长白山林区森林生物量遥感估测模型

被引:19
作者
范文义
李明泽
杨金明
机构
[1] 东北林业大学林学院
关键词
TM; 森林生物量; 逐步回归; 偏最小二乘回归; bootstrap; 长白山;
D O I
暂无
中图分类号
S718.5 [森林生态学];
学科分类号
摘要
采用黑龙江长白山地区TM图像和143块森林资源连续清查固定样地数据及野外调查补充样地数据,选择包括各波段灰度值、不同波段灰度值之间的线性和非线性组合(包括11种植被指数)、纹理信息以及环境因子在内的75个自变量,分别采用逐步回归分析法和偏最小二乘回归法建立黑龙江长白山林区森林生物量遥感估测模型:逐步回归法采用5个自变量所建模型平均拟合精度为76.5%,均方根误差为19.12t·hm-2,样地生物量真实值与预测值相关系数为0.5434;偏最小二乘回归法采用10个自变量所建模型平均拟合精度85.8%,均方根误差9.92t·hm-2,样地生物量真实值与预测值相关系数0.8603,偏最小二乘回归法要优于逐步回归法。利用建立的偏最小二乘回归模型计算得到黑龙江长白山2007生物量等级分布图,采用29个检验样本对反演结果进行检验,计算得到29个样本的平均预测精度为83.73%。
引用
收藏
页码:16 / 20
页数:5
相关论文
共 11 条
[1]  
中国主要森林类型生物生产力格局及其数学模型.[D].罗天祥.中国科学院研究生院(国家计划委员会自然资源综合考察委员会).1996, 11
[2]  
基于LANDSAT TM影像毛竹林地上部分碳储量估算研究.[D].徐小军.浙江林学院.2009, 02
[3]   森林与碳循环 [J].
刘广文 .
现代农业科技, 2007, (19) :219-220
[4]   森林生物量遥感估算与应用分析 [J].
徐新良 ;
曹明奎 .
地球信息科学, 2006, (04) :122-128
[5]   基于遥感信息估测森林的生物量 [J].
国庆喜 ;
张锋 .
东北林业大学学报, 2003, (02) :13-16
[6]   利用TM数据提取粤西地区的森林生物量 [J].
郭志华 ;
彭少麟 ;
王伯荪 .
生态学报, 2002, (11) :1832-1839+2022
[7]   森林与碳循环 [J].
赵士洞 ;
汪业勖 .
科学对社会的影响, 2001, (03) :38-41
[8]   红松人工林生态系统生物生产力及养分循环研究 [J].
丁宝永 ;
孙继华 .
东北林业大学学报, 1989, (S2) :1-98
[9]   我国森林植被的生物量和净生产量 [J].
方精云,刘国华,徐嵩龄 .
生态学报, 1996, (05) :497-508
[10]  
偏最小二乘回归的线性与非线性方法.[M].王惠文; 吴载斌; 孟洁; 著.国防工业出版社.2006,