森林生物量微波遥感估测模型
【摘要】：森林生态系统是全球生态循环系统的主体,森林作为陆地生态系统的重要组成部分,其森林生物量的变化反映了森林的演替、气候变化、人为干扰等的影响,对全球陆地生态系统碳循环和气候变化研究有着极其重要的价值。同时,生物量是研究林业生态问题的重要生物物理参数,因此对于森林生物量的研究一直是研究热点问题。随着多平台、多数据源、高分辨遥感传感器的蓬勃发展,使得高精度定量研究森林生物量成为可能。
本研究以大兴安岭塔河林场和阿木尔林场为试验区,利用日本陆地先进性卫星上承载的微波传感器PALSAR观测到L波段HH极化数据,结合2005年森林资源样地调查数据以及地理环境数据,通过相关性分析方法,探究PALSAR后向散射系数与森林各成分参数的相关性,发现后向散射系数与总生物量相关性最大,其次是干生物量,说明L波段穿透性强,可以全面反映植被的垂直信息生物量。采用回归的方法,根据雷达遥感所具有的侧视特点以及相关性分析的结果,构建不同形式的模型,包括简单线性模型、指数模型、加入地形因子模型,通过模型精度对比,从通过了F检验、D-W检验、多重共线性检验的模型中选择最优森林生物量的估算模型进行反演,研究结果表明：加入地理因子的模型要比已往的雷达模型精度提高到0.851,拟合精度达到0.781194,明显优于简单线性模型和指数模型,极大减低植被生物量估算的误差。其结果显示在41.5。入射角L波段HH极化下,大兴安岭塔河林业局和阿木尔林业局地区森林生物量饱和点在15.4kg·m-2左右
【关键词】：生物量 后向散射系数 地形因子 ALOS PALSAR 【学位授予单位】：东北林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：S771.8
【目录】：
- 摘要3-4
- Abstract4-7
- 1 绪论7-14
- 1.1 研究背景和意义7-8
- 1.2 合成孔径雷达遥感在森林生物量估测中的应用8-12
- 1.3 研究方法12-14
- 1.3.1 研究思路12
- 1.3.2 研究内容12
- 1.3.3 研究技术路线12-14
- 2 试验区概况及数据获取14-21
- 2.1 试验区概况14
- 2.2 试验数据14-16
- 2.2.1 林场2005年野外调查数据14-15
- 2.2.2 ALOS PALSAR数据15-16
- 2.2.3 地理数据16
- 2.3 数据处理16-20
- 2.3.1 ALOS PALSAR数据处理过程16-17
- 2.3.2 样地数据处理17-19
- 2.3.3 地理数据的处理19-20
- 2.4 本章小结20-21
- 3 森林生物量与PALSAR数据相关性分析21-24
- 3.1 后向散射系数与成分参数的相关性分析21-22
- 3.2 总生物量与敏感变量因子的相关性分析22-23
- 3.3 本章小结23-24
- 4 森林生物量回归模型构建24-31
- 4.1 模型形式的选择24-25
- 4.2 森林生物量模型的建立25-29
- 4.2.1 回归方程的显著性检验25-26
- 4.2.2 回归系数显著性检验26-27
- 4.2.3 等方差性检验27-28
- 4.2.4 残差的正态性检验28-29
- 4.3 模型精度对比29-30
- 4.4 本章小结30-31
- 5 反演结果及精度检验31-34
- 5.1 反演结果31
- 5.2 研究区森林总生物量估测结果的精度检验31-32
- 5.3 生物量误差分析32-33
- 5.4 本章小结33-34
- 结论34-35
- 参考文献35-39
- 附录39-40
- 攻读学位期间发表的学术论文40-41
- 致谢41-42
- 个人简历42-43
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