森林地上生物量遥感反演方法综述 被引量：84

1

作者 刘茜 杨乐 +1 位作者 柳钦火 李静 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期62-74,共13页

森林地上生物量反演对理解和监测生态系统及评估人类生产生活的影响有着重要作用,日益发展的遥感技术使全球及大区域的生物量估算成为可能。近年来,不同的遥感技术和反演方法被广泛用于估算森林生物量。本文首先总结了现有的全球及区域... 森林地上生物量反演对理解和监测生态系统及评估人类生产生活的影响有着重要作用,日益发展的遥感技术使全球及大区域的生物量估算成为可能。近年来,不同的遥感技术和反演方法被广泛用于估算森林生物量。本文首先总结了现有的全球及区域生物量产品及其不确定性,然后综述了3类方法在森林地上生物量遥感反演中的应用,即基于单源数据的参数化方法、基于多源数据的非参数化方法和基于机理模型的反演方法,阐述了各类反演方法的特点、优势及局限性。最后从机理模型研究、多源遥感数据协同、生物量季节变化研究和遥感数据源不断丰富4个方面对今后的生物量遥感反演研究进行了展望。 展开更多

关键词 森林地上生物量 多元回归 非参数化 机理模型

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森林地上生物量遥感估测研究进展 被引量：31

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作者 娄雪婷 曾源 吴炳方 《国土资源遥感》 CSCD 2011年第1期1-8,共8页

森林生物量是衡量生态系统生产力的重要指标,也是研究森林生态系统物质循环的重要基础,其估测方法可以分为传统地面实测法、遥感监测法和综合模型法。随着生物量估测从样地研究发展到区域应用,空间尺度的增大导致宏观资料和参数的获取... 森林生物量是衡量生态系统生产力的重要指标,也是研究森林生态系统物质循环的重要基础,其估测方法可以分为传统地面实测法、遥感监测法和综合模型法。随着生物量估测从样地研究发展到区域应用,空间尺度的增大导致宏观资料和参数的获取存在很多困难。在深入分析目前应用遥感技术估算森林生物量的方法及原理基础上,系统评述了统计模型、物理模型、基于植被净初级生产力(NPP)模型的估算方法以及综合模型法的优缺点,分析了各种方法在不同森林植被及遥感数据源下的适用性及不确定性,探讨了此领域的研究方向。 展开更多

关键词 森林地上生物量 遥感 模型估算

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合成孔径雷达森林树高和地上生物量估测研究进展 被引量：23

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作者 李兰 陈尔学 +2 位作者 李增元 冯琦 赵磊 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2016年第4期625-633,共9页

微波遥感具有一定的穿透性,能够与森林内部的散射体发生相互作用,从而获得指示森林垂直方向的参数,被认为在森林垂直结构参数估测方面具有很大的潜力。PolSAR、InSAR、PolInSAR、多基线InSAR以及多基线PolInSAR技术的发展进一步拓展了... 微波遥感具有一定的穿透性,能够与森林内部的散射体发生相互作用,从而获得指示森林垂直方向的参数,被认为在森林垂直结构参数估测方面具有很大的潜力。PolSAR、InSAR、PolInSAR、多基线InSAR以及多基线PolInSAR技术的发展进一步拓展了微波遥感在林业中的应用,为森林垂直结构参数估测提供了可行的解决方案。首先总结了森林垂直结构剖面的层析提取方法;然后重点阐述了林下地形、森林树高以及森林地上生物量的微波遥感估测方法;最后就森林垂直结构参数估测研究中存在的问题及其发展趋势进行了分析。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 层析 森林垂直结构 森林树高 森林地上生物量

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基于地统计学的森林地上生物量估计 被引量：20

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作者 贺鹏 张会儒 +2 位作者 雷相东 徐广 高祥 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期101-109,共9页

基于吉林省汪清林业局金苍林场二类调查的局级固定样地数据,利用地统计学的普通克里格法和协同克里格法对研究区域内森林地上生物量进行估计(协同克里格法以地上生物量为主变量,以胸高断面积为协变量),并对2种插值方法进行比较。结果表... 基于吉林省汪清林业局金苍林场二类调查的局级固定样地数据,利用地统计学的普通克里格法和协同克里格法对研究区域内森林地上生物量进行估计(协同克里格法以地上生物量为主变量,以胸高断面积为协变量),并对2种插值方法进行比较。结果表明:在研究区域内普通克里格法预测精度较低;而协同克里格法能够显著提高预测精度,所产生的均方根误差(RMSE)减少49.0%,平均标准误差(ASE)减少39.4%,预测值和实测值的相关系数提高68.4%。通过插值得到整个林场生物量的空间分布格局图,生物量的分布存在明显的空间异质性。林场平均生物量密度为111.9t·hm-2,总生物量达3.578Tg;并从不同森林类型和龄组对生物量的空间格局进行分析。研究结果可为区域尺度内基于固定样地和地统计学的生物量估计提供方法和参照。 展开更多

关键词 森林地上生物量 胸高断面积 普通克里格 协同克里格 空间分布格局图

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基于PSO-LSSVM的森林地上生物量估测模型 被引量：17

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作者 杨柳 孙金华 +2 位作者 冯仲科 岳德鹏 杨立岩 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期273-279,287,共8页

为提高森林地上生物量估测精度,从建模因子和建模方法出发,提出了一种综合考虑影像纹理特征、地形特征、光谱特征的粒子群优化最小二乘支持向量机生物量估测方法。以松山自然保护区为研究区域,以资源三号遥感卫星数据为数据源,配合194... 为提高森林地上生物量估测精度,从建模因子和建模方法出发,提出了一种综合考虑影像纹理特征、地形特征、光谱特征的粒子群优化最小二乘支持向量机生物量估测方法。以松山自然保护区为研究区域,以资源三号遥感卫星数据为数据源,配合194块调查样地实测数据、森林资源二类调查数据、数字高程模型数据,通过分析46个特征变量与森林地上生物量间的Pearson相关性,进行特征变量优化提取,建立PSO-LSSVM模型并在Matlab 2014a上编程实现。以决定系数R2和均方根误差RMSE为指标,对比分析了PSO-LSSVM和多元线性回归地上生物量模型精度。研究结果表明:PSO-LSSVM模型在针叶林、阔叶林、灌木林3种类型中预测决定系数分别为0.867、0.853、0.842,比多元线性回归模型分别提高了23.15%、19.13%、14.40%。PSO-LSSVM地上生物量模型具有良好的自学能力和自适应能力,它取代了传统的遍历优化方法,在全局优化及收敛速度方面具有较大优势,预测精度较高。 展开更多

关键词 森林地上生物量 粒子群算法 最小二乘支持向量机 估测模型

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森林地上生物量的多基线InSAR层析估测方法 被引量：13

6

作者 李兰 陈尔学 +3 位作者 李增元 任冲 赵磊 谷鑫志 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期85-93,共9页

【目的】发展一种森林地上生物量(AGB)的多基线干涉合成孔径雷达(InSAR)层析估测方法,解决热带雨林森林AGB遥感估测常规方法的信号"饱和"问题,为区域及全球森林生物量估测和碳储量研究提供关键技术支撑。【方法】以法属圭亚... 【目的】发展一种森林地上生物量(AGB)的多基线干涉合成孔径雷达(InSAR)层析估测方法,解决热带雨林森林AGB遥感估测常规方法的信号"饱和"问题,为区域及全球森林生物量估测和碳储量研究提供关键技术支撑。【方法】以法属圭亚那巴拉库(Paracou)热带雨林为研究对象,以Tropi SAR 2009 P-波段多基线机载SAR数据和85块样地调查数据为主要数据源。首先,根据HH极化层析相对反射率的三维分布信息提取林下地表高度,对HV极化多基线InSAR数据进行地形相位去除;然后,对HV极化多基线InSAR数据进行三维成像,并对其进行地理编码,得到地理坐标空间层析相对反射率的三维分布信息;最后,利用样地调查数据,分析不同高度处层析相对反射率与森林AGB的相关性,进而建立以层析相对反射率为输入特征的森林AGB估测模型,同时采用留一交叉验证法(LOOCV)对其估测模型进行精度评价。【结果】20 m以下各高度处层析相对反射率与森林AGB呈不同程度的负相关关系,以5 m高度处层析相对反射率与森林AGB的负相关性最强(相关系数达到-0.58);20 m以上各高度处层析相对反射率与森林AGB呈不同程度的正相关关系,以25 m高度处层析相对反射率与森林AGB的正相关性最强(相关系数达到0.63)。采用5 m高度处层析相对反射率构建模型的估测精度为88.44%,均方根误差为49.85 t·hm-2(相对均方根误差为13.56%);采用25 m高度处层析相对反射率构建模型的估测精度为88.82%,均方根误差为47.30 t·hm-2(相对均方根误差为12.87%);同时采用5 m和25 m高度处层析相对反射率联合构建模型的估测结果最优,估测精度为89.17%,均方根误差为46.45 t·hm-2(相对均方根误差为12.63%)。【结论】通过多基线InSAR层析技术得到的层析相对反射率信息有效解决了热带雨林森林AGB遥感估测常规方法的信号"饱和"问题。采用5 m和25 m高度处层析相对反射� 展开更多

关键词 多基线INSAR 层析技术 森林垂直结构 森林地上生物量 热带雨林

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层析SAR反演森林垂直结构参数现状及发展趋势 被引量：8

7

作者 李文梅 李增元 +1 位作者 陈尔学 冯琦 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期741-751,共11页

森林垂直结构参数反演是进行森林资源管理、森林蓄积量估算及全球碳循环研究的基础。层析合成孔径雷达TomoSAR(Tomography Synthetic Aperture Radar)是随着InSAR/Pol-InSAR技术的日益发展而产生的,更适用于森林垂直结构参数反演。本文... 森林垂直结构参数反演是进行森林资源管理、森林蓄积量估算及全球碳循环研究的基础。层析合成孔径雷达TomoSAR(Tomography Synthetic Aperture Radar)是随着InSAR/Pol-InSAR技术的日益发展而产生的,更适用于森林垂直结构参数反演。本文首先介绍了TomoSAR的概念与实现方式:PCT(Polarization Coherence Tomography)、多基线干涉层析SAR MB-InTomoSAR(Multi-baseline Interferometric Tomographic SAR)、多基线极化层析SAR MBPolTomoSAR(Multi-baseline Polarization Tomographic SAR);概括了目前应用TomoSAR技术反演森林垂直结构参数的技术方法与信号模型等;论述了应用TomoSAR技术提取森林垂直结构参数的现状,最后分析了应用TomoSAR技术提取森林垂直结构参数可能的发展方向。 展开更多

关键词 层析合成孔径雷达 极化干涉合成孔径雷达 森林垂直结构参数 树高 森林地上生物量

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机器学习算法在森林地上生物量估算中的应用 被引量：7

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作者 张鹏 马庆勋 +2 位作者 吕杰 季金亮 李紫微 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2021年第12期28-32,共5页

森林地上生物量是森林生产力的重要评价指标,对其进行高效监测对维持全球碳平衡和保护生态系统具有重要意义。本文首先基于冠层高度模型数据,通过分水岭分割算法得到单木冠幅边界;然后在单木冠幅范围内提取23个LiDAR变量,结合佩诺布斯... 森林地上生物量是森林生产力的重要评价指标,对其进行高效监测对维持全球碳平衡和保护生态系统具有重要意义。本文首先基于冠层高度模型数据,通过分水岭分割算法得到单木冠幅边界;然后在单木冠幅范围内提取23个LiDAR变量,结合佩诺布斯科特试验森林的87组实测数据,利用随机森林和支持向量机建立森林地上生物量估算模型;最后对样地模型估算的结果进行了比较,讨论了预测结果及其精度。结果表明:本文选用的随机森林模型和支持向量机模型在估算森林地上生物量的应用中获得了较高的精度;并且,随机森林模型在基于机载雷达数据估测森林地上生物量中的估算精度更高,模型泛化能力更强,制图精度也更好,具有更好的适用性。 展开更多

关键词 森林地上生物量 机器学习 随机森林 支持向量机 机载激光雷达

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基于k-NN非参数模型的高山松生物量遥感估测研究 被引量：7

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作者 谢福明 舒清态 +5 位作者 字李 吴荣 吴秋菊 汪红 刘延 吉一涛 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期743-750,共8页

以香格里拉高山松为研究对象,Landsat8/OLI为信息源,在前期进行香格里拉市高山松遥感特征光谱提取的基础上,结合地面50个实测样地数据,建立了研究区高山松地上生物量k-最近邻法(k-NN)遥感估测模型。结果表明,采用欧式距离度量特征变量... 以香格里拉高山松为研究对象,Landsat8/OLI为信息源,在前期进行香格里拉市高山松遥感特征光谱提取的基础上,结合地面50个实测样地数据,建立了研究区高山松地上生物量k-最近邻法(k-NN)遥感估测模型。结果表明,采用欧式距离度量特征变量间的相似度,距离分解因子t、最近邻数k值分别取2和4的模型参数结构下拟合精度达到最佳,决定系数(R^2)为0.71,均方根误差(RMSE)为18.21 t/hm^2;基于像元尺度的优化模型估测得到香格里拉市的生物量约为0.22亿t,研究结果可为低纬度高海拔地区的森林生物量遥感估测提供案例。 展开更多

关键词 森林地上生物量 遥感估算 LANDSAT 8 OLI k-最近邻法(k-NN)

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应用背包和无人机LiDAR数据对森林地上生物量估测

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作者 李馨 岳彩荣 +4 位作者 罗洪斌 张澜钟 沈健 李佳 李初蕤 《东北林业大学学报》 CAS 北大核心 2025年第2期105-113,共9页

激光雷达(LiDAR)技术在林业调查中应用广泛,能够精确获取森林垂直结构信息。利用背包LiDAR结合实地调查样地,验证其替代实地调查的可行性;应用UAV-LiDAR数据,采用多元逐步回归(MSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)算法,建立地上生物量... 激光雷达(LiDAR)技术在林业调查中应用广泛,能够精确获取森林垂直结构信息。利用背包LiDAR结合实地调查样地,验证其替代实地调查的可行性;应用UAV-LiDAR数据,采用多元逐步回归(MSR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)算法,建立地上生物量估测模型并进行对比分析。研究结果显示:(1)在人工干预下,应用背包LiDAR数据提取的单木参数与实测值高度相关,平均胸径的决定系数(R^(2))为0.98,均方根误差(R_(MSE))为0.35 cm;平均树高的R^(2)为0.96,R_(MSE)为0.63 m。(2)应用背包LiDAR构建的生物量样本,利用UAV-LiDAR建立的AGB估测模型中,随机森林模型表现最佳(R^(2)=0.75,R_(MSE)=23.58 t/hm^(2)),其次是支持向量机模型(R^(2)=0.63,R_(MSE)=30.49 t/hm^(2)),多元逐步回归模型表现最差(R^(2)=0.54,R_(MSE)=35.60 t/hm^(2))。因此,背包LiDAR获取的单木胸径及树高精度较高,可替代实测样地生物量,以扩大样本覆盖范围;应用背包LiDAR数据结合机载LiDAR,可实现较大尺度的森林生物量快速估测,为大范围森林生物量反演提供了一种可行方法。 展开更多

关键词 背包激光雷达 无人机激光雷达 森林地上生物量 多元逐步回归 支持向量机 随机森林

森林地上生物量GF-3全极化SAR数据估测研究 被引量：5

11

作者 姬永杰 张王菲 +5 位作者 徐昆鹏 巨一琳 李望 敬谦 王璐 李云 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期362-371,共10页

森林地上生物量(Above Ground Biomass,AGB)是衡量森林生态系统生产能力的重要参考指标,也是研究地表碳循环和碳平衡的重要组成部分。立足国内高分三号(GF-3)SAR数据,探索不同类型反演模型的适宜性,以提高森林地上生物量的反演精度有着... 森林地上生物量(Above Ground Biomass,AGB)是衡量森林生态系统生产能力的重要参考指标,也是研究地表碳循环和碳平衡的重要组成部分。立足国内高分三号(GF-3)SAR数据,探索不同类型反演模型的适宜性,以提高森林地上生物量的反演精度有着重要意义。以云南省昆明市宜良县花园林场小哨林区西南地区典型针叶林为研究对象,以GF-3 SAR数据为数据源,结合地面样地调查数据将GF-3 SAR数据的4个通道极化后向散射系数和极化分解特征作为森林地上生物量的建模因子;使用参数模型中的多元线性逐步回归(Multivariable Linear Stepwise Regression,MLSR)算法及非参数模型中的K最近邻(K-Nearest Neighbor Method,K-NN)、支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)和随机森林(Random Forest,RF)共4种算法,对该研究区域森林AGB进行了反演;并采用皮尔逊相关系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)及总精度(Acc.)3个指标对4种模型的反演结果精度进行了分析。得出结果:多元线性逐步回归模型反演结果的R^(2)为0.37、RMSE为20.70 t/hm^(2)、总精度Acc.为61.85%;K-NN模型R^(2)为0.34、RMSE为20.29 t/hm^(2)、总精度Acc.为62.60%;SVR模型R^(2)为0.33、RMSE为20.95 t/hm^(2)、总精度Acc.为61.39%;RF模型R^(2)为0.35、RMSE为20.40 t/hm^(2)、总精度Acc.为62.40%。通过对比分析形成以下结论:①4种模型中MLSR算法精度相对最高,较适宜于本研究区以云南松为优势树种的针叶林森林AGB反演;②非参数模型中RF算法反演精度略高,但略低于MLSR算法的精度指标;4种模型估测精度总体上偏低,可能与研究区域地形起伏造成的阴影叠掩及抽样调查的样地数据在异质性和代表性上表现欠佳有关。 展开更多

关键词 森林地上生物量 多元线性逐步回归 K-NN SVR RF

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森林地上生物量合成孔径雷达技术反演研究综述 被引量：5

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作者 姬永杰 张王菲 《世界林业研究》 CSCD 北大核心 2022年第3期32-39,共8页

森林地上生物量是森林获取能量的重要体现,准确掌握其动态变化对了解森林生长过程、实现生态系统的有效修复具有重要意义。合成孔径雷达技术(SAR)具有全天时、全天候的特点,在森林地上生物量(AGB)反演中极具潜力。星载SAR技术的发展,使... 森林地上生物量是森林获取能量的重要体现,准确掌握其动态变化对了解森林生长过程、实现生态系统的有效修复具有重要意义。合成孔径雷达技术(SAR)具有全天时、全天候的特点,在森林地上生物量(AGB)反演中极具潜力。星载SAR技术的发展,使得SAR数据源日益丰富,利用极化SAR技术、干涉SAR技术、极化干涉SAR技术、层析SAR技术、多频SAR技术可以实现对森林不同维度的观测,从而提供森林不同维度的信息,进而提高采用SAR技术进行森林AGB反演的能力。文中介绍星载SAR传感器及可获取SAR数据的现状,在此基础上重点阐述基于后向散射信息、极化信息、干涉信息、极化干涉信息、层析信息、多频SAR信息在森林AGB反演中的现状及存在问题,展望了SAR技术在森林AGB反演中的发展趋势。 展开更多

关键词 森林地上生物量 合成孔径雷达技术 后向散射 极化SAR 干涉SAR 极化干涉SAR 层析SAR 多频SAR

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基于超参数优化随机森林算法的森林生物量遥感反演 被引量：1

13

作者 熊向阳 杨小周 +1 位作者 赵银超 李伟坡 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期102-111,共10页

【目的】准确地估测森林地上生物量(above ground biomass,AGB)对大区域森林资源调查和管理至关重要,机器学习算法能实现森林AGB高精度估测,但超参数的设置能直接影响模型效果。为了提升模型的构建效率和预测精度,研究通过构建超参数优... 【目的】准确地估测森林地上生物量(above ground biomass,AGB)对大区域森林资源调查和管理至关重要,机器学习算法能实现森林AGB高精度估测,但超参数的设置能直接影响模型效果。为了提升模型的构建效率和预测精度,研究通过构建超参数优化的机器学习算法进行森林AGB估测,并比较不同超参数下的模型误差变化。【方法】以西藏自治区江达县天然林为研究对象,利用森林资源调查数据提取实测森林AGB数据,结合Sentinel-2多光谱影像提取遥感变量。采用逐步回归法和Boruta法分别进行遥感变量筛选,构建多元线性回归模型、支持向量机模型和随机森林模型进行森林AGB反演。此外,对支持向量机模型和随机森林模型进行超参数优化,以提高模型反演精度。【结果】1)随机森林模型在所有反演模型中实现了最佳的估测精度,模型决定系数达到了20.63,同时实现了最低的均方根误差和相对均方根误差,分别为28.06 t/hm和23.03%。均方根误差相比多元线性回归模型和支持向量机模型分别降低了22.2%和12.1%。2)超参数优化可以有效地提高模型估测精度。通过分析不同参数组合下的误差变化趋势,确定最佳的参数组合,能有效地降低模型估测误差。3)较高的森林AGB值主要分布在东部、南部和东南部地区,中部地区和北部部分地区森林AGB值较小。超参数优化的随机森林模型森林AGB反演结果与研究区实际森林分布情况具有较好的一致性,整体反演效果较好。【结论】利用超参数优化的随机森林模型结合Sentinel-2遥感影像能实现较好的森林AGB反演效果,能为森林资源动态监测提供有效参考。 展开更多

关键词 森林地上生物量 哨兵二号 Boruta 随机森林 超参数优化

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应用全极化合成孔径雷达数据构建多变量估算森林地上生物量模型 被引量：1

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作者 贾康 刘媛媛 范文义 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期61-66,102,共7页

以河北塞罕坝机械林场为研究对象,Alos-2全极化SAR数据以及实测样地数据为基础,采用多种方法进行目标分解,计算多极化通道的后向散射系数,通过皮尔逊相关性检验,筛选显著相关的参数,构建线性及非线性偏最小二乘(PLS)生物量估算模型,并... 以河北塞罕坝机械林场为研究对象,Alos-2全极化SAR数据以及实测样地数据为基础,采用多种方法进行目标分解,计算多极化通道的后向散射系数,通过皮尔逊相关性检验,筛选显著相关的参数,构建线性及非线性偏最小二乘(PLS)生物量估算模型,并对模型进行检验。结果表明:线性PLS模型均方根误差为21.75 t·hm^(-2),决定系数(R^(2))为0.6185,平均相对偏差绝对值为31.1%,平均偏差为-1.844 t·hm^(-2);非线性PLS模型均方根误差为18.218 t·hm^(-2),决定系数(R^(2))为0.6969,平均相对偏差绝对值为23.86%,平均偏差为0.0001 t·hm^(-2)。对模型贡献最大的参数为非负特征值分解的奇次散射参数、VH极化后向散射系数、HV极化后向散射系数、特征向量分解参数l1和主要散射机制平均参数。非线性方法在模型拟合和预测中都表现出更好的效果,全极化SAR目标分解参数以及交叉极化下的后向散射系数,在估算森林地上生物量时没有饱和点出现。 展开更多

关键词 偏最小二乘法 全极化SAR 极化分解 森林地上生物量

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结合修正后的全球生态系统动态调查冠层高度的森林地上生物量模型优化——以福建省为例

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作者 田国帅 周小成 +4 位作者 郝优壮 谭芳林 王永荣 吴善群 林华章 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第16期7264-7277,共14页

森林地上生物量(Above Ground Biomass,AGB)是衡量森林生态系统碳存储、能量流动和生物多样性的关键指标,对于气候变化研究和森林资源管理至关重要。福建省地处多云多雨的亚热带,地形和森林类型复杂,森林地上生物量估算难度大。为提升... 森林地上生物量(Above Ground Biomass,AGB)是衡量森林生态系统碳存储、能量流动和生物多样性的关键指标,对于气候变化研究和森林资源管理至关重要。福建省地处多云多雨的亚热带,地形和森林类型复杂,森林地上生物量估算难度大。为提升森林地上生物量估算效果,将最新星载激光雷达数据全球生态系统动态调查(GEDI)、Landsat以及Sentinel系列卫星等多源遥感数据进行集成和综合利用,通过Landsat影像计算的林龄对GEDI_V27冠层高度产品进行优化,结合优化后的MGEDI_V27冠层高度产品,建立传统遥感特征结合冠层高度的极端梯度提升模型(XGBoost)生物量反演模型,实现了福建省森林地上生物量的有效估算与制图。研究结果表明:(1)通过林龄优化后的GEDI冠层高度精度评价结果为R^(2)=0.67,RMSE=2.24m;(2)通过递归特征消除算法对三种森林类型进行特征优选,得到10个遥感特征,其中,三种森林类型最重要的遥感特征均为森林冠层高度,并且对比评价了在包含传统遥感特征因子的情况下有无冠层高度对于模型精度的影响,结果表明,在冠层高度因子参加特征构建时,森林AGB回归分析的精度明显提高,证实了冠层高度在生物量估算中具有显著的重要性;(3)研究得到的福建省森林AGB范围为0.001—363.331Mg/hm^(2),整体精度评价结果为R^(2)=0.75,RMSE=17.34Mg/hm^(2),2020年全省AGB总量为8.22亿Mg,平均值为101.24Mg/hm^(2)。通过优化GEDI中的森林冠层高度,并且结合传统遥感特征,可以实现对福建省森林地上生物量的精确估算和监测,研究成果有助于区域森林碳汇的评估。 展开更多

关键词 遥感 全球生态系统动态调查(GEDI) 冠层高度 森林类型 极端梯度提升模型(XGBoost)回归 森林地上生物量

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森林地上生物量的极化干涉SAR相干层析估测方法 被引量：4

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作者 李文梅 陈尔学 +1 位作者 李增元 赵磊 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期70-77,共8页

应用机载单基线极化干涉SAR(Pol-InSAR)数据,基于极化相干层析(PCT)技术提出了一种反演森林地上生物量的新方法。首先采用单基线PCT提取每个像元的森林相对反射率垂直分布,然后按林分统计得到森林平均相对反射率垂直分布;再次对森林平... 应用机载单基线极化干涉SAR(Pol-InSAR)数据,基于极化相干层析(PCT)技术提出了一种反演森林地上生物量的新方法。首先采用单基线PCT提取每个像元的森林相对反射率垂直分布,然后按林分统计得到森林平均相对反射率垂直分布;再次对森林平均相对反射率垂直分布进行高斯函数拟合,提取林分层析测量高;最后以通过样地调查统计得到的20个林分的地上生物量为参考数据,采用交叉验证方法建立和评价基于层析测量树高的地上生物量估测模型,并与基于经典三阶段反演的林分优势木平均树高估测地上生物量的方法进行对比。结果表明:基于层析测量高的反演模型决定系数(R2)为0.822,均方根误差(RMSE)为53.14 t·hm-2,比基于经典三阶段反演算法的林分地上生物量估测方法具有更高的估测精度。该反演方法简单易行,能够有效提高森林地上生物量估测精度,在该研究区未出现信号饱和现象。 展开更多

关键词 极化相干层析 森林地上生物量 林分层析测量高 polarization COHERENCE TOMOGRAPHY (PCT)

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基于不同特征选择方法的森林地上生物量估测研究——以平江县芦头林场为例

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作者 李富宇 龙江平 《绿色科技》 2024年第16期94-100,共7页

森林地上生物量(forest aboveground biomass,AGB)是森林生物量的主要组成部分,是森林资源监测的重要指标之一。以湖南省平江县的中南林业科技大学芦头实验林场为研究区(以下简称芦头林场),结合2021年采集的50个样地调查数据,基于Sentin... 森林地上生物量(forest aboveground biomass,AGB)是森林生物量的主要组成部分,是森林资源监测的重要指标之一。以湖南省平江县的中南林业科技大学芦头实验林场为研究区(以下简称芦头林场),结合2021年采集的50个样地调查数据,基于Sentinel-1 SAR数据与DEM数据,提取后向散射系数、纹理与地形因子作为自变量,结合前向特征筛选,使用随机森林(random forest,RF)算法和极致梯度提升树(XGBoost,XGB)算法建立研究区森林AGB估测模型。结果表明:整体上XGB模型优于RF模型。使用全部特征的RF和XGB模型的R^(2)分别为0.17和0.25,RMSE分别为49.50 t/hm^(2)和51.91 t/hm^(2)。在特征筛选后,模型的估测精度均有提升:使用RF特征重要性的特征筛选的模型R^(2)为0.26~0.31,RMSE为47.37~49.10 t/hm^(2);使用XGB特征重要性的方法更优,R^(2)为0.34~0.42,RMSE为43.48~46.19 t/hm^(2)。研究区的最优模型为基于XGB特征重要性的XGB模型,R^(2)为0.42,RMSE为43.48 t/hm^(2),研究区的森林AGB总量为8.51×10~5 t。特征筛选后的森林AGB估测模型精度有所提升,可为林业部门在监测森林资源等方面提供重要支持。 展开更多

关键词 森林地上生物量 Sentinel-1 随机森林 XGB 特征选择

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依据光学遥感特征优选的森林地上生物量反演 被引量：4

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作者 王熙媛 张王菲 +1 位作者 李云 杨仙保 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期47-54,共8页

以Landsat 8、GF-1和Sentinel-2A为数据源,依据2019年、2020年外业调查数据为实测数据,提取纹理因子和植被指数,采用KNN-FIFS方法构建研究区的森林AGB估算模型,对云南省宜良县小哨林场森林AGB进行反演。结果发现3种光学数据的森林AGB估... 以Landsat 8、GF-1和Sentinel-2A为数据源,依据2019年、2020年外业调查数据为实测数据,提取纹理因子和植被指数,采用KNN-FIFS方法构建研究区的森林AGB估算模型,对云南省宜良县小哨林场森林AGB进行反演。结果发现3种光学数据的森林AGB估算模型中,Sentinel-2A数据结果最优,R^(2)为0.60,R_(MSE)为21.40 t/hm^(2);GF-1反演结果次之,R^(2)为0.59,R_(MSE)为22.11 t/hm^(2);Landsat 8反演结果较差,R^(2)为0.47,R_(MSE)为23.29 t/hm^(2);组合3种数据特征的反演结果最差,R^(2)为0.42,R_(MSE)为23.86 t/hm^(2)。结论得出:高空间分辨率光学数据反演结果优于低空间分辨率结果,多源数据组合反演森林AGB低于单一数据源反演结果,Sentinel-2A和国产GF-1反演结果相差不大,说明国产卫星GF-1在定量反演研究上有巨大潜力。 展开更多

关键词 森林地上生物量 Landsat 8 OLI 高分1号 哨兵2号 KNN-FIFS

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基于机载P波段全极化SAR数据的森林地上生物量估测 被引量：4

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作者 姬永杰 杨丛瑞 +3 位作者 张王菲 曾鹏 张甫香 屈亚妮 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期971-980,共10页

【目的】森林生物量的空间精准量化对了解陆地碳储量、碳收支、碳平衡,以及揭示森林碳储量与全球气候变化的影响过程具有重要意义。P波段波长较长,在森林中具有更高的穿透能力,研究机载P波段SAR数据提高森林地上生物量(AGB)估测精度的... 【目的】森林生物量的空间精准量化对了解陆地碳储量、碳收支、碳平衡,以及揭示森林碳储量与全球气候变化的影响过程具有重要意义。P波段波长较长,在森林中具有更高的穿透能力,研究机载P波段SAR数据提高森林地上生物量(AGB)估测精度的可行性。【方法】以机载P波段全极化合成孔径雷达(SAR)数据和高精度激光雷达(LiDAR)数据估测的森林AGB抽样点为基础,提取20个极化SAR特征,并分别与森林AGB变化作敏感性响应情况分析。采用多元线性回归模型(MLR)、K近邻方法 (KNN)、支持向量回归(SVR)和随机森林(RF)4种估测方法,探究机载P波段SAR数据的森林AGB估测精度。【结果】在较低森林AGB(均值约45 t·hm^(-2))的森林覆盖区中,P波段的同极化后向散射系数、Freeman-Durden和Yamaguchi分解中的表面和二次散射分量对森林AGB变化敏感;此外H-A-ALPHA极化分解的散射角(alpha)、拓展极化参数极化辨别率参数(PDR)也对森林AGB变化敏感。4种方法估测的森林AGB相对误差均约30%,其中MLR估测结果精度最低,估测精度为63.55%,均方根误差(RMSE)为19.16 t·hm^(-2);RF估测结果精度最高,估测精度为72.97%,RMSE为15.98 t·hm^(-2);KNN和SVR估计结果差别不明显,RMSE分别为17.04和17.09 t·hm^(-2)。【结论】P波段SAR数据对估测森林AGB具有一定潜力,3种非参数方法的估测结果明显优于MLR参数方法。此外,P波段的森林AGB估测精度受到待估森林AGB水平高低的影响明显,在森林AGB水平较高的分组中估测精度较高。在森林AGB均值为45 t·hm^(-2),最大值为120 t·hm^(-2)的森林覆盖区,以50 t·hm^(-2)将森林AGB样点分为2组时,高森林AGB组的估测精度高出低AGB组约6%。 展开更多

关键词 P波段 森林地上生物量 合成孔径雷达(SAR) 极化

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基于Landsat 8数据的人工林地上生物量估测模型研究

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作者 闫宇 邓焯 +1 位作者 李斌 赵天忠 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期53-60,77,共9页

为提高森林资源管理的效率和精度,探讨特征变量选择与新型机器学习算法结合建立桉树人工林地上生物量估测模型的精度。以广西高峰林场为研究区,以Landsat 8遥感数据结合实测样地数据,使用Pearson相关性分析法结合随机森林的特征变量选... 为提高森林资源管理的效率和精度,探讨特征变量选择与新型机器学习算法结合建立桉树人工林地上生物量估测模型的精度。以广西高峰林场为研究区,以Landsat 8遥感数据结合实测样地数据,使用Pearson相关性分析法结合随机森林的特征变量选择方法,分别构建基于多元线性回归(MLR)、K最邻近(KNN)、随机森林(RF)和极端梯度提升(XGBoost)算法的森林地上生物量估测模型,使用模型评价指标对比不同模型的精度。结果表明,XGBoost模型拟合精度最高,验证结果R^(2)为0.75、RMSE为30.15 t/hm^(2)、MAE为20.27 t/hm^(2);RF、KNN和MLR模型次之,R^(2)分别为0.69、0.54和0.52。利用Pearson相关性分析法结合随机森林相较于仅使用随机森林筛选变量的方法,R^(2)提高了27.12%、RMSE降低了11.44 t/hm^(2)、MAE降低了8.70 t/hm^(2)。采用机器学习方法的模型比多元线性回归模型更有优势,其中新型机器学习算法XGBoost在生物量估测方面有巨大潜力。Pearson相关性分析结合随机森林的特征选择方法能够减少冗余变量对模型估测精度的影响,有效提高模型预测性能。 展开更多

关键词 森林地上生物量 变量筛选 机器学习 XGBoost Landsat 8

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