运用林分密度和平均高估测思茅松人工林地上生物量

• 作者: 岳彩荣 张国飞 罗洪斌 谷雷 赵勋
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 关键词: 思茅松人工林 林分疏密度 地上生物量 植被覆盖度 叶面积指数
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 页码范围: 16-22
• 页数: 7页
• 分类号: S718.55|S719
• 语种: 中文

摘要

以65块云南省普洱地区思茅松人工林圆形样地数据和sentinel-2多光谱影像数据为研究对象,利用林分平均高与林分密度(每公顷株数、林分疏密度、植被覆盖度、叶面积指数)估测思茅松人工林林分地上生物量.分析思茅松人工林林分地上生物量与林分密度指标的相关性;采用参数模型(不变参数模型和可变参数模型)和非参数模型(包括支持向量机、随机森林和BP神经网络)探索平均高和林分密度等变量估测林分思茅松人工林地上生物量.结果表明:思茅松人工林林分地上生物量与每公顷株树、林分疏密度、植被覆盖度、叶面积指数呈显著正相关(r>0.5);在构建思茅松人工林地上生物量的所有模型中,每公顷株数-林分平均高构建的可变参数模型(R2=0.9660,RMSE=10.05 t·hm-2)效果最优,林分平均高-林分疏密度构建的RF模型(R2=0.9017,RMSE=19.37 t·hm-2)次之,林分平均高-植被覆盖度构建的RF模型(R2=0.7484,RMSE=33.36 t·hm-2)最差;林分密度-平均高的地上生物量模型与实测地上生物量的相关性较高(R2=0.9660),反演误差值较低(RMSE=10.05 t·hm-2);叶面积指数比植被覆盖度对林分地上生物量变动有更好的解释能力,每公顷株数对林分地上生物量变动的解释能力好于林分疏密度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳彩荣		108	583	12.0	19.0
2	罗洪斌		8	4	1.0	2.0
3	张国飞		6	4	1.0	1.0
4	谷雷		4	1	1.0	1.0
5	赵勋		5	5	1.0	2.0