星载大光斑LiDAR与HJ-1A高光谱数据联合估测区域森林地上生物量

• 作者: 丁建华 徐卫华 田静 邢艳秋 邱赛
• 来源期刊: 生态学报
• 关键词: 星载大光斑LiDAR ICESat-GLAS波形数据 HJ-1A高光谱数据 森林最大树高 森林郁闭度 森林地上生物量 支持向量回归算法
• 年，卷（期）: 2016,（22）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 7401-7411
• 页数: 11页
• 语种: 中文
• DOI: 10.5846/stxb201601050027

摘要

以吉林省汪清林业局经营区为研究区,利用HJ-1A/HSI高光谱数据和ICESat-GLAS波形数据,估测区域森林地上生物量.从平滑后的GLAS波形数据中提取波形长度W和地形坡度参数TS,建立GLAS森林最大树高估测模型;从GLAS波形数据中提取能量参数I(植被回波能量Ev和回波总能量E之比),建立GLAS森林郁闭度估测模型;利用GLAS估测的森林最大树高和森林郁闭度联合建立森林地上生物量模型.由于GLAS呈离散条带状分布,无法实现区域估测,因此研究将GLAS波形数据与HJ-1A/HSI高光谱数据联合,基于支持向量回归机算法实现森林地上生物量区域估测,得到研究区森林地上生物量分布图.研究结果显示,基于W和TS建立的GLAS森林最大树高估测模型的adj.R2=0.78,RMSE=2.5 lm,模型验证的adj.R2=0.85,RMSE=1.67m.地形坡度参数TS能够有效的降低地形坡度的影响;当林下植被高度为2m时,得到的基于参数I建立的GLAS森林郁闭度估测模型效果最好,模型的adj.R2 =-0.64,RMSE=0.13,模型验证的adj.R2=0.65,RMSE=0.12.利用森林最大树高和森林郁闭度建立的森林地上生物量模型的adj.R2=0.62,RMSE=10.88 t/hm2,模型验证的adj.R2=0.60,RMSE=11.52 t/hm2.基于支持向量回归机算法,利用HJ-1A/HSI和GLAS数据建立的森林地上生物量SVR模型,生成了森林地上生物量分布图,利用野外数据对得到的分布图进行验证,验证结果显示森林地上生物量估测值与实测值存在很强的线性关系(adj.R2=0.62,RMSE=11.11t/hm2),能够满足林业应用的需要.因此联合ICESat-GLAS波形数据与HJ-1A高光谱数据,能够提高区域森林地上生物量的估测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢艳秋	东北林业大学工程技术学院	78	768	16.0	24.0
2	田静	东北林业大学工程技术学院	8	75	5.0	8.0
3	徐卫华	中国科学院生态环境研究中心	83	3163	33.0	55.0
4	丁建华	东北林业大学工程技术学院	9	38	3.0	5.0
5	邱赛	东北林业大学工程技术学院	7	76	6.0	7.0