基于Sentinel 1&2主被动遥感数据和冠层高度的森林净初级生产力估测

【目的】利用Sentinel-1&2主被动遥感数据结合森林冠层高度,对区域森林净初级生产力(NPP)进行高效、准确的估测,为森林精准经营措施以及“双碳”目标的制定提供科学依据。【方法】以南方重点林区资兴市为研究区,基于Sentinel-1和Sentinel-2主被动遥感数据,采用了多元逐步回归、人工神经网络、K最邻近、随机森林4种模型估算NPP。在此基础上加入了Sentinel-1通过InSAR与SRTM DEM差分得到的冠层高度,分析其对NPP估测精度的影响。【结果】(1)研究区2019年的森林NPP均值为7.79 t/hm^(2),呈中南部高、西北低的空间分布特征。(2)4种模型中,主被动遥感结合估测NPP的精度均高于单源遥感方式;随机森林估测区域森林NPP的精度最高,模型表现最好。(3)加入冠层高度可一定程度提高森林NPP估测精度,R2从0.70提高到了0.75。【结论】基于Sentinel 1&2主被动遥感数据并结合DEM差分法获取的冠层高度因子,可有效提高NPP估测精度。

我国面向森林资源管理的监测体系创新研究

从森林资源的宏观规划管理(国家空间植被生态安全规划)、中观格局管理(区域空间植被协同管理)和微观结构经营管理(小班或地块精准经营)3个尺度对我国森林资源的空间分布、经营状况及管理问题进行探讨。以北京林业大学精准林业北京市重点实验室新一代信息化智能化森林资源监测体系(无人机协同森林资源精准经营管理系统、电动生长锥年轮自动识别系统、手持式测树超站仪及小班森林精准经营管理平台等)为基础,围绕我国森林资源现存问题和现代化调查、监测、经营管理等需求,创建天地立体化森林管理应用系统和装备,解决了森林精准经营中的一些难题。实践应用证明了新一代监测体系的实用性和有效性,同时为森林资源管理部门和林业工作者提供了全新的经营模式、解决方案和信息化管理系统平台。