基于lidar和oli多光谱数据的森林生物量估算方法及应用

《基于lidar和oli多光谱数据的森林生物量估算方法及应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号S757学位代码309密级学校代码10298学号3120482南京林业大学硕士研究生学位论文论文题目：基于LiDAR和OLI多光谱数据的森林生物量估算方法及应用作者：徐婷专业：森林经理学研究方向：遥感与地理信息系统指导老师：佘光辉教授曹林讲师二○一五年六月学位论文原创性声明•本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行的研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经特别注明引用的内容和致谢的地方外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方

2、式注明并表示感谢。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者（本人签名）：30年石月g日学位论文出版授权书本人及导师完全同意《中国博士学位论文全文数据库出版章程》、《中国优秀硬士学位论文全文数据库出版章程》（以下简称“章程”，见WWW.cnki.net),愿意将本人的学位论文提交“中国学术期刊（光盘版）电子杂志社”在《中国博士学位论文全文数据库》、《中国优秀硕士学位论文全文数据库》中全文发表和以电子、网络形式公开出版，并同意编入CNKI《中国知识资源总库》，在《中国博硕士学位论文评价数据库》中使用和在互联网上传播

3、，同意按“章程”规定旱受相关权益。论文密级：¥>开□保密（_年_月至_年.月）（保密的嗲像、像疮式f解密后裘遂守密后裘遂守此你试）作者签名：♦此导师签名:MKdtPy…—年」^月■日4月乂曰致谢时间不等人即将离开朝夕相处了七年的母校。这三年的研究生生活让我成长了许多，不仅是专业知识的丰富，还有社会实践的锻炼，这三年学习生活将成为我人生中最灿烂的一部分!毕业之际，我真诚感谢我的导师佘光辉教授和副导师曹林，论文的完成离不开他们的悉心指导。三年来，两位导师严谨的学术风格，淡泊名利的高尚品格，刻苦钻研的科研精神对我形成了深远的影响

4、，树立了处事榜样。导师不仅传授我专业知识，而且还教给了我为人处世的道理，让我终身受益。另外，温小荣副教授和林国忠老师三年来也对我的学习和生活提供了莫大的帮助。本论文的完成离不开佘光辉教授和曹林老师的悉心指导，同时也离不开温小荣和林国忠老师所提出的宝贵意见和具体指导，在此向他们表示衷心的感谢!感谢三年来大家在实验室一起工作、一起钻研问题的同窗许海雨、王凯、梁子瑜、余佩玲、余超、时宇、吴文龙、张衡、吴力伟，师兄郑勇、谢小杰，师姐王凌燕、蒋丽秀，师妹高媛赟、孟雪、师弟刘俊、鲁洋、李炎炎、郜昌建、陈树、李赟、申鑫，正是由于你们的帮助

5、，我才能脚踏实地的走过这三年。最要感谢是父母在我多年的学习生活上给与了莫大的支持与鼓励和关怀，无论何时都一如既往的给与我关爱，在此表示深深的谢意!最后还要感谢森林经理系其他所有老师们，在我研究生三年的时期里给予我很大的帮助!作者：徐婷二○一五年六月于南林摘要快速、定量、精确地估算区域森林生物量一直是森林生态功能评价以及碳储量研究的重要问题。遥感技术以其观测范围广、信息量大、获取信息快等优点，可以及时准确地获取区域或更大范围的“面”上生物量连续空间分布信息。本研究借助Landsat8OLI多光谱影像数据和小光斑LiDAR点云数

6、据，以及地面调查样地数据，首先基于Landsat8OLI多光谱影像提取的多组特征变量对研究区内的亚热带森林生物量进行反演；然后，通过集成OLI特征变量和小光斑LiDAR点云提取的森林结构特征变量，探索二者相结合后的反演精度提升效果；最后借助全覆盖的OLI影像和少量（一个条带）LiDAR数据，探索二者结合（低成本）升尺度反演森林生物量的新途径。研究结果表明：（1）基于OLI多光谱影像估算森林生物量，结果表明，不区分森林类型时，OLI模型对地上生物量的估算精度为0.41，对地下生物量的估算精度为0.57。区分森林类型时，针叶林地

7、上和地下生物量估算精度分别为0.67和0.70；阔叶林地上和地下生物量估算精度分别为0.74和0.80；混交林地上和地下生物量估算精度分别为0.77和0.84。纹理信息组与生物量的相关性总体较高，尤其CO、DI、HO纹理特征在估算所有样地、针叶林、混交林生物量时都被选中，而原始单波段与生物量的相关性较低。但是在阔叶林生物量估测模型中，纹理信息的解释能力明显降低。（2）集成LiDAR和OLI多光谱数据估算森林生物量，结果表明，不区分森林类型时，综合模型对地上生物量的估算精度为0.65，对地下生物量的估算精度为0.69。区分森林

8、类型时，针叶林地上和地下生物量估算精度分别为0.86和0.91；阔叶林地上和地下生物量估算精度分别为0.93和0.92；混交林地上和地下生物量估算精度分别为0.83和0.92。此外，LiDAR模型估算森林生物量时，不区分森林类型时，对地上生物量的估算精度为0.65，对地下生物量的估算精度为