基于GF-1影像的普达措国家公园森林地上生物量遥感估算
S771.8; 精确估算森林地上生物量有利于掌握森林资源碳储量的分布特征,该研究以普达措国家公园为研究区,基于国产高分一号(GF-1)全色多光谱(Panchromatic Multispectral Sensor,PMS)卫星影像和数字高程数据,提取波段信息、植被指数、纹理信息和地形因子,利用多元线性逐步回归、支持向量机、神经网络和随机森林模型,估算森林地上生物量.研究结果表明,基于GF-1影像构建的随机森林模型的精度效果最佳,决定系数为0.77,均方根误差为27.53 t/hm2;普达措国家公园森林地上生物量为7085614 t,平均生物量达136.01 t/hm2,表明公园内寒温性针叶林发...
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| Published in | 农业工程学报 Vol. 37; no. 4; pp. 216 - 223 |
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| Main Authors | , , , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
国家林业和草原局香格里拉草地生态系统国家定位观测研究站,迪庆 674499%中国林业科学研究院资源昆虫研究所,昆明 650224
15.02.2021
中国林业科学研究院资源昆虫研究所,昆明 650224 国家林业和草原局香格里拉草地生态系统国家定位观测研究站,迪庆 674499 南京林业大学,南京 210037 |
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1002-6819 |
| DOI | 10.11975/j.issn.1002-6819.2021.04.026 |
Cover
| Summary: | S771.8; 精确估算森林地上生物量有利于掌握森林资源碳储量的分布特征,该研究以普达措国家公园为研究区,基于国产高分一号(GF-1)全色多光谱(Panchromatic Multispectral Sensor,PMS)卫星影像和数字高程数据,提取波段信息、植被指数、纹理信息和地形因子,利用多元线性逐步回归、支持向量机、神经网络和随机森林模型,估算森林地上生物量.研究结果表明,基于GF-1影像构建的随机森林模型的精度效果最佳,决定系数为0.77,均方根误差为27.53 t/hm2;普达措国家公园森林地上生物量为7085614 t,平均生物量达136.01 t/hm2,表明公园内寒温性针叶林发育完好;海拔>3500~4000 m区域森林生物量平均值最高,为126.56 t/hm2,与生态保护目标分布范围相符;不同坡向生物量存在差异,阴坡和半阴坡平均生物量高出其他坡向20.48%,立地条件较优.研究结果证实基于GF-1优化的生物量经验模型具有对亚高山天然林地上生物量的估算潜力,对区域森林资源的有效科学管理和维护森林生态环境具有重要意义. |
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| ISSN: | 1002-6819 |
| DOI: | 10.11975/j.issn.1002-6819.2021.04.026 |