多源數(shù)據(jù)森林樹種（組）胸高斷面積及成數(shù)估測技術研究.pdf

1、獲取森林樹種（組）空間分布信息是我國森林資源調查的重要內容之一，不僅可為國家森林資源管理宏觀決策提供信息支撐，也是深入開展森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)模型研究的重要輸入數(shù)據(jù)之一。遙感技術為提取樹種（組）空間分布信息提供了一種有效的手段。中空間分辨率高重訪周期遙感數(shù)據(jù)提取的時間序列NDVI數(shù)據(jù)能夠較完整的反映植被的季相變化和物候差異，已被眾多學者應用于大區(qū)域植被信息提取研究。同時，區(qū)域樹種（組）的空間分布也受到諸多環(huán)境因素的影響，氣溫、降水量和地形

2、等多類型數(shù)據(jù)的綜合應用有利于樹種（組）空間分布信息的提取。建立和檢驗樹種（組）空間分布信息提取模型離不開大量地面實況調查數(shù)據(jù)的支撐，因此目前國外相關研究報道無一例外都采用了國家森林資源調查固定樣地數(shù)據(jù)，但國內尚沒有基于多源數(shù)據(jù)綜合提取樹種（組）空間分布信息的研究報道。為此本文在國外該方向最新研究進展基礎上，開展了綜合多源數(shù)據(jù)的樹種（組）空間分布信息提取方法研究。
　　本文發(fā)展了一種以MODIS NDVI8天合成時間序列數(shù)據(jù)(空間分

3、辨率為250m×250m)和國家森林資源連續(xù)清查固定樣地數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源，綜合利用氣象觀測數(shù)據(jù)和地形數(shù)據(jù)，基于梯度最近鄰(GNN)方法的省級樹種（組）單位面積胸高斷面積（可理解為胸高斷面積密度，單位為m2/hm2，后文簡稱胸高斷面積）和樹種（組）成數(shù)估測方法。該方法首先利用典型對應分析(CCA)對特征變量進行特征變換，然后采用k-最近鄰(k-NN)方法對樹種（組）胸高斷面積和成數(shù)進行分層估測，其估測結果可用于間接表達主要樹種（組）的空間

4、分布。以黑龍江省和吉林省為試驗區(qū)開展了實驗研究，驗證了所發(fā)展方法的有效性，進而制作了黑龍江省9個樹種（組）的胸高斷面積分布圖和吉林省7個樹種（組）的成數(shù)分布圖。本文主要研究工作和結論如下:
　　(1)研究了k-NN參數(shù)優(yōu)選對估測精度的影響規(guī)律，摸索出了最佳k-值的確定方法。本文在對黑龍江省的9個樹種（組）的胸高斷面積和吉林省的7個樹種（組）成數(shù)進行估測時，分別對k值進行了優(yōu)選實驗，分析了k-NN估測精度隨k值的變化規(guī)律，總結出了最

5、佳k-值的確定方法。
　　(2)發(fā)展了一種有效的分層估測方法。采用分層估測的方法對黑龍江省樹種（組）的胸高斷面積和吉林省樹種（組）成數(shù)進行了估測，與不分層的直接估測法進行了精度對比，結果表明:對于黑龍江省樹種（組）胸高斷面積估測，分層估測法的決定系數(shù)(R2)比直接估測法平均高0.07;對于吉林省樹種（組）成數(shù)的估測，分層估測法的均方根誤差(RMSE)比直接估測平均低0.1。本文發(fā)展的分層估測方法可以提高樹種（組）空間分布信息提取精

6、度。
　　(3)采用兩種精度評價方法對本文所發(fā)展的樹種（組）空間分布信息提取方法進行了有效性檢驗?；诰W(wǎng)格的精度評價結果顯示:隨著評價尺度（網(wǎng)格大?。┑淖兓?，黑龍江省9個樹種（組）的胸高斷面積的RMSE平均值在0.44-1.68之間;吉林省7個樹種（組）成數(shù)的RMSE平均值在0.35-0.65之間。在吉林省實驗區(qū)，以縣為統(tǒng)計單元采用森林資源二類調查加密樣地進行了精度檢驗，結果表明:樹種（組）成數(shù)估測R2為0.83，RMSE為0.3