基于机载激光雷达与Landsat 8 OLI数据的亚热带森林生物量估算

被引:21
作者
徐婷
曹林
申鑫
佘光辉
机构
[1] 南京林业大学南方现代林业协同创新中心
关键词
森林生物量估算; 亚热带森林; OLI多光谱数据; 机载小光斑激光雷达数据; 逐步回归;
D O I
暂无
中图分类号
S718.556 [];
学科分类号
071012 ; 0713 ;
摘要
快速、定量、精确地估算区域森林生物量一直是森林生态功能评价以及碳储量研究的重要问题。该研究基于机载激光雷达(Li DAR)点云与Landsat 8 OLI多光谱数据,借助江苏省常熟市虞山地区55块调查样地数据,首先提取并分析了87个特征变量(53个OLI特征变量,34个LiDAR特征变量)与森林地上、地下生物量的Pearson’s相关系数以进行变量优选,然后利用多元逐步回归法建立森林生物量估算模型(OLI生物量估算模型和LiDAR生物量估算模型),并与基于两种数据建立的综合生物量估算模型的结果进行比较,讨论预测结果及其精确性。结果表明:3种模型(OLI模型、LiDAR模型和综合模型)在所有样地无区分分析时,地上和地下生物量的估算精度均达到0.4以上,基于不同森林类型(针叶林、阔叶林、混交林)分析时地上和地下生物量的估算精度均有明显提高,达到0.67及以上。利用分森林类型模型估算生物量,综合生物量估算模型精度(地上生物量:R2为0.88;地下生物量:R2为0.92)优于OLI生物量估算模型(地上生物量:R2为0.73;地下生物量:R2为0.81)和Li DAR生物量估算模型(地上生物量:R2为0.86;地下生物量:R2为0.83)。
引用
收藏
页码:309 / 321
页数:13
相关论文
共 15 条
[1]   基于机载小光斑LiDAR技术的亚热带森林参数信息优化提取 [J].
曹林 ;
代劲松 ;
徐建新 ;
许子乾 ;
佘光辉 .
北京林业大学学报, 2014, 36 (05) :13-21
[2]   Landsat系列卫星对地观测40年回顾及LDCM前瞻 [J].
姜高珍 ;
韩冰 ;
高应波 ;
杨崇俊 .
遥感学报, 2013, 17 (05) :1033-1048
[3]   新一代Landsat系列卫星:Landsat 8遥感影像新增特征及其生态环境意义 [J].
徐涵秋 ;
唐菲 .
生态学报, 2013, 33 (11) :3249-3257
[4]   基于机载激光雷达的小兴安岭温带森林组分生物量反演 [J].
庞勇 ;
李增元 .
植物生态学报, 2012, 36 (10) :1095-1105
[5]   亚热带森林参数的机载激光雷达估测 [J].
付甜 ;
庞勇 ;
黄庆丰 ;
刘清旺 ;
徐光彩 .
遥感学报, 2011, 15 (05) :1092-1104
[6]   森林地上生物量估测方法研究综述 [J].
张志 ;
田昕 ;
陈尔学 ;
何祺胜 .
北京林业大学学报, 2011, 33 (05) :144-150
[7]   激光雷达在森林垂直结构参数估算中的应用 [J].
马利群 ;
李爱农 .
世界林业研究 , 2011, (01) :41-45
[8]   Estimating forest aboveground biomass using HJ-1 Satellite CCD and ICESat GLAS waveform data [J].
GUO ZhiFeng1 ;
2Graduate University of Chinese Academy of Sciences ;
3Department of Geography University of Maryland .
Science China Earth Sciences, 2010, (S1) :16-25
[9]   植物地下生物量测定方法概述及新技术介绍 [J].
朱桂林 ;
韦文珊 ;
张淑敏 ;
吴冬秀 .
中国草地学报, 2008, (03) :94-99
[10]   作为地下过程的土壤呼吸:我们理解了多少? [J].
方精云 ;
王娓 .
植物生态学报 , 2007, (03) :345-347