大興安嶺林區(qū)可燃物載量遙感估測(cè)及空間分析.pdf

1、本研究通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外森林可燃物載量研究的系統(tǒng)性總結(jié)，以比較易發(fā)火災(zāi)的大興安嶺林區(qū)作為研究對(duì)象，結(jié)合外業(yè)調(diào)查的72塊樣地?cái)?shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)及地形數(shù)據(jù)，建立森林可燃物載量估算模型，推算林區(qū)可燃物載量。初步選出19個(gè)自變量因子，包括從校正后的林區(qū)遙感圖像上計(jì)算的各種植被指數(shù)，以及從DEM得到的坡度，高程等，采用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件分析這些變量與對(duì)應(yīng)樣地可燃物載量的相關(guān)性，分析可燃物載量與各類(lèi)遙感變量間的相互關(guān)系，提取相關(guān)性較高的自變量建立常規(guī)多元統(tǒng)

2、計(jì)模型，線性與非線性偏最小二乘模型來(lái)估算可燃物載量。建立了動(dòng)態(tài)線性模型，也取得了比較好的預(yù)測(cè)效果，并結(jié)合GIS空間分析做出森林可燃物載量影響因子的一系列分析。
　　(1)前期遙感數(shù)據(jù)的處理，需要幾何精校正和輻射校正，是此次研究實(shí)驗(yàn)利用遙感信息基礎(chǔ)性工作。
　　(2)根據(jù)不同森林可燃物載量的類(lèi)別在外業(yè)調(diào)查時(shí)，對(duì)樣地調(diào)查數(shù)據(jù)分別做詳細(xì)統(tǒng)計(jì)，諸如地表可燃物載量與林上可燃物載量，以此作為建立遙感估測(cè)模型的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)。
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3、)采用常規(guī)多元統(tǒng)計(jì)模型，線性與非線性偏最小二乘模型來(lái)估算可燃物載量，常規(guī)多元逐步回歸統(tǒng)計(jì)模型采用5個(gè)自變量所建模型精度較好，模型相關(guān)系數(shù)0.672，決定系數(shù)0.451，擬合精度73.52％，預(yù)測(cè)精度70.2％，均方根誤差9.3t/hm2。其中模型提取的變量與其沒(méi)有太大的相關(guān)關(guān)系，更不可應(yīng)用于大區(qū)域的可燃物載量估算模型中。線性偏最小二乘模型的決定系數(shù)為0.7575，擬合精度78.98％，預(yù)測(cè)精度76.3％，均方根誤差2.49 t/hm2;

4、非線性偏最小二乘模型決定系數(shù)為0.8325645，擬合精度83.82％，預(yù)測(cè)精度82.67％，均方根誤差2.45t/hm2，可見(jiàn)偏最小二乘回歸法要優(yōu)于逐步回歸法，非線性偏最小二乘優(yōu)于線性偏最小二乘。但由于該方法算法復(fù)雜，程序運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)，非線性模型形式不確定，給大區(qū)域的遙感估算帶來(lái)問(wèn)題，因此該方法也僅停留在小區(qū)域?qū)嶒?yàn)上，難以推廣到大區(qū)域的遙感估算中去。
　　(4)森林可燃物載量的GIS空間分析。利用ARCGIS的空間分析模塊和地統(tǒng)計(jì)

5、分析數(shù)據(jù)如高程分布等級(jí)圖，坡度分布等級(jí)圖及坡向分布圖，定量的分析了森林可燃物載量變化與相關(guān)影響因子對(duì)應(yīng)變化，其對(duì)森林可燃物載量變化影響的重要性有了一定的定量表達(dá)。高程影響:在一定范圍以內(nèi)森林的森林可燃物載量和面積在0～500m內(nèi)，海拔越高，森林可燃物載量和面積分布比例越大。并在這一范圍極值海拔上達(dá)到最大值，這主要是在各森林適生范圍內(nèi)由局地氣候環(huán)境條件而定，超過(guò)這個(gè)海拔高度后，森林可燃物載量和面積分布比例開(kāi)始下降。坡度影響:在緩坡上森林可

6、燃物載量最大，約占森林總生物量的40％左右，在險(xiǎn)坡上，森林可燃物載量最小，占森林總面積近乎于0。坡向影響:東坡和西坡可燃物載量和面積所占的比例最小5％左右，平坡所占的比例最大接近30％，南坡次之在27％左右。
　　根據(jù)上述研究得出結(jié)論，逐步回歸模型精度難以滿足要求，偏最小二乘模型精度較高但算法復(fù)雜，僅能用于小區(qū)域?qū)嶒?yàn)研究，在大區(qū)域尺度上需要結(jié)合其他算法較為簡(jiǎn)單而精度較高的模型，對(duì)森林可燃物載量的空間分析，主要考慮了高程，坡度，坡向