吉林长白山森林冠顶高度激光雷达与MERSI联合反演

将激光雷达与光学遥感相结合进行区域林分冠顶高度联合反演,提出了大脚印激光雷达GLAS脚点波形数据处理和不同地形条件下的森林冠顶高度反演算法,并建立了区域尺度不同森林类型林分冠顶高度GLAS+MERSI联合反演模型,制作了长白山地区森林冠顶高度图。

激光雷达GLAS与ETM联合反演森林地上生物量研究

在实现大脚印激光雷达GLAS森林冠顶高度反演算法基础上,建立了复杂地形条件下森林地上生物量神经网络反演模型,制作了研究区森林地上生物量分布图。总体上,激光雷达GLAS森林冠顶高度和地上生物量估算精度较高。森林冠顶高度针叶林精度最好(R2=0.692);阔叶林次之(R2=0.5062);地上生物量反演结果与实测结果十分接近,在空间分布上与土地覆盖分布特征非常一致。

Inversion of forest canopy height in south of China by integrating GLAS and MERSI： The case of Jiangxi province in China

激光雷达(Lidar)与光学遥感的有效结合对中国南方区域森林冠顶高度反演意义重大,而国产卫星将为中国森林生态研究提供新的数据源。本文联合利用大脚印激光雷达GLA和国产MERSI数据,在实现GLAS波形数据处理和不同地形条件下森林冠顶高度反演算法基础上,建立了区域尺度不同森林类型林分冠顶高度GLAS+MERSI联合反演关系模型,进行了江西地区森林冠顶高度反演。总体上,GLAS激光雷达森林冠顶高度估算精度较高;且在与MERSI250m数据的联合反演模型中,针叶林模型精度较好(R2=0.7325);阔叶林次之(R2=0.6095);混交林较差(R2=0.4068)。分析发现,考虑了光学遥感生物物理参数的GLAS+MERSI联合关系模型在区域森林冠顶高度估算中有较高精度,且在空间分布上与土地覆盖数据分布特征非常一致。