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基于地面调查和遥感数据的竹林叶面积指数定量反演研究

朱迪恩  
【摘要】:竹林作为森林生态系统的重要组成部分,在减缓全球气候变化以及森林生态系统碳循环中发挥着极其重要的作用。叶面积指数(Leaf area index,LAI)定义为单位地面面积上所有绿色叶面积总和的一半,是驱动森林生态系统模型模拟碳循环以及定量分析陆地和大气之间物质和能量交换的关键参数。竹林独特的生理生态特征以及经营措施,使得竹林叶面积指数时空变异复杂,遥感反演存在不确定性。已有的叶面积指数产品对竹林叶面积指数严重低估,大小年毛竹林冠层光谱之间差异对竹林LAI遥感反演带来挑战。本文以雷竹林和毛竹林两种典型的竹林类型为研究对象,在站点尺度,基于MODIS地表反射率数据,分别采用逐步回归和相关分析两种方法进行变量筛选,结合LAI实测数据构建了逐步回归和BP神经网络两种模型,对雷竹林生态系统观测站点2014年1月—2017年3月LAI时间序列数据进行反演;在县域尺度,以Landsat 8 OLI遥感数据为基础,提取毛竹林分布信息。并在此基础上,结合Landsat7ETM+数据,利用随机森林模型对大小年毛竹林进行分类,得到安吉县大小年毛竹林分布信息。分析大小年毛竹林之间光谱信息差异,采用逐步回归分析方法,分别构建大小年毛竹林叶面积指数反演模型,反演得到整个安吉县毛竹林叶面积指数。研究主要得到以下几个方面的结论:第一,基于MODIS地表反射率数据并结合BP神经网络模型反演雷竹林LAI,精度高于线性回归模型,并解决了 MODISLAI产品低估的问题;第二,基于大小年毛竹林遥感信息时间序列特征分析,结合随机森林模型能够有效提取大小年毛竹林分布信息,分类精度较高;第三,通过区分大小年来分别构建大小年毛竹林LAI反演模型,能提高毛竹林LAI的反演精度。


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