東北林區(qū)森林生物量遙感估算及分析.pdf

1、心r卜筍Supervisor：AssociateSupervisor：AcademicDegreeAppliedfor：Speciality：DateofOralExamination：TT‘‘University：FANWenyiDoctorForestmanagementNortheastForestryUniversity摘要摘要1㈣5I㈣09㈣03Y20全球氣候變化已經(jīng)是一個(gè)無(wú)可爭(zhēng)議的事實(shí)，極端天氣和自然災(zāi)害頻發(fā)已經(jīng)嚴(yán)重的影響了

2、人類的生產(chǎn)和生活。哥本哈根會(huì)議雖然未能就減排等問(wèn)題達(dá)成一項(xiàng)具有約束力的協(xié)議，但發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)促進(jìn)節(jié)能減排已經(jīng)成為各國(guó)的一個(gè)基本共識(shí)，同時(shí)也可以看出氣候變化是個(gè)極其復(fù)雜的問(wèn)題，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出環(huán)境的傳統(tǒng)范疇，它涉及政治、經(jīng)濟(jì)、國(guó)際法律等諸多復(fù)雜問(wèn)題。因此全球碳循環(huán)也就成為科學(xué)界廣泛關(guān)注的研究課題。陸地生態(tài)系統(tǒng)中大約77％的植被碳儲(chǔ)藏在森林生物量中，因此森林生物量是陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過(guò)程中最主要的參數(shù)，它直接反應(yīng)森林的碳儲(chǔ)量。我國(guó)東北森林是世界上3大

3、塊溫帶森林之一，占全國(guó)森林面積和森林蓄量積的l／3以上，在我國(guó)和全球碳循環(huán)、林業(yè)和生態(tài)環(huán)境建設(shè)中起著舉足輕重的作用。然而東北森林碳循環(huán)的研究尚不全面，在我國(guó)和全球碳循環(huán)評(píng)估、建模和預(yù)測(cè)中還急需來(lái)自該區(qū)域的研究成果。本研究立足于相關(guān)的兩個(gè)科學(xué)問(wèn)題，一是如何準(zhǔn)確的獲取大尺度的森林生物量，二是森林生物量的時(shí)空變化及其驅(qū)動(dòng)定量分析。遙感和地理信息系統(tǒng)是解決問(wèn)題的關(guān)鍵技術(shù)，針對(duì)上述問(wèn)題展開(kāi)了如下研究并得出相應(yīng)的主要結(jié)論：1、遙感數(shù)據(jù)的處理，包括幾

4、何校正和輻射校正，研究大尺度問(wèn)題時(shí)需要多期不同時(shí)相的遙感數(shù)據(jù)的輻射歸一化，這是正確利用遙感信息的基礎(chǔ)工作。2、將東北林區(qū)按植被地理分布劃分為大興安嶺，小興安嶺和長(zhǎng)白山，結(jié)合行政區(qū)劃將長(zhǎng)白山分為吉林長(zhǎng)白山和黑龍江長(zhǎng)白山，四個(gè)區(qū)域分別估算森林生物量。3、地面生物量模型的研建。這是遙感估算森林生物量的基礎(chǔ)，本研究采用兩種方法建立地面生物量模型，一是常規(guī)統(tǒng)計(jì)模型，應(yīng)用于大興安嶺和長(zhǎng)白山林區(qū)，包括大興安嶺7個(gè)主要樹(shù)種，長(zhǎng)白山林區(qū)18個(gè)主要樹(shù)種。二

5、是統(tǒng)一生物量模型，本次研究提出了“切比雪夫(chebyshev)正交多項(xiàng)式配合偏最小二乘建立地面統(tǒng)一生物量模型“，把生物量模型看作是連續(xù)函數(shù)空間中的一個(gè)元素，找到這個(gè)空間的一組基，則樹(shù)種生物量統(tǒng)一模型可表示為這組基的線性組合。模型提出的過(guò)程，數(shù)學(xué)推導(dǎo)嚴(yán)密，參數(shù)用偏最小二乘方法解算，模型結(jié)果與已有的生物量模型結(jié)果比較并用地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，整個(gè)建模過(guò)程科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)，該模型具有很好的通用型，在地面生物量模型方面是一種新的方法。該模型應(yīng)用于小興

6、安嶺林區(qū)，建立了16個(gè)主要樹(shù)種以胸徑為自變量的統(tǒng)一生物量模型。統(tǒng)一生物量模型比常規(guī)統(tǒng)計(jì)模型平均精度高出5％以上。4、根據(jù)不同區(qū)域的喬、灌、草生物量模型計(jì)算森林資源清查樣地的生物量，以此作為建立遙感模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。5、采用逐步回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ErfBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常規(guī)手段建立各個(gè)區(qū)域的森林生物量估算模型，結(jié)果表明逐步回歸模型精度較低，為75％左右，難以達(dá)到精度要求；ErfBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型精度較高，達(dá)到80％以上，但受其自身算法特點(diǎn)的約束難