分布数据,可为黑龙江地区森林NPP、NEP以及森林碳储量、森林生物量等相关研究提供数据支持。 相似文献
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【目的】提出一种结合辐射传输模型与遥感云平台反演火烧迹地冠层含水量(Canopy water content,CWC)的新方法,弥补目前对火烧迹地恢复阶段植被含水量的监测,为定量监测植被水分与火灾预警提供理论参考。【方法】以内蒙古自治区根河市火烧迹地为研究对象,基于INFORM辐射传输模型,使用查找表的方法反演森林冠层含水量,并结合Google Earth Engine(GEE)大数据遥感平台与Mann-kendall模型分析了火烧迹地的冠层含水量时序性变化,最后绘制根河2018年8月森林冠层含水量分布图。【结果】1)基于样地的CWC反演精度较高(R2为0.79);2)大范围的归一化水分指数(Normalized difference water index, NDWI)和CWC呈指数关系(R2为0.77),但CWC比NDWI的饱和点更高;3)CWC可作为火烧迹地恢复的生态指标,获得了34 a的CWC时序性反演结果,表明火灾后CWC明显降低,并基于Mann-kendall模型得到各样地CWC和LAI的恢复速率。【结论】联合INFORM模型与GEE反演并监测火烧迹地冠层含水量,方法通用且高效。火烧迹地在恢复过程中面临再次发生火烧和虫害病害的风险,研究结果可为森林防火和森林病虫害监测提供技术支持,对该区域森林火灾与森林虫害的预警有一定意义。 相似文献
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【目的】树高是森林经营决策中最重要的一个参量,常用于估计森林生长、年龄、材积、生物量和碳储量等立木参数,其精度对立木质量的评价及森林生长的预测分析影响重大。为解决传统的树高量测仪器移动不便,测量周期长,人力耗损大等问题。【方法】以近景摄影测量为基础,构建了一种以登山杖绑定安卓智能手机为测量平台的便携、快捷的树高测量装备;针对立木生长环境有无坡度,拍摄是否产生倾角等情况建立了树高量测模型。在手机环境下,研制了立木树高测量软件APP。APP采用上下分屏技术,利用手机成像系统以及坐标系转换,使屏幕与待测立木建立关联,从而自动解算立木的深度信息;结合手机内部方向传感器的强大性能,单站作业可实时获取树高估计值。在北京市平谷区红石门村选取不同坡度的307株立木作为研究对象,使用该装备分别在上坡位和下坡位对其进行量测,将测定结果与全站仪多次量测求得的平均值进行对比分析。【结果】结果表明,树高估计值平均绝对误差为0.21 m,平均相对误差为2.11%,整体精度达到97.89%。当处于下坡位观测时,树高估计值平均绝对误差为0.11 m,平均相对误差为1.16%,树高精度高达98.84%。当处于上坡位观测时,树高估计值平均绝对误差为0.32 m,平均相对误差为3.07%,树高精度达到96.93%。智能手机倾斜角较大时,精度达到95.19%,智能手机倾斜角较小时,精度高达99.03%,说明手杖式测树仪观测时所产生倾角越小,精度越高。量测同一株立木时,下坡位观测的精度优于上坡位。【结论】此装备的研发满足国家森林资源连续清查中的测量精度要求,且装备成本低、灵活性强、不依赖其他设备获取深度信息、携带方便、具有较高利用价值,未来可作为森林资源调查树高测量装备。 相似文献
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喀纳斯泰加林群落与环境和火干扰因子的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】划分森林群落类型,定量分析森林群落形成与其环境因子和火干扰因子之间的关系,为新疆喀纳斯泰加林群落物种多样性保护与森林可持续经营提供科学依据。【方法】以新疆喀纳斯泰加林火成演替森林群落为研究对象,基于149个森林群落样地及其火干扰发生时间和火烈度的调查,采用双向指示种分析(two-way indicator species analysis,TWINSPAN)方法对喀纳斯国家自然保护区科学实验区处于不同演替阶段的森林群落进行群落类型划分,并采用冗余分析(redundancy analysis,RDA)方法通过对其森林群落进行排序,分析森林群落形成与环境因子和火干扰因子的关系,定量分离环境因子、火干扰因子及其二者的交互作用对森林群落形成的影响。【结果】 1)TWINSPAN将149个森林群落调查样地划分为16种森林群落类型;2)RDA排序结果较好地反映了喀纳斯泰加林群落形成与环境因子和火干扰因子之间的关系,环境因子中的海拔、坡位、坡度、坡向、土壤有机质和全钾含量对森林群落的形成起较大的作用,其中海拔、坡位、坡度和坡向与RDA第1排序轴存在极显著相关性( P <0.01),土壤有机质和全钾含量与RDA第1排序轴存在显著相关性( P <0.05);火干扰因子中的火烈度对森林群落形成也起较大的作用,火烈度与RDA第2排序轴存在极显著相关性( P <0.01);3)因子分离显示,在影响喀纳斯泰加林群落形成的因素中,环境因子解释的部分占21.96%,火干扰因子解释的部分占1.80%,二者交互作用解释的部分占49.82%,未能解释的部分占26.42%。【结论】喀纳斯国家自然保护区科学实验区有16种森林群落类型,其森林群落形成受环境因子和火干扰因子的共同控制,并且二者的交互作用尤为突出。火干扰是新疆喀纳斯泰加林群落物种多样性保护与森林可持续经营不可或缺的重要因素。 相似文献