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结合修正后的全球生态系统动态调查冠层高度的森林地上生物量模型优化——以福建省为例被引量：3: 1; 作者田国帅周小成 +4 位作者郝优壮谭芳林王永荣吴善群林华章《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第16期7264-7277,共14页; 森林地上生物量(Above Ground Biomass,AGB)是衡量森林生态系统碳存储、能量流动和生物多样性的关键指标,对于气候变化研究和森林资源管理至关重要。福建省地处多云多雨的亚热带,地形和森林类型复杂,森林地上生物量估算难度大。为提升... 展开更多; 关键词遥感全球生态系统动态调查(gedi) 冠层高度森林类型极端梯度提升模型(XGBoost)回归森林地上生物量; 在线阅读下载PDF 职称材料

滇西北森林郁闭度估测模型——基于全球生态系统动力学调查多波束激光雷达数据被引量：5: 2; 作者周文武舒清态 +6 位作者胥丽杨正道高应群吴再昆夏翠芬顾纯僖李华《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3525-3539,共15页; 探究全球生态系统动力学调查(GEDI)多波束激光雷达数据估测区域森林郁闭度(FCC)的潜力,对于评估森林生态系统状态和林分环境具有重要作用。选取滇西北典型生态脆弱区香格里拉为研究区,以GEDI波形数据为信息源,提取46245个有林地光斑参数... 展开更多; 关键词全球生态系统动力学调查(gedi) 贝叶斯优化算法机器学习特征变量优选经验贝叶斯克里金大空间尺度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GEDI、Sentinel-2和机载激光雷达的森林冠层高度反演方法: 3; 作者姬翠翠月亮高可 +1 位作者李晓松孙斌《应用科学学报》北大核心 2025年第4期694-708,共15页; 大规模监测森林冠层高度对精准估算森林碳排放和分析森林长势至关重要。本文基于全球生态系统动态调查(global ecosystem dynamics investigation,GEDI)获取的冠层高度指标、Sentinel-2影像光谱信息和ASTER GDEM地形数据,选择四川省西... 展开更多; 关键词全球生态系统动态调查(gedi) Sentinel-2 冠层高度机载激光雷达; 在线阅读下载PDF 职称材料

联合UAV-LiDAR和GEDI数据的区域森林地上生物量估算: 4; 作者熊晓燕李彩霞 +4 位作者柴国奇陈龙贾翔雷令婷张晓丽《林业科学》北大核心 2025年第8期142-153,共12页; 【目的】结合无人机激光雷达(UAV-LiDAR)和全球生态系统动态调查(GEDI)数据,构建“样地-局部-区域”估算框架估算高峰林场森林地上生物量(AGB),为森林碳储量监测提供新路径。【方法】以林场内样地实测数据为基础,评估多元线性回归(MLR)... 展开更多; 关键词无人机激光雷达全球生态系统动态调查随机森林森林地上生物量经验贝叶斯克里金法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合修正后的全球生态系统动态调查冠层高度的森林地上生物量模型优化——以福建省为例被引量：3: 1; 作者田国帅周小成郝优壮谭芳林王永荣吴善群林华章; 机构福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心福建省林业科学研究院福建省漳平五一国有林场福建省大田县林业局福建省大田桃源国有林场; 出处《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第16期7264-7277,共14页; 基金福建省科技厅高校产学合作项目(2022N5008) 福建省科技厅对外合作项目(2022I0007)。; 文摘森林地上生物量(Above Ground Biomass,AGB)是衡量森林生态系统碳存储、能量流动和生物多样性的关键指标,对于气候变化研究和森林资源管理至关重要。福建省地处多云多雨的亚热带,地形和森林类型复杂,森林地上生物量估算难度大。为提升森林地上生物量估算效果,将最新星载激光雷达数据全球生态系统动态调查(GEDI)、Landsat以及Sentinel系列卫星等多源遥感数据进行集成和综合利用,通过Landsat影像计算的林龄对GEDI_V27冠层高度产品进行优化,结合优化后的MGEDI_V27冠层高度产品,建立传统遥感特征结合冠层高度的极端梯度提升模型(XGBoost)生物量反演模型,实现了福建省森林地上生物量的有效估算与制图。研究结果表明:(1)通过林龄优化后的GEDI冠层高度精度评价结果为R^(2)=0.67,RMSE=2.24m;(2)通过递归特征消除算法对三种森林类型进行特征优选,得到10个遥感特征,其中,三种森林类型最重要的遥感特征均为森林冠层高度,并且对比评价了在包含传统遥感特征因子的情况下有无冠层高度对于模型精度的影响,结果表明,在冠层高度因子参加特征构建时,森林AGB回归分析的精度明显提高,证实了冠层高度在生物量估算中具有显著的重要性;(3)研究得到的福建省森林AGB范围为0.001—363.331Mg/hm^(2),整体精度评价结果为R^(2)=0.75,RMSE=17.34Mg/hm^(2),2020年全省AGB总量为8.22亿Mg,平均值为101.24Mg/hm^(2)。通过优化GEDI中的森林冠层高度,并且结合传统遥感特征,可以实现对福建省森林地上生物量的精确估算和监测,研究成果有助于区域森林碳汇的评估。; 关键词遥感全球生态系统动态调查(gedi) 冠层高度森林类型极端梯度提升模型(XGBoost)回归森林地上生物量; Keywords remote sensing global ecosystem dynamics investigation(gedi) canopy height forest type extreme gradient boosting(XGBoost)regression forest above ground biomass; 分类号 S718.5 [农业科学—林学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名滇西北森林郁闭度估测模型——基于全球生态系统动力学调查多波束激光雷达数据被引量：5: 2; 作者周文武舒清态胥丽杨正道高应群吴再昆夏翠芬顾纯僖李华; 机构西南林业大学林学院; 出处《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3525-3539,共15页; 基金国家自然科学基金项目(31860205,31460194) 云南省农业联合专项⁃重点项目(202301BD070001⁃002) 云南省教育厅科学研究基金项目(2023Y0728)。; 文摘探究全球生态系统动力学调查(GEDI)多波束激光雷达数据估测区域森林郁闭度(FCC)的潜力,对于评估森林生态系统状态和林分环境具有重要作用。选取滇西北典型生态脆弱区香格里拉为研究区,以GEDI波形数据为信息源,提取46245个有林地光斑参数,使用经验贝叶斯克里金法(EBK)获取光斑参数在研究区未知空间的连续分布,结合54块实测样地数据,采用支持向量机的递归特征消除法(SVM⁃RFE)、随机森林(RF)和Pearson分析分别优选特征变量,基于贝叶斯优化(BO)随机森林回归模型(BO⁃RFR)、贝叶斯优化梯度回归模型(BO⁃GBRT)和偏最小二乘法(PLSR)研建森林郁闭度最佳估测模型。结果表明:(1)EBK法预测精度高,估测结果可靠,R2:0.20—0.92,RMSE:0.004—2812.912,MAE:0.003—1996.258,MRE:0.007—4.423;(2)基于不同特征优选方法筛选的特征变量和数量略有差异,SVM⁃RFE法优选出6个参数(cover、pai、sensitivity、rv_a1、rv_a4、rg_a4)的平均交叉验证精度达0.84,RF法以贡献度5%为阈值筛选出5个参数(cover、pai、pgap_theta_error、modis_treecover、modis_nonvegetated),Pearson法以相关性大于0.3且在0.01水平显著优选出5个参数(cover、pai、rv_a5、rg_a5、pgap_theta_error);(3)不同特征变量优选方法筛选的建模参数研建估测模型精度差异性较大,以SVM⁃RFE和RF方法优选参数构建估测模型的精度更佳,SVM⁃RFE方法优选参数研建估测模型精度变化相对稳定,以RF方法中的BO⁃GBRT模型为最佳FCC估测模型(R2=0.85、RMSE=0.069,P=86.5%);(4)采用BO⁃GBRT模型估测研究区森林郁闭度和空间制图,与GEDI pai参数预测的FCC具有较高空间相关性达0.53,FCC均值分别为0.58、0.61,主要分布在0.4—0.7,分别占比65.45%、51.79%。研究区森林郁闭度主要处于中度郁闭,北部区域主要为高度郁闭区,与研究区植被覆盖度的空间分布具有一致性,说明使用GEDI数据估测森林郁闭度的方法具有可行性、结果具有可靠性。研究为使用GEDI数据高效、及时、低成本估测大空间尺度的森林水平结构参数的相关研究奠定了基础。; 关键词全球生态系统动力学调查(gedi) 贝叶斯优化算法机器学习特征变量优选经验贝叶斯克里金大空间尺度; Keywords global ecosystem dynamics investigation Bayesian optimization algorithm machine learning method characteristic variable optimization empirical Bayesian kriging large spatial scale; 分类号 S718.5 [农业科学—林学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GEDI、Sentinel-2和机载激光雷达的森林冠层高度反演方法: 3; 作者姬翠翠月亮高可李晓松孙斌; 机构重庆交通大学智慧城市学院可持续发展大数据国际研究中心中国科学院空天信息创新研究院中国林业科学研究院资源信息研究所重庆地质矿产研究院; 出处《应用科学学报》北大核心 2025年第4期694-708,共15页; 基金国家自然科学基金(No.42301459,No.4221101459) 中国博士后科学基金(No.2023M740418) 重庆市自然科学基金面上项目(No.CSTB2023NSCQ-MSX1285,No.CSTB2022NSCQ-MSX1093)。; 文摘大规模监测森林冠层高度对精准估算森林碳排放和分析森林长势至关重要。本文基于全球生态系统动态调查(global ecosystem dynamics investigation,GEDI)获取的冠层高度指标、Sentinel-2影像光谱信息和ASTER GDEM地形数据,选择四川省西昌市以乔木和灌木为主的森林区域为对象,分别采用随机森林(random forest,RF)、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)和多元线性回归(multivariable linear regression,MLR)算法进行森林冠层高度反演。研究发现,选用“光谱信息+植被指数+地形信息”特征参量组合反演精度最佳,且RF算法在森林冠层高度反演上的精度最高,决定系数R^(2)为0.58,均方根误差RMSE为4.78 m,估算精度EA为56%。利用RF算法反演冠层高度,采用大疆无人机获取的激光点云数据进行精度验证,结果显示R^(2)为0.52,RMSE为2.71 m,EA为85%,表明GEDI星载全波形激光雷达数据的小光斑直径和高密度光斑优势可为空间连续森林冠层高度制图提供可能,为精准掌握森林退化及恢复的长势分析提供重要理论依据。; 关键词全球生态系统动态调查(gedi) Sentinel-2 冠层高度机载激光雷达; Keywords global ecosystem dynamics investigation(gedi) Sentinel-2 canopy height airborne LiDAR; 分类号 S771.8 [农业科学—森林工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名联合UAV-LiDAR和GEDI数据的区域森林地上生物量估算: 4; 作者熊晓燕李彩霞柴国奇陈龙贾翔雷令婷张晓丽; 机构北京林业大学林木资源高效生产全国重点实验室北京林业大学林学院精准林业北京市重点实验室北京林业大学森林培育与保护教育部重点实验室中国林业科学研究院资源信息研究所河南省科学院地理研究所; 出处《林业科学》北大核心 2025年第8期142-153,共12页; 基金中欧对地观测合作森林监测技术与示范应用(2021YFE0117700-3)。; 文摘【目的】结合无人机激光雷达(UAV-LiDAR)和全球生态系统动态调查(GEDI)数据,构建“样地-局部-区域”估算框架估算高峰林场森林地上生物量(AGB),为森林碳储量监测提供新路径。【方法】以林场内样地实测数据为基础,评估多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)和支持向量回归(SVR)3种模型在估算UAV-LiDAR区域AGB中的性能。为扩增区域尺度样本数量,利用GEDI光斑处的UAV-LiDAR区域AGB,结合筛选的GEDI光斑关键特征,构建光斑尺度AGB估算模型,预测林场内的光斑AGB。联合UAV-LiDAR局部AGB与光斑AGB,采用经验贝叶斯克里金(EBK)法实现森林AGB空间插值;对关键光斑特征进行EBK插值,并结合UAV-LiDAR估算的AGB构建模型,实现AGB空间分布反演。【结果】与MLR和SVR模型相比,RF模型在估算UAV-LiDAR区域AGB中表现更优异,R^(2)高达0.95,RMSE为9.96 Mg∙hm^(-2),rRMSE为9.79%。利用RF估算的光斑AGB与UAV-LiDAR区域AGB的拟合较好,R^(2)为0.93,RMSE为5.93 Mg∙hm^(-2),rRMSE为5.84%。采用UAV-LiDAR局部AGB和光斑AGB协同插值的预测精度R^(2)为0.78,RMSE为22.30 Mg∙hm^(-2),MAE为16.99 Mg∙hm^(-2)。与基于插值关键特征(fhd、rh96、cover、pt4和pai)的AGB反演结果相比,获得的研究区AGB空间范围更合理(49.26~193.27 Mg∙hm^(-2))。【结论】以“样地-局部-区域”AGB估算框架为基础,并采用随机森林算法和空间插值法,有效结合UAV-LiDAR和GEDI数据,克服了实测样地数量有限和遥感数据空间不连续的问题,验证了光斑样本在森林区域AGB估算中的可行性,实现了高峰林场AGB估算,为森林碳储量评估和可持续管理提供了数据支撑。; 关键词无人机激光雷达全球生态系统动态调查随机森林森林地上生物量经验贝叶斯克里金法; Keywords unmanned aerial vehicle light detection and ranging(UAV-LiDAR) global ecosystem dynamics investigation(gedi) random forest forest aboveground biomass empirical Bayesian Kriging; 分类号 S771.8 [农业科学—森林工程] P237 [天文地球—摄影测量与遥感]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	结合修正后的全球生态系统动态调查冠层高度的森林地上生物量模型优化——以福建省为例	田国帅周小成郝优壮谭芳林王永荣吴善群林华章	《生态学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	滇西北森林郁闭度估测模型——基于全球生态系统动力学调查多波束激光雷达数据	周文武舒清态胥丽杨正道高应群吴再昆夏翠芬顾纯僖李华	《生态学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于GEDI、Sentinel-2和机载激光雷达的森林冠层高度反演方法	姬翠翠月亮高可李晓松孙斌	《应用科学学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	联合UAV-LiDAR和GEDI数据的区域森林地上生物量估算	熊晓燕李彩霞柴国奇陈龙贾翔雷令婷张晓丽	《林业科学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料