基于小班对象的森林蓄积量遥感估测模型合理性诊断

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1、基于小班对象的森林蓄积量遥感估测模型合理性诊断摘要：以四川省遂宁市安居区为研究区域，研究了基于小班对象的森林蓄积量遥感估测模型的构建与合理性诊断。首先论述了建立森林蓄积量模型所需的各种数据，包括定性、定量数据以及遥感影像的派生数据。其次采用最大膨胀因子法及残差平方和法对选取的60个小班样地数据进行最优变量的选择，最终TM2、TM5、TM7、TM、有林地、郁闭度等6个变量成为估测模型的主要因子。再次选取24个样地数据并采用残差分析方法对构建的模型进行合理性诊断，诊断结果显示模型基本合理。最后选用岭迹法对其余36

2、个样地进行模型构建。构建的模型所测蓄积量的相对误差达8.0%,可应用到生产实践当中。关键词：小班；遥感估测；森林蓄积量；合理性诊断中图分类号：P237文献标识码：A文章编号：0439-811423-4945-04RationalityDiagnosisofRemoteEstimationModelofForestVolumeBasedonSmallClassObjectsCHENEWu-xuel,NIYong2,YANGCun-jianl，ZHOUJie-mingl，ZHOUWan-cun3Abstract：

3、TheconstructionofremotesensingestimationmodelforforestvolumeandrationalitydiagnosisbasedonsmallclassobjectwerestudiedusingtheAnjudistrictofSuininginSichuanprovinceasresearchobject.Firstly,thedatatoestab1ishthemodelforforestvo1umewasdescribed,includingqualit

4、ativeandquantitativedataandthedataderivedfromremotesensingimages•60classessampledatawereselectedforoptimalvariableselectionwiththemaximumexpansionfactormethodandtheresidualsumofsquaresmethod.Finally，6variablessuchasTM2,TM5,TM7，TM，forestedlandandcanopydensit

5、ywereselectedasthemajorfactorsofestimationmode1.Then24plotswereselectedandresidualanalysismethodwasusedtomakeasignisisforrationa1ityoftheconstructedmodel，andthediagnosticresultsshowedthatthemodelwasreasonable.Finally，ridgeestimationmethodwasselectedtoconstr

6、uctthemodelusingtheremaining36plots.There1ativeerrorofvolumemeasuredbytheconstructedmodelreached8.0%,whichcouldbeappliedtoproductionpracticesproduced.Itwasprovedthattheforestvolumeremotesensingestimationmodelbasedonsmallclassobjectscouldbeappliedtotheproduc

7、tionpractice.Keywords：smallclass；remotesensingestimation；forestvolume;rationalitydiagnosis森林是地球上最大的生态系统，而森林蓄积则是表征森林数量的重要的指标之一［1］。森林蓄积的定量估测一直是林业科学工作者研究的重点和难点。同时，森林蓄积的定量估测也是政府掌握国家森林资源状况的主要途径。为了提高估测的质量和效率，近年来新的方法和手段不断出现，从传统的数量化方法到线性多元统计分析，从地面手工测量到航空遥感，再到BP神经网络

8、的应用［2］，一系列的新方法、新手段使森林蓄积定量估测朝着更精确、更省时省力的方向发展。基于小班对象的森林蓄积量遥感估测主要是基于“3S”技术来实现［3］。其基本的思想方法是：以小班为对象选取相应的遥感、GIS以及其他林业数据，并将小班数据落实到以样地大小为单位的像元上。然后以线性模型为基础，建立以样地大小为单位的蓄积量估测方程，对监测区域的蓄积量进行全面估测。1研宄数据2研宄方法在获取相关数据之后