湘江流域森林生物量遙感反演研究.pdf

1、森林生物量是研究森林生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，也是評價(jià)森林碳儲量與研究全球氣候變化的重要指標(biāo)。運(yùn)用遙感技術(shù)和數(shù)學(xué)模型，開展流域森林生物量估算方法的研究。以流域生態(tài)系統(tǒng)為基本單位，快速、準(zhǔn)確的掌握湘江流域內(nèi)森林的動態(tài)變化，不僅為流域內(nèi)森林的土壤保持、涵養(yǎng)水源、增匯減排等生態(tài)服務(wù)效果提供評價(jià)基礎(chǔ)，而且在湘江流域城市化快速發(fā)展下，指導(dǎo)科學(xué)合理政策和措施的制定，保護(hù)流域的生態(tài)安全具有重要指導(dǎo)意義，對于建立湘江流域的科學(xué)發(fā)展模式具有重要的參考價(jià)值。

2、r>　　本研究以湘江流域?yàn)檠芯繉ο?，利?009年782個(gè)固定樣地調(diào)查數(shù)據(jù)和同期Landsat5遙感影像，運(yùn)用多元線性回歸模型、Logisitic回歸模型和k最鄰近方法（k-nearest neighbor method，kNN）算法模型，分別構(gòu)建湘江流域森林地上生物量(above-ground biomass，AGB)反演模型。采用留一交叉驗(yàn)證方法對上述3種方法所得反演結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證，并且比較3種模型的森林生物量估算精度，分析了湘江

3、流域森林生物量的空間變化特征。主要研究結(jié)果如下:
　　(1)湘江流域森林地上生物量顯著相關(guān)的遙感建模因子篩選。利用逐步回歸方法，篩選出與湘江流域地上生物量顯著相關(guān)的遙感建模因子有5個(gè)，即歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)，兩波段比值植被指數(shù)（Simple two-band ratios，SRij）SR23以及三波段比值植被指數(shù)(Simple three-band ratios，SRijk) SR415、SR546和SR625，其中ND

4、VI與生物量的相關(guān)系數(shù)最大為0.681，另外SR546、SR625與生物量呈負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.282，-0.401，SR23、SR415的相關(guān)系數(shù)為0.389，0.646，5個(gè)遙感變量與樣地生物量在0.001水平上均顯著相關(guān)。
　　(2)不同模型估算結(jié)果比較與模型選優(yōu)。比較三種森林生物量模型的樣地預(yù)測結(jié)果，樣地森林生物量均方根誤差按由小到大順序排列分別為:多元線性回歸模型(31.55 t/ha)，普通kNN算法模擬(31

5、.87 t/ha)和logistic回歸模型(32.43t/ha)，由于多元線性回歸模型的預(yù)測結(jié)果存在負(fù)值，因此Logistic模型和kNN模擬更適合作為森林生物量的預(yù)測模型。
　　(3)kNN模擬方法能較好的反映湘江流域森林生物量的空間分布。從研究結(jié)果來看，3種方法所對應(yīng)的湘江流域森林生物量空間分布，只有kNN方法能較好的模擬生物量為零的區(qū)域（如河流和湖泊）。
　　(4)湘江流域森林地上生物量呈現(xiàn)出明顯的空間分布特征。該流