基于中巴資源衛(wèi)星數據的森林蓄積量估測研究.pdf

1、森林蓄積量是指一定面積上存在的林木樹干部分的總材積，它是反映一個國家或地區(qū)森林資源總規(guī)模的基本指標之一，也是反映森林資源的豐富度、衡量森林生態(tài)環(huán)境優(yōu)劣的重要依據。傳統(tǒng)的蓄積量獲取方式是大面積、高強度的地面人工調查，這種資源調查方式不僅費時、費力，而且需要大量的工作經費。由于遙感技術具有宏觀、客觀、快速高效和動態(tài)監(jiān)測等優(yōu)點，因此，利用遙感數據進行生物量的調查成為當今研究的熱點。中巴地球資源衛(wèi)星(CBERS)是我國第一代傳輸型地球資源遙感衛(wèi)

2、星，其數據能夠形成不同分辨率和不同波段的多種圖像組合。本課題探索用CBERS遙感圖象像元的灰度值和地理信息因子結合少量實測樣地數據建立數學模型，直接估測森林蓄積量，從而最大限度地減少森林資源調查中的外業(yè)工作量，達到精度高、成本低的目的，同時為CBERS數據在國內的推廣應用奠定基礎，間接推動我國航天工業(yè)的發(fā)展。主要研究成果如下： (1)要使校正后CBERS遙感圖像誤差小于一個像元，應采用1:1萬比例尺的地形圖選擇特征點(GCP)進行校正，

3、而使用1:5萬、1:10萬圖則達不到精度要求。 (2)若采用分辨率為19.5m的CBERS遙感圖像作信息源，樣地的野外平面位置定位誤差應小于19.5m，才能滿足配準精度小于一個像元的精度要求。從羅盤儀定位精度來看，使用1:1萬地形圖做工作底圖可以滿足CBERS遙感圖像的配準要求；如果采用GPS進行定位，目前市場上出售的便攜式GPS就能滿足要求。 (3)CBERS數據蓄積量估測因子選擇的遙感信息為B1、B2、B3、B5波段的灰度值，比值波

4、段應采用歸一化植被指數B4-3)，(4+3)、比值植被指數B4／3、環(huán)境植被指數B(4-3)；地理信息應包括海拔、坡向、坡度、坡位等。 (4)利用CBERS數據配合少量的地面實測樣地，采用多元線性回歸分析的方法建立估測模型，對縣一級森林蓄積量的估測精度達到了95.9％，是可行的。 (5)通過逐步回歸和多次優(yōu)化所得到的線性回歸方程，經檢驗，對蓄積量具有較好的預報效果。各個樣地蓄積量預報殘差均在2倍標準以內，均方預報殘差MSPR偏差為0.9