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题名甘肃黑河流域上游森林地上生物量的多光谱遥感估测
被引量:17
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作者
郭云
李增元
陈尔学
田昕
凌飞龙
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机构
中国林业科学研究院资源信息研究所
福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
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出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期140-149,共10页
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基金
青年科学基金项目"基于多源数据的森林地上生物量估测与碳通量综合模拟"(41101379)
国家973项目"复杂地表遥感信息动态分析与建模"(2013CB733404)
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文摘
【目的】以黑河流域上游祁连山森林保护区为研究区,利用133个森林样地调查数据、Landsat-5 TM影像和ASTER GDEM产品为数据源,探讨地形对该流域森林地上生物量(above-ground biomass,AGB)估测的影响,以及选择合适的遥感估测方法反演该流域的森林AGB。【方法】首先利用青海云杉特殊的生境范围和绿色植被对比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)的灵敏程度,及不同地物对纹理特征的不同响应,制定相应的决策树分类器,将研究区的土地覆盖类型分为两大类:森林(青海云杉)-非森林,并利用133个森林样地调查数据和Google Earth高分辨率影像的12 722个采样点对分类结果进行验证(总体分类精度达到90.39%,Kappa系数为0.81);然后运用多元线性逐步回归估测法,以及结合随机森林算法(random forest,RF)优化后的k最近邻分类法(k-nearest neighbors,k-NN)进行森林AGB的遥感估测,对比SCS+C地形校正前后青海云杉森林AGB的估测结果,同时比较2种不同估测方法的反演效果;最后利用得到的最优估测方法反演整个研究区的森林AGB,生成黑河流域上游祁连山森林保护区的森林AGB的等级分布图。【结果】SCS+C地形校正前多元线性逐步回归的估测精度为R2=0.31,RMSE=34.41 t·hm-2,地形校正后多元线性逐步回归的估测精度为R2=0.46,RMSE=30.51 t·hm-2;而基于SCS+C地形校正后的k-NN的交叉验证精度不仅明显高于地形校正前的精度,且显著优于多元线性逐步回归的估测结果,达到R2=0.54,RMSE=26.62 t·hm-2;另外基于最优的k-NN估测模型(窗口为7×7,采用马氏距离,k=3)反演的该流域青海云杉在2009年总的森林地上生物量为8.4×107t,平均森林地上生物量为96.20 t·hm-2。【结论】在地形复杂地区,运用SCS+C模型对地形进行适当校正,能够有效地消除太阳入射角变化引起的地表反射亮度的差异,使影像能够更准确地反映地表信息,提高森林AGB的遥感估测精度;在样本有限的情况下,相对于以大数定律作为理论基础的多元线性逐步回归估测法,k-NN能够避免发生过学习现象和样本不平衡问题,更适于该研究区青海云杉的森林AGB的估测。
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关键词
Landsat-5
TM
scs+c地形校正
多元线性逐步回归
K-NN
森林地上生物量
遥感估算
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Keywords
Landsat-5 TM
scs + c terrain correction
multiple linear stepwise regression
k-NN
forest above-ground biomass(AGB)
estimation of remote sensing
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分类号
S758
[农业科学—森林经理学]
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