星载LiDAR与MODIS多光谱数据联合估测区域生物量

作者：王馨慧,邢艳秋,黄佳鹏,尤浩田,常晓晴

摘要：针对区域森林生物量连续、高精度估测的难题,以黑龙江省伊春市带岭区作为研究区,提出了联合ICESat-GLAS波形数据、MODIS多光谱数据以及野外调查数据建立生物量模型的方法。该方法通过建立GLAS森林平均冠层高度估测模型、区域森林平均冠层高度的BP神经网络估算模型以及样地森林平均冠层高度-生物量模型,实现全区域森林生物量的连续高精度估测。实验结果为:GLAS森林平均冠层高度估测模型的R2=0.801,RMSE=0.614;区域森林平均冠层高度的BP网络估测模型的R2=0.8867,RMSE=0.794;针叶林、阔叶林、针阔混交林样地森林平均冠层高度-生物量模型的R2分别为0.802、0.826、0.794,RMSE分别为0.731、0.613、0.344。结果表明:将GLAS波形数据与MODIS多光谱数据联合,可以弥补由于GLAS光斑分布呈条带状而无法实现区域森林平均冠层高度估测的缺陷,实现对区域森林平均冠层高度以及生物量的高精度估测;利用森林平均冠层高度与森林生物量建模,可以解决大区域生物量计算中胸径参数难以获取的问题。

发文机构：东北林业大学森林作业与环境研究中心 桂林理工大学测绘地理信息学院

关键词：ICESat-GLAS波形数据MODIS多光谱数据模型森林平均冠层高度生物量ICESat-GLAS waveform dataMODIS multi-spectral datamodelforest average canopy heightbiomass

分类号： S771[农业科学—森林工程]