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相似文献
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1.
  目的  森林生物量的空间精准量化对了解陆地碳储量、碳收支、碳平衡,以及揭示森林碳储量与全球气候变化的影响过程具有重要意义。P波段波长较长,在森林中具有更高的穿透能力,研究机载P波段SAR数据提高森林地上生物量(AGB)估测精度的可行性。  方法  以机载P波段全极化合成孔径雷达(SAR)数据和高精度激光雷达(LiDAR)数据估测的森林AGB抽样点为基础,提取20个极化SAR特征,并分别与森林AGB变化作敏感性响应情况分析。采用多元线性回归模型(MLR)、K近邻方法(KNN)、支持向量回归(SVR)和随机森林(RF)4种估测方法,探究机载P波段SAR数据的森林AGB估测精度。  结果  在较低森林AGB(均值约45 t·hm?2)的森林覆盖区中,P波段的同极化后向散射系数、Freeman-Durden和Yamaguchi分解中的表面和二次散射分量对森林AGB变化敏感;此外H-A-ALPHA极化分解的散射角(alpha)、拓展极化参数极化辨别率参数(PDR)也对森林AGB变化敏感。4种方法估测的森林AGB相对误差均约30%,其中MLR估测结果精度最低,估测精度为63.55%,均方根误差(RMSE)为19.16 t·hm?2;RF估测结果精度最高,估测精度为72.97%,RMSE为15.98 t·hm?2;KNN和SVR估计结果差别不明显,RMSE分别为17.04和17.09 t·hm?2。  结论  P波段SAR数据对估测森林AGB具有一定潜力,3种非参数方法的估测结果明显优于MLR参数方法。此外,P波段的森林AGB估测精度受到待估森林AGB水平高低的影响明显,在森林AGB水平较高的分组中估测精度较高。在森林AGB均值为45 t·hm?2,最大值为120 t·hm?2的森林覆盖区,以50 t·hm?2将森林AGB样点分为2组时,高森林AGB组的估测精度高出低AGB组约6%。图5表3参34  相似文献   

2.
  目的  森林是整个陆地碳循环系统中最大的有机碳贮库，准确地估测森林地上生物量影响着全球碳源与碳储量的分析与评价。本文旨在评价利用Landsat8 OLI、高分一号光学数据、ALOS-1 PALSAR-1SAR 3组不同源遥感数据估测森林AGB的潜力，进而剖析光学数据和SAR数据在估测森林AGB方面的差异。  方法  首先对Landsat8 OLI、高分一号光学数据、ALOS-1 PALSAR-1SAR数据分别提取波段比值、植被指数、纹理信息，对ALOS-1 PALSAR-1SAR数据同时提取极化分解信息；然后，利用随机森林算法对不同数据提取的特征参数进行重要性排序，选择排序靠前的特征进行建模；最后，利用KNN-FIFS算法分析不同特征组合，对4组数据建立4个模型估测森林AGB，并使用留一交叉验证法对4个模型估测森林AGB值进行精度评价。  结果  使用植被因子、波段比值、纹理因子、极化分解信息4种特征参数分别对3组数据进行建模估测森林AGB，基于Landsat8 OLI数据反演森林AGB的精度评价结果为R2 = 0.50，RMSE = 33.34 t/hm2；基于高分一号数据估测精度为R2 = 0.36，RMSE = 37.60 t/hm2；基于PALSAR纹理特征估测精度为R2 = 0.45，RMSE = 35.40 t/hm2；基于PALSAR全极化分解信息估测精度为R2 = 0.63，RMSE = 28.84 t/hm2。  结论  参数提取方法相同时，即基于植被因子、波段比值、纹理信息3种特征参数估测森林AGB，其光学数据和SAR数据的反演潜力基本一致；参数提取方法不同时，即SAR数据加入极化分解信息估测森林AGB，与光学数据相比，SAR数据对森林AGB的反演潜力较好。   相似文献   

3.
基于多源数据的根河实验区生物量反演研究   总被引：2，自引：2，他引：0  
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能够减少陆地生态系统碳储量的不确定性。本文以内蒙古大兴安岭根河实验区为研究区,基于森林样地调查数据、Landsat 8 OLI、机载P-波段PolSAR以及ASTER GDEM数据,分别采用多元线性逐步回归法和基于随机森林算法(Random Forest, RF)进行特征优化选择后的k-最近邻(k-nearest neighbors, k-NN)法对研究区森林地上生物量(above-ground biomass, AGB)进行估测,对比验证采用不同类型数据(单传感器数据和多传感器数据)时2种方法的反演结果来寻求森林AGB估测的最优方法和输入因子,最后利用最优的估测方法来反演整个研究区的森林AGB,生成根河实验区的森林AGB等级分布图。结果表明:对于多元线性逐步回归和k-NN 2种不同的方法,森林AGB的反演都表现出较为一致的结果,即采用多传感器遥感数据(Landsat 8 OLI和机载P-波段PolSAR数据)比采用单传感器遥感数据估算的森林AGB精度要高;而在同时采用多传感器遥感数据进行森林AGB的反演中,k-NN算法的估测结果(R2=0.65, RMSE=17.49 t/hm2)明显优于多元线性逐步回归算法(R2=0.36, RMSE=22.08 t/hm2)的估测结果。显然,多源数据协同反演森林AGB可以充分利用每种传感器的优点,提高遥感估测森林AGB的能力;与多元逐步回归方法相比,k-NN算法能够更多地考虑到森林参数同光谱值之间的非线性依赖关系,且能够避免发生过学习现象和样本不平衡问题。   相似文献   

4.
以石台县为研究地,结合Rapideye高分遥感影像和不同森林类型样地林木地上生物量调查数据,采用Pearson双变量相关分析方法筛选模型变量,分别用多元线性回归和随机森林算法建立不同森林类型的遥感地上生物量估测模型,并进行模型估测精度对比分析。结果表明,叶绿素红边模型(CRM)与叶绿素绿波模型(CGM)2个指数与针叶林、阔叶林生物量在0.01水平上的相关性极显著,且在其多元线性回归模型和随机森林模型中两者均被挑选为建模变量。另外,与生物量相关性较强的纹理特征主要集中的红光波段和红边波段,且仅MEAN、VAR、SM3个滤波对生物量估测贡献较大,可作为建模变量。阔叶林、针叶林和针阔混交林3种森林类型的地上生物量模型估测精度均表现为随机森林模型优于多元线性回归模型。随机森林模型生物估测绝对均方误差在12.8760~36.5363之间,相对均方误差在20.20%~45.95%之间;多元线性回归生物量估测绝对均方误差在22.0425~46.4494之间,相对均方误差在34.58%~58.42%之间。  相似文献   

5.
为提高森林蓄积量遥感估测精度,探讨哑变量技术在蓄积量遥感估测中的作用。以云南省普洱市思茅区为研究区,以Landsat 8 OLI和93块森林资源二类调查角规控制样地数据为基础,使用随机森林（random forest）算法进行遥感变量因子的选择,并以龄组为哑变量分别构建基于哑变量的SVR和PLSR蓄积量估测模型,采用留一交叉验证对结果进行评估。结果表明,使用随机森林算法进行变量的选择有效减少了自变量的维度,提高了计算效率;其次,哑变量引入后,PLSR和SVR 2种回归模型的估测精度都比无哑变量方法有明显的提高,且SVR的估测结果优于PLSR;在引入哑变量后SVR模型的决定系数R2由0.59提高到0.68,相对均方根误差rRMSE由36.76%降低至32.97%,PLSR模型的决定系数R2由0.53提高到0.62,相对均方根误差rRMSE由39.41%降低至35.24%。在森林蓄积量的遥感估测中,哑变量技术的应用可以在一定程度上解决不同蓄积量大小对估测结果造成的影响,进而提高蓄积量的估测精度。  相似文献   

6.
  目的  森林碳储量是生态系统结构与功能的重要指标，掌握森林碳储量现状有利于森林资源管理。激光雷达能够用于监测森林资源，但是存在森林参数估测的模型多、变量不确定和缺乏林分三维结构解析意义的变量等问题，因此，需要选择合适的林分解析变量和模型。  方法  借助无人机激光雷达点云数据与样地调查数据，以内蒙古自治区赤峰市喀喇沁旗旺业甸人工林为研究对象，分别使用多元线性模型与多元乘幂模型以不同变量对林分碳储量进行估测，选出最优模型并进行精度评价。  结果  研究表明:（1）模型方法而言，非线性模型的检验效果优于线性模型的检验效果:非线性模型（R2为0.66 ~ 0.86，rRMSE为23.51% ~ 9.91%），线性模型（R2为0.52 ~ 0.85，rRMSE为27.70% ~ 12.38%）。（2）模型使用平均高、郁闭度为基础变量，以穷举法筛选出来的变量组合，估算森林参数得出最佳模型，其中非线性模型以激光点云平均高、郁闭度、高度变动系数和叶面积变动系数的估算精度最高（R2=0.86，rRMSE=9.91%）。  结论  通过激光雷达估测人工林碳储量时，加入垂直结构变量可以提高模型拟合效果，非线性模型比线性模型更适合人工林碳储量的估测。   相似文献   

7.
针对区域尺度森林地上生物量的分布情况,以大兴安岭生态观测站为例,提出了一种融合光学影像纹理和机载LiDAR点云特征的森林地上生物量遥感估测方法。该方法首先提取Landsat 8 OLI不同波段在不同运算窗口下的纹理特征;然后对机载LiDAR点云进行滤波提取地面点,并利用地面点对点云数据进行高度归一化处理,提取点云特征因子;最后结合提取的遥感特征因子,利用支持向量回归的方法对研究区森林地上生物量进行估测,并对结果进行精度验证。结果表明:不同波段和窗口尺寸的建模精度差异较大,蓝光波段在7×7运算窗口下模型精度最高(R~2=0.73,R_(MSE)=22.32 t/hm~2);点云高度分位数变量的建模精度呈正态分布,变量H_(50)的建模精度最高(R~2=0.75,R_(MSE)=19.24 t/hm~2);与单一的遥感特征变量相比,融合光学影像纹理和机载LiDAR点云特征的模型精度有了一定提高,且针叶林和混交林的估测R_(MSE)分别为19.63和20.40 t/hm~2。因此,该方法可以为区域性的森林地上生物量估测提供有效参考。  相似文献   

8.
以云南省景谷县思茅松人工林为研究对象,以景谷县实测思茅松单木生物量数据建立其单木生物量模型,计算得出90个景谷县思茅松实测样地林分单位面积生物量,采用2005年景谷县TM遥感影像提取9个植被指数作为备选自变量,基于随机森林回归建立总体样本及各龄组样本思茅松单位面积生物量估测模型.以像元为单位,利用估测模型,并采用2005年森林资源二类调查小班数据估算景谷县思茅松人工林的生物量.结果表明:各模型的决定系数(R2)＞ 0.89,均方根误差(RMSE)＜7.00,预估精度(P)＞87.00％;研究区思茅松人工林单位面积生物量为59.0889 t/hm2,其中幼龄林为38.5170 t/hrn2,中龄林为53.6626 t/hm2,近熟林为94.8018t/hm2.  相似文献   

9.
以小班为研究单位,基于香格里拉市2006年TM影像、森林资源二类调查数据,利用随机选取的小班样地遥感因子平均值建立数据集,筛选出78个样地数据(60个训练数据和18个验证数据)及14个遥感因子,通过蓄积计算森林生物量,建立了基于遥感因子的高山松生物量估测的逐步回归模型和偏最小二乘模型。结果表明:逐步回归模型的精度(R=0.518、RMSE=34.265 t/hm~2、rRMSE=47.046%)要高于偏最小二乘模型的精度(R=0.514、RMSE=35.320t/hm~2、rRMSE=48.494%)。研究结果可为高海拔地区遥感生物量建模、生态环境保护与规划提供参考依据。  相似文献   

10.
利用landsat5影像和通过蓄积量-生物量转换方法获得的样地生物量数据,从宜良县云南松林遥感特征、地形特征、郁闭度等方面选取自变量,采用随机森林回归和偏最小二乘法进行生物量遥感估测建模。结果表明:随机森林回归估测模型调整决定系数R2为0.881,模型估测精度为82.3%;偏最小二乘模型的调整决定系数R2为0.753,模型估测精度为78.43%。随机森林回归在模型拟合效果和检验精度上均优于偏最小二乘模型。  相似文献   

11.
基于机载激光雷达的寒温带典型森林高度制图研究   总被引：1，自引：0，他引：1  
以内蒙古根河市潮查林场境内的寒温带兴安落叶松原始林及其次生林为研究对象,利用机载激光雷达点云数据与地面调查的66个样地数据,采用不同算法计算样地实测树高(Lorey's高、冠幅面积加权树高和算术平均高)分别与基于双正切角树冠识别算法获取的LiDAR估测高(冠幅面积加权树高、算术平均高)和基于点云提取的百分位高构建树高回归模型(冠幅面积加权树高模型、算术平均树高模型和LiDAR百分位树高模型)。对比不同树高模型的训练精度与估测精度的差异,探讨双正切角树冠识别算法对本研究区的适用性;同时了解冠幅面积加权的样地实测树高与Lorey's高对林分平均高代表性的差异,确定最优解释变量,筛选最优树高模型,计算研究区森林高度空间分布图,为后续生物量和碳储量研究提供参考数据。结果表明:样地冠幅面积加权树高的模型训练精度和估测精度与Lorey's高的结果一致性较好,略低于Lorey's高的估测结果。LiDAR百分位树高模型中的50%分位高与样地实测树高相关性显著且回归模型拟合效果较好,其中,以Lorey's高为样地实测树高时模型的R2=0.869、RMSE=1.366m;以冠幅面积加权树高为样地实测树高时模型的R2=0.839、RMSE=1.392m;Lorey's高的50%分位高模型的估测精度最高,各独立验证样本点估测精度均高于85%,平均估测精度为94.73%,最高估测精度可达99.78%,其中混交林平均估测精度(96.72%)高于针叶林的平均估测精度(93.58%)。因此,选择Lorey's高的50%分位高模型计算研究区的森林高度空间分布。   相似文献   

12.
  目的  森林生物量是衡量森林碳储量的关键因子，准确估算生物量对掌握森林现状和森林资源合理利用具有重要意义。欧空局发射Sentinel-2A数据因其丰富的光谱信息和较高的空间分辨率为生物量的反演和监测提供了新的机会。本文旨在评估基于Sentinel-2A的各类特征变量反演针叶林地上生物量的能力以及完成区域尺度的针叶林地上生物量定量估测。  方法  试验以内蒙古赤峰市喀喇沁旗旺业甸林场针叶林为研究对象，以Sentinel-2A为主要数据源，提取了10个波段反射率、20个植被指数和5个生物物理参数共3种类型变量，分别建立基于光谱反射率、植被指数、生物物理参数，以及融合3类变量的多元逐步回归生物量估算模型，同时每组均加入高程因子分析地形对估算精度的影响。  结果  （1）基于多种类型参数建立的模型估算效果最好，模型决定系数达到0.765，均方根误差为39.49 t/hm2；（2）在3组单类型变量模型中，基于植被指数的预测结果最好，说明相比于波段反射率和生物物理参数，植被指数对针叶林地上生物量的估算贡献更大；（3）无论基于何种类型参数建模，高程信息的加入都会提高针叶林地上生物量的估算精度。  结论  基于Sentinel-2A植被指数与地形特征的针叶林地上生物量反演模型较好，可用于区域生物量估算。该研究对区域性森林资源监测的实际应用具有指导意义。   相似文献   

13.
光学和合成孔径雷达（SAR）多源传感器数据融合对提高森林地上生物量（AGB）提取精度具有重要意义。以太平湖森林为研究对象,以Sentinel-1 SAR数据和Sentinel-2光学数据为数据源,利用随机森林回归算法系统性地评估光学和SAR数据对AGB反演的互补优势和策略选择。采用Sentinel-2光学数据的AGB反演精度（R2=0.63,RMSE=37.05 mg/hm2,sMAPE=0.56）优于采用Sentinel-1 SAR数据的AGB反演精度（R2=0.37,RMSE=52.25 mg/hm2,sMAPE=0.65）,联合两者数据的AGB估算精度最高（R2=0.69,RMSE=34.17 mg/hm2,sMAPE=0.55）;基于不同策略构建的AGB估计模型当中,植被指数（RVI、NDVI和红边相关的NDVIre）和纹理变量（NDVIre_Mea）的重要性高于光谱波段和后向散射系数。联合Sentinel-1和Sentinel-2数据的光谱波段、植被指数、纹理信息和后向散射系数,能够有效的缓和遥感信息饱和性问题和提高AGB反演精度。  相似文献   

14.
利用遥感影像构建森林生物量估测模型,能够快速、实时估算区域森林生物量。采用吉水县TM影像以及森林资源调查固定样地数据,构建估算森林地上生物量的多元线性回归模型及BP神经网络模型,并对两种模型进行了比较。结果表明:两种模型对样地生物量的预测值大部分比实测值小,多元线性回归模型预测值与实测值的偏差幅度比BP神经网络模型更大,偏差幅度分别为-110.24~38.09 t·hm-2、-35.12~26.17 t·hm-2;多元线性回归模型与BP神经网络模型的决定系数(R2)分别为0.470和0.869,均方根误差(RMSE)分别为30.52和12.69 t·hm-2,预测精度分别为50.07%和71.65%。因此,运用BP神经网络模型估测森林地上生物量优于多元线性回归模型。  相似文献   

15.
秦岭火地塘林区3种森林类型乔木层碳密度和碳储量研究   总被引：1，自引：0，他引：1  
以秦岭火地塘林区锐齿栎(Quercus aliena var.acuteserrata)、华山松(Pinus armandi)和油松(Pinus tabulaeformis)3种主要森林类型为研究对象,通过标准地调查和生物量回归模型计算其碳储量,并在此基础上估算了碳密度以及不同器官的碳储量。结果表明:不同森林类型碳密度具有显著差异,其中锐齿栎最高(118.724t/hm2),油松次之(106.062t/hm2),华山松最低(94.227t/hm2);3种森林类型的碳储量均随着林分径级的增大呈现出上升、下降和再上升的趋势,而大径级碳储量的上升主要取决于大径级单株林木的出现,具有明显的随机性;碳储量在不同树种各器官的分布表现为:干>枝>根>皮>叶(锐齿栎),干>枝>根>叶>皮(华山松),干>枝>叶>根>皮(油松),且不同树种同一器官及同一树种不同器官之间的碳储量所占比重差异显著。  相似文献   

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