基于Rapideye影像的森林生物量估测

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时间:2018-10-11

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1、分类号:密级:单位代码:学号:12720118安徽农业大学学位论文基于Rapideye影像的森林生物量估测EstimationofForestBiomassBasedonRapideyeImagery研指究生:师:吴平导教黄庆丰教授合作指导教师:申请学位门类级别:农学硕士专研所业究在名方学称:森林经理学向:3S技术在林业中的应用院:林学与园林学院答辩委员会主席:年月独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得安徽农业大学或其它教育机构的学位或证书而

2、使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名:时间:年月日关于论文使用授权的说明本人完全了解安徽农业大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意安徽农业大学可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。(保密的学位论文在解密后应遵守此协议)研究生签名:时间:时间:年年月月日日第一导师签名:摘要森林生物量估测是森林碳储量研究的基础,更是分析全球气候变化研究的重要依据,而遥感因其快速、高效、动态的特点使其成为目

3、前生物量估测发展的主要方向。石台县位于安徽省南部,是安徽省乃至长江中下游重要的碳汇基地,更是国家重点生态功能区,石台县森林生物量研究对该区域森林碳汇研究、国家生态保护区的服务功能及在全球气候变化中作用评价有着重要的意义。本研究立足于解决森林生物量估测过程中的两大主要问题如何准确及快速的获取大尺度的森林地上生物量,以石台县为研究基地,结合Rapideye高分遥感影像和石台县不同尺度上三种主要森林类型地上生物量调查数据,建立各森林类型的遥感生物量估测模型。主要研究结论如下:(1)与传统的遥感特征因子相比,本文基于森林生物量形成的内在机理,引入叶绿素红边模型CRM及叶绿素绿波模型CGM,研究结果

4、表明,这两个指数与针叶林、阔叶林生物量在0.01水平上的相关性极显著,且在其多元回归模型及随机森林模型中CGM均被挑选为建模的变量,说明CRM和CGM可以用于森林生物量遥感估测。此外,与生物量相关性较强的纹理特征主要集中的红光波段和红边波段,且仅MEAN、VAR、SM三个滤波对生物量估测贡献较大,其他滤波并未与林分地上生物量表现出明显的相关性。(2)多元线性回归与随机森林算法回归结果对比表明,三种森林类型的回归结果均表现为随机森林模型的精度优于多元线性回归模型。主要原因在于多元线性回归对建模变量的选取十分严格,最终参与建模的变量往往比较少,造成遥感信息的利用不充分。(3)三种森林类型生物量

5、回归结果的相互对比表明,针阔混交林回归效果最佳。阔叶林多元线性回归模型较针叶林多元线性回归模型调整决定系数AdjR2大,但随机森林模型拟合结果预测相反,且随机森林模型对变量的解释能力均优于多元线性回归模型,说明随机森林能够有效的模拟生物量与遥感信息间的非线性关系。针叶林地上生物量预测精度优于阔叶林地上生物量预测精度,主要与选取的Rapideye秋季影像会对落叶阔叶树种生物量估测造成偏差有关。(4)利用随机森林回归模型对石台县三种森林类型乔木层生物量进行估算,得到石台县研究区域乔木地上总生物量为3501008.6140t。其中:阔叶林单位面积生物量为92.3820t/ha,总面积为19679

6、.5600ha,地上总生物量为1818037.1000t,占研究区乔木地上总生物量的51.93%;针叶林单位面积生物量为60.4387t/ha,总面积为14623.8150ha,地上总生物量为884844.3676t,占研究区乔木地上总生物量的25.25%;针阔混交林单位面积生物量为63.7372t/ha,总面积为12537.8450ha,地上总生物量为I799127.1314t,占研究区乔木地上总生物量的22.82%;(5)石台县乔木地上生物量主要分布在20-40t/ha,40-60t/ha和60-80t/ha三个等级,高于80t/ha的生物量林分集中分布于石台县南部地区阳坡区域。关键词

7、:Rapideye影像植被指数纹理信息随机森林逐步线性回归IIAbstractForestbiomassestimationnotonlyprovidesafoundationfortheresearchofforestcarbonstorage,butalsoanimportantbasisofglobalclimatechangeanalysis.Remotesensingdeterminesthemaindirec

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