基于GLAS和MISR數(shù)據(jù)的森林冠層高度和地上生物量遙感估算研究.pdf

1、森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，通過(guò)光合作用和蒸散作用與大氣進(jìn)行著物質(zhì)和能量的交換。它可以調(diào)節(jié)空氣中的二氧化碳含量，控制氣候變化，對(duì)碳循環(huán)平衡起著至關(guān)重要的作用。隨著全球變化與碳循環(huán)研究的持續(xù)升溫，獲取大范圍、準(zhǔn)確、詳細(xì)的森林冠層高度和生物量信息逐漸成為全球變化和生態(tài)建設(shè)的迫切需要。森林冠層高度和生物量是碳循環(huán)研究的必要信息。常規(guī)的森林參數(shù)獲取是通過(guò)野外調(diào)查，這種方法勞動(dòng)強(qiáng)度大，僅能獲得一些點(diǎn)上的數(shù)據(jù)，不能夠及時(shí)獲取大范圍森林參數(shù)的空

2、間分布信息，遙感技術(shù)彌補(bǔ)了傳統(tǒng)森林資源調(diào)查的不足，實(shí)現(xiàn)了大范圍時(shí)空尺度的森林參數(shù)信息提取。
　　本研究以小興安嶺地區(qū)為研究區(qū)域，在ICESat/GLAS波形數(shù)據(jù)的處理的基礎(chǔ)上提取了大量的波形參數(shù)，利用這些參數(shù)信息實(shí)現(xiàn)森林冠層高度和森林地上生物量的估算。由于ICESat/GLAS波形數(shù)據(jù)在空間分布上表現(xiàn)為離散的點(diǎn)不具有成像性，所以研究使用光學(xué)遙感數(shù)據(jù)對(duì)GLAS激光點(diǎn)森林參數(shù)信息進(jìn)行空間擴(kuò)展，應(yīng)用隨機(jī)森林計(jì)算方法建立多角度MISR反射

3、率數(shù)據(jù)、Landsat TM/ETM+森林?jǐn)_動(dòng)數(shù)據(jù)與森林參數(shù)（樹(shù)高和森林地上生物量）之間的關(guān)系模型，獲取不同空間分辨率的森林參數(shù)空間分布信息。多源遙感數(shù)據(jù)協(xié)同應(yīng)用提升了森林參數(shù)信息提取的能力。主要研究結(jié)論如下：
　　(1)對(duì)小興安嶺地區(qū)的GLAS數(shù)據(jù)進(jìn)行波形計(jì)算獲取森林冠層高度值，使用中等點(diǎn)云密度的機(jī)載雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)GLAS森林冠層高度按累積坡度組(0～5°、5～10°、10～15°)進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，研究發(fā)現(xiàn)GLAS數(shù)據(jù)能夠較為準(zhǔn)確的描

4、述森林冠層高度信息，對(duì)森林冠層高度的解釋精度為74.7％～87.1％。隨坡度的增大GLAS波形數(shù)據(jù)的解釋能力降低，坡度校正可以明顯提高GLAS參數(shù)準(zhǔn)確度，但是隨著坡度增大，坡度校正的修正效果下降（5～10°提高2.4％，10～15°提高0.3％）。
　　(2)在GLAS波形數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上提取波形參數(shù)，分別使用線性逐步回歸算法和Erf-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立GLAS光斑生物量模型。對(duì)兩個(gè)模型性能進(jìn)行比較，Erf-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)

5、能力(P=0.965，RMSE=3.81t/ha)優(yōu)于線性逐步回歸模型(P=0.86，RMSE=4.54t/ha)利用優(yōu)選模型對(duì)研究區(qū)域內(nèi)的GLAS光斑進(jìn)行生物量反演。
　　(3)將GLAS激光點(diǎn)作為采樣數(shù)據(jù)，利用MISR數(shù)據(jù)多角度多光譜反射率信息建立樹(shù)高和生物量模型，實(shí)現(xiàn)大空間尺度的森林冠層高度和地上生物量無(wú)縫反演。
　　(4)在局部區(qū)域嘗試使用Landtrendr(Landsat—based detection of T