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基于多源遥感数据反演黑石顶森林地上生物量

作者:孙健 中山大学 来源: 日期:2018-6-14 11:19:20 人气:0 加入收藏 评论:0 标签:

森林地上生物量的高精度反演对野生动物管理、生物多样性研究、火灾模型构建和碳储量估测都有着至关重要的作用,但由于森林植被调查数据的缺失,森林植被地上生物量取样的破坏性和生物量估算技术的不成熟,森林地上生物量的精确反演的研究仍然存在着巨大的挑战。本文以高分辨率多光谱数据和合成孔径雷达数据为主要数据源,在黑石顶50ha亚热带森林固定样地中随机选取了50个30×30 m2的样方,根据物种异速生长方程计算样方内所有个体地上生物量,同时提取对应样方Worldview2多光谱数据的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)统计指标(最大值、最小值、平均值和标准差)、光谱第一主成分(First Principal Component,PC1)统计指标(最大值、最小值、平均值和标准差)和ALOS PALSAR雷达数据后向散射系数(Backscattering Coefficient,σ)统计指标(最大值、最小值、平均值和标准差),利用赤池信息量准则(Akaike Information Criterion,AIC)进行Worldview2数据、ALOS PALSAR数据反演地上生物量模型的变量选择。我们将得到的最优地上生物量反演模型应用到黑石顶自然保护区,制成黑石顶自然保护区森林地上生物量分布图,并分析地形因子对黑石顶自然保护区森林地上生物量空间分布格局的影响。主要结果如下:1.基于ALOS PALSAR数据构建地上生物量反演模型,通过AIC准则筛选出σ的统计指标反演地上生物量的最优参数σ平均值和σ标准差,构建σ平均值、σ标准差与地上生物量的回归模型,模型的精度验证相关系数达到了0.7361,均方根误差为52.1385 t/ha,估算的总体准确度为73.40%。2.基于Worldview2数据构建地上生物量反演模型,通过AIC准则筛选出NDVI和PC1的统计指标反演地上生物量的最优参数NDVI平均值、PC1平均值,构建NDVI平均值、PC1平均值与地上生物量的回归模型,模型的精度验证相关系数达到了0.8086,均方根误差为38.4151 t/ha,估算的总体准确度为86.02%。3.基于Worldview2数据和ALOS PALSAR数据协同构建地上生物量反演模型,通过AIC准则筛选出NDVI、PC1和σ的统计指标反演地上生物量的最优参数NDVI平均值、NDVI最大值、NDVI最小值、σ最小值,构建NDVI平均值、NDVI最大值、NDVI最小值、σ最小值与地上生物量的回归模型,模型的精度验证相关系数达到了0.8940,均方根误差为29.7497 t/ha,估算的总体准确度为90.62%。研究表明Worldview2多光谱影像和ALOS PALSAR雷达影像协同得到的地上生物量反演模型相关系数均高于单一数据源反演模型,而均方根误差均低于单一数据源反演模型,很好地提高了森林地上生物量反演的精度,有助于实现对森林地上生物量的准确估算和监测。4.黑石顶自然保护区的地上生物量分布整体由北至南逐渐增加,而根据黑石顶自然保护区的划分,由北至南分别是缓冲区,实验区和核心区,核心区中成片完整的阔叶林约占整个保护区总面积的40%,核心区大面积成片的阔叶林所在的区域生物量水平最高。黑石顶自然保护区森林地上生物量的分布主要集中在200-300 t/ha区间,对黑石顶自然保护区森林地上生物量的总体预测均值是253.33t/ha。地形因子与地上生物量的分布有显着的相关性,各地形因子对地上生物量分布的影响规律如下:(1)随着海拔的升高,地上生物量的均值呈现出先增加后减少的趋势,在海拔700-750 m区段平均生物量达到最大值295.84 t/ha;(2)随着坡度的变化,坡度小于25°时,随着坡度的增大地上生物量均值逐渐增加,当坡度大于25°以后,随着坡度的增加地上生物量均值逐渐降低;(3)随着坡向的变化,地上生物量在各坡向上的分布从大到小依次是阳坡、半阳坡、半阴坡、阴坡,各坡向上的地上生物量均值依次是259.71 t/ha、216.27 t/ha、158.22 t/ha、144.88 t/ha。研究区内平均生物量水平随坡向呈现出明显的分布规律,随着太阳辐射方位角度数的增大,平均地上生物量呈现出先增大后减少的趋势,在正南坡向达到最大值269.40 t/ha。随着太阳辐射方位角度数的变化,坡向逐渐转为正北,太阳辐射强度降低,该区域植被的光合作用逐渐减弱,平均地上生物量降低趋势明显。

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