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毛竹林参数遥感定量反演与软件实现

范渭亮  
【摘要】: 本研究是国家自然科学基金(编号:30700638)和国家林业局948项目(编号:2008-4-49)的部分内容。竹林是中国亚热带地区特殊的森林类型,在区域生态系统中具有重要地位和作用。目前应用遥感方法对毛竹林的研究主要在毛竹林遥感信息提取和用统计方法直接估计毛竹林地上部生物量方面。除生物量以外,以遥感数据为基础的毛竹林生物物理参数反演目前鲜见报道。而生物物理参数制图可以从空间上直接反应毛竹林信息,并能推算其它如生物量、生物碳含量等生物物理参数。因此,这方面的研究具有重要意义。 本研究借助卫星遥感数据,在地面样地调查数据的支持下,研究以下几方面内容: 1.利用BP人工神经网络方法和最大似然法提取研究区毛竹林遥感信息; 2.简化单株毛竹模型,利用9个建模样本建立毛竹林样地的三维场景模型; 3.结合遥感影像,利用场景模拟结果获得毛竹林四分量的端元并进行混合像元的线性分解; 4.利用模拟真实场景的像元分解结果反演毛竹林郁闭度、株数、叶面积指数、加权平均年龄四个生物物理参数; 5.用Matlab语言编写毛竹林参数遥感定量反演软件。 通过研究,本文主要得到以下几个结论: 1.通过简化的单株毛竹模型,结合样地的空间信息建立了毛竹林样地的三维场景模型,用郁闭度这一指标验证表明场景模拟的精度较高(R~2=0.78),模拟真实场景的混合像元分解方法将样地调查数据的先验知识应用于端元提取,并将三维模拟模型引入到二维的线性光谱分解当中而具有一定的优势和推广前景; 2.基于模拟端元的混合像元分解结果比基于影像端元和参考端的精度高且具有良好的稳健性,对55个样地像元进行线性分解,用郁闭度进行精度验证,结果表明模拟端元取得了相对较好的精度(影像端元R~2=0.0001,参考端元R~2=0.0034,模拟端元R~2=0.2053)且相对误差最小; 3.利用毛竹林四分量混合像元分解的结果反演了毛竹林的郁闭度(R~2=0.21)、株数(R~2=0.49)、叶面积指数(R~2=0.59)、加权平均年龄(R~2=0.40),为从遥感数据中精确获取植被生物物理参数提供了新的技术,同时也为毛竹林的经营管理提供了新的参考; 4.通过反演模型得到的安吉县毛竹林生物物理参数图基本真实的反映其空间分布情况,如安吉县西南部毛竹林平均年龄较小,郁闭度较大,叶面积指数较高,株数也相对较多。


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