基于大光斑雷達(dá)數(shù)據(jù)與光學(xué)遙感數(shù)據(jù)估算江西省森林樹高和森林生物量.pdf

1、分類號(hào)：K909密級(jí)：F學(xué)校代碼：10414學(xué)號(hào)：2012010189F碩士研究生學(xué)位論文基于大光斑雷達(dá)數(shù)據(jù)與光學(xué)基于大光斑雷達(dá)數(shù)據(jù)與光學(xué)遙感遙感數(shù)據(jù)估算估算江西省森林江西省森林樹高和森林生物量樹高和森林生物量EstimationEstimationofFestAbovegroundBiomassofFestAbovegroundBiomassininJiangxiProvinceJiangxiProvinceUsingGLASLsat

2、DataUsingGLASLsatData廖凱濤廖凱濤院所：地理與環(huán)境學(xué)院導(dǎo)師姓名：齊述華教授學(xué)科專業(yè)：地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)研究方向：遙感應(yīng)用二○一五年六月基于大光斑雷達(dá)數(shù)據(jù)與光學(xué)遙感數(shù)據(jù)估算江西省森林樹高和森林生物量I摘要本文以江西省林區(qū)森林為研究區(qū)，利用光學(xué)數(shù)據(jù)LsatTM影像與大光斑激光雷達(dá)GLAS數(shù)據(jù)進(jìn)行森林冠層平均高度與生物量估算；考慮地形因素影響，從波形數(shù)據(jù)中提取出了波形長(zhǎng)度、波形前緣長(zhǎng)度和波形后緣長(zhǎng)度3個(gè)波形特征參數(shù)來表征

3、波形特性，從地形數(shù)據(jù)中提取地形指數(shù)和地形標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)波形數(shù)據(jù)進(jìn)行地形校正。使用波形特征參數(shù)（波形長(zhǎng)度、波形前緣長(zhǎng)度和波形后緣長(zhǎng)度）和地形特征參數(shù)（地形因子和地形標(biāo)準(zhǔn)差）反演植被高度，實(shí)現(xiàn)了GLAS完整波形數(shù)據(jù)的處理算法，提出并建立了能減小地形因素影響的森林冠層高度估算模型；針對(duì)GLAS光斑數(shù)據(jù)空間分布離散性、不成像性，融合光學(xué)遙感影像數(shù)據(jù)，建立了反演區(qū)域尺度森林冠層高度的模型，反演出研究區(qū)域內(nèi)連續(xù)的林冠高度；最終將連續(xù)的冠層高度與實(shí)測(cè)森林生

4、物量進(jìn)行反演，估算出研究區(qū)域內(nèi)總森林生物量以及空間分布圖。研究結(jié)果表明：在大光斑激光雷達(dá)GLAS數(shù)據(jù)、ASTERGDEM數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)建模時(shí)，使用波形長(zhǎng)度、波形前緣長(zhǎng)度、波形后緣長(zhǎng)度與地形指數(shù)建模的相關(guān)系數(shù)最大，達(dá)0.6505；利用大激光激光雷達(dá)GLAS數(shù)據(jù)與光學(xué)LsatTM數(shù)據(jù)聯(lián)合反演連續(xù)的森林冠層高度時(shí)，構(gòu)建了線性、冪函數(shù)、指數(shù)以及對(duì)數(shù)6種模型，結(jié)果表明線性的一元二次模型相關(guān)性最高，達(dá)0.7219；利用實(shí)測(cè)的森林生物量數(shù)據(jù)與樹高進(jìn)行

5、建模，共構(gòu)建了線性、冪函數(shù)、指數(shù)以及對(duì)數(shù)6種模型，結(jié)果表明冪函數(shù)的模型相關(guān)性最高，達(dá)0.6887，可以很好的表征樹高與生物量的關(guān)系。同時(shí)，本文還存在一定的不足，在研究數(shù)據(jù)方面，多源遙感數(shù)據(jù)的時(shí)間存在差異，大激光雷達(dá)GLAS數(shù)據(jù)的獲取時(shí)間為2008年8月，光學(xué)LsatTM數(shù)據(jù)的獲取時(shí)間為2009年1月以及10月；野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與遙感數(shù)據(jù)時(shí)間不一致，野外獲取時(shí)間為2006年、2008年以及2012年，野外獲取的數(shù)據(jù)也不是很多，樹高數(shù)據(jù)僅128