换一批基于HJ1B和ALOS/PALSAR数据的森林地上生物量遥感估算
Estimation of forest above-ground biomass based on HJ1B and ALOS/PALSAR remote sensing data
摘要森林地上生物量的精确估算能够减小碳储量估算的不确定性.为了探寻一种有效地提高森林生物量估算精度的方法,探讨了基于遥感物理模型和经验统计模型估算山地森林地上生物量的方法.首先,基于Li-Strahler几何光学模型和多元前向模式(MFM)进行模型模拟,结合查找表算法(LUT)从多光谱图像HJ1B估算贺兰山研究区的森林地上生物量.其次,采用统计方法建立了2种回归模型:(1)多光谱图像HJ1B进行混合像元分解(SMA),并与雷达图像ALOS/PALSAR进行图像融合建立生物量回归模型;(2)雷达图像ALOS/PALSAR后向散射系数和实测生物量建立了生物量回归模型.用实测数据对3种算法估算结果进行精度验证.研究结果表明:采用几何光学模型和MFM算法估算的森林地上生物量精度最好(决定系数R2=0.61,均方根误差RMSE=8.33 t/hm2,P＜0.001),其估算地上生物量与实测值一致性较好,估算生物量精度略优于SMA估算的精度(R2=0.60,RMSE=9.417 t/hm2);ALOS/PALSAR多元回归估算的精度最差(R2=0.39,RMSE=14.89 t/hm2).由此可见,采用几何光学模型和混合像元分解SMA适合估算森林地上生物量,利用这2种方法进行森林地上生物量遥感监测研究具有一定的应用潜力.
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关键词
森林地上生物量环境卫星ALOS/PALSAR多元前向模式(MFM)混合像元分解(SMA)forestabove-ground biomass (AGB)HJ1BALOS/PALSARMFMSMA
栏目名称
DOI
10.5846/stxb201410212062
发布时间
2016-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
宁夏自然科学基金项目（NZ1111）
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