森林生物量是研究全球環(huán)境和氣候變化的重要影響因子,在碳循環(huán)研究中扮演著重要的角色。持續(xù)的森林砍伐和森林退化導致森林生物量的急劇減少,嚴重影響了森林生態(tài)系統(tǒng)的生產(chǎn)力。如何快速、定量、精確地估算區(qū)域森林生物量意義重大,既可對森林生態(tài)系統(tǒng)進行合理評價,也可為碳儲量研究提供參考因子。本文利用機載LiDAR數(shù)據(jù)和多光譜Landsat-5 TM數(shù)據(jù)實現(xiàn)大范圍森林生物量的反演。首先基于LiDAR數(shù)據(jù)修復(fù)森林垂直結(jié)構(gòu)特征,建立高精度生物量估算模型;然后以LiDAR估算結(jié)果作為驗證數(shù)據(jù),利用Landsat-5 TM影像進行森林生物量空間拓展,探索利用少量LiDAR數(shù)據(jù)和大范圍Landsat-5 TM影像升尺度反演森林生物量的可行性。主要結(jié)論如下:(1)LiDAR優(yōu)越的穿透性是反演森林生物量最好的遙感技術(shù)手段之一。在研究區(qū)點云密度良好的情況下,通過提取森林垂直結(jié)構(gòu)特征可以直接建立高精度的生物量估算模型。而在點云穿透性欠缺情況下,可以通過事后修復(fù)特征的方法提高生物量估算精度。結(jié)果表明,修復(fù)后的森林垂直結(jié)構(gòu)特征結(jié)合不同經(jīng)驗?zāi)Ｐ?可以提高生物量估算結(jié)果。(2)在進行森林生物量估算時,回歸模型的選擇至關(guān)重要。在只有小樣本情況下,結(jié)果表明偏最小二乘回歸要優(yōu)于多元逐步回歸和支持向量回歸模型;在以LiDAR估算結(jié)果作為驗證數(shù)據(jù)情況下,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN特征提取能力更強,其結(jié)果要優(yōu)于經(jīng)驗?zāi)Ｐ汀?3)開展基于Landsat-5 TM數(shù)據(jù)升尺度生物量估算時,以少量LiDAR數(shù)據(jù)估算結(jié)果作為驗證數(shù)據(jù)建立多光譜反演模型,其模型估算精度優(yōu)于直接利用多光譜數(shù)據(jù)建立的經(jīng)驗?zāi)Ｐ�。這說明結(jié)合少量LiDAR數(shù)據(jù)和大范圍的多光譜數(shù)據(jù)可以進行升尺度森林生物量反演,同時可以降低成本。本研究通過多源數(shù)據(jù)處理、垂直結(jié)構(gòu)特征修復(fù)以及回歸模型選擇,探索了基于少量LiDAR和多光譜數(shù)據(jù)估算森林生物量的方法。最終得到了區(qū)域生物量分布圖,并分析了生物量空間分布特征。
【學位單位】：中國地質(zhì)大學(北京)
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：S718.5;S771.8
【部分圖文】：

本文技術(shù)路線

研究區(qū)范圍

典型研究區(qū)樣本分布（黑點“”表示樣本中心位置）

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本文編號：2833571