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基于GEE平台和多源遥感数据的五指山森林地上碳储量评估 被引量：1
1
作者 文璋 臧卓 王旭 《中南林业调查规划》 2024年第4期46-53,共8页
随着国家“双碳”目标的提出,森林地上碳储量的快速评估已经成为研究热点。以海南省五指山市为研究区,结合谷歌地球引擎(GEE),利用公开的Landsat 8影像和Sentinel-2影像为主要数据源,使用多元线性回归、支持向量机、BP神经网络、RBF神... 随着国家“双碳”目标的提出,森林地上碳储量的快速评估已经成为研究热点。以海南省五指山市为研究区,结合谷歌地球引擎(GEE),利用公开的Landsat 8影像和Sentinel-2影像为主要数据源,使用多元线性回归、支持向量机、BP神经网络、RBF神经网络和随机森林5种拟合算法,构建五指山市森林地上碳储量快速估测模型。结果显示:1)通过遥感因子与森林地上碳储量的相关性分析可知,遥感因子与森林地上碳储量主要呈非线性关系,因而选用非线性的数据模型建模效果更理想;2)通过5种遥感估测模型精度的比较分析,随机森林模型的表现最佳,精度最高(R^(2)=0.639,RMSE=20.890);3)比较Landsat 8影像、Sentinel-2影像以及两者结合使用的模型精度,发现两者结合情况下的模型拟合效果最理想,说明两种数据之间具有互补性;4)五指山市碳密度的空间分布特点为东部、南部、北部森林保护区碳密度大,中部、西部城区碳密度小,与遥感影像显示的植被分布情况基本一致。以上结果说明,利用多源遥感数据和多种模型可以有效提升碳储量估测方法的精度,得到森林地上碳储量的快速估测方法,为海南岛热带雨林生态碳循环和碳汇研究提供科学依据。 展开更多
关键词 森林地上碳储量 GEE 随机森林 热带雨林
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基于KNN方法的大兴安岭地区森林地上碳储量遥感估算 被引量：40
2
作者 戚玉娇 李凤日 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期46-55,共10页
【目的】采用KNN方法进行碳储量估测,并对估测后的数据进行各种校正处理,绘制森林地上碳储量的空间分布图,为我国森林碳储量和固碳潜力的研究提供基础数据和科学依据。【方法】以黑龙江省大兴安岭为研究区(50°05'—53°33&... 【目的】采用KNN方法进行碳储量估测,并对估测后的数据进行各种校正处理,绘制森林地上碳储量的空间分布图,为我国森林碳储量和固碳潜力的研究提供基础数据和科学依据。【方法】以黑龙江省大兴安岭为研究区(50°05'—53°33'N,121°11'—127°01'E),基于2010年森林资源连续清查固定样地和同年Landsat5 TM影像数据,利用k-邻近法(KNN)在像素级水平上对森林地上碳储量进行估算。采用多准则方法分东、南、北和中4个区域对样地坐标和其对应的影像光谱值进行坐标重配准,并根据实测样地数据对坐标重配置前后不同林分类型地上碳储量估测精度进行评价;针对KNN方法像素级估测结果存在明显的高值区域低估和低值区域高估现象,应用直方图匹配方法对估测结果进行变动范围调整;并根据样地实测碳储量和KNN估测值间的回归关系对调整后的结果分区域进行进一步匹配校正后处理,绘制森林碳储量的空间分布图。【结果】总体来说,本研究区域像元尺度KNN估测的欧式距离优于马氏距离,均方根误差随着最邻近值k的增大而降低,当k大于6时变化缓慢,并逐渐趋于稳定;坐标误差校正后,各林分类型森林地上碳储量的估测精度均显著提高,平均均方根误差由17.23降低到14.3 t·hm-2;直方图匹配后,各区域样地点高值区域低估和低值区域高估现象均有很大程度改善,实测值和估测值间的相关关系明显增强,然而高值地区(碳储量大于20 t·hm-2)出现过高估计现象;经匹配校正后处理的均值、标准差、直方图和累积频率分布图更接近样地实测值,均方根误差也明显降低,高值地区过高估计现象得到很好校正。【结论】森林资源清查数据、遥感数据及KNN方法相结合逐渐成为区域尺度森林参数空间连续估测的重要手段。同利用光谱值和森林参数建立的回归模型相比,KNN方法能够更多地考虑到森林参数同光谱值之间的非线性依赖关系;但KNN估测方法除了受距离度量标准、最邻近值k的大小以及影像波段的选取等因素影响外,还存在如样地坐标和对应的影像光谱值匹配误差、像素级估测结果多呈明显集中分布趋势等问题,使得该方法的应用受到一定限制。本文的研究表明,对这些因素进行合理的校正,将更有利于区域尺度森林参数的精确估计和反演。 展开更多
关键词 KNN 森林地上碳储量 遥感 坐标配准 直方图匹配
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基于机载激光雷达的森林地上碳储量估测 被引量：12
3
作者 穆喜云 刘清旺 +2 位作者 庞勇 胡凯龙 张秋良 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期52-56,共5页
以内蒙古大兴安岭生态站为研究对象，以2012、2013年的66块样地数据和2012年同步获取的机载LiDAR遥感数据为数据源，分别采用多元线性回归和随机森林回归算法，通过对比不同算法间的估测精度差异，选择更适于研究区的估测方法，实现研... 以内蒙古大兴安岭生态站为研究对象，以2012、2013年的66块样地数据和2012年同步获取的机载LiDAR遥感数据为数据源，分别采用多元线性回归和随机森林回归算法，通过对比不同算法间的估测精度差异，选择更适于研究区的估测方法，实现研究区森林地上碳储量的遥感估测。结果表明：随机森林回归算法的估测精度最优，模型训练精度（R^2为0．861，RMSE为11．133 t／hm^2，rRMSE为0．279）和预测精度（RMSE为17．956 t／hm^2，rRMSE为0．342，估测精度范围40．898％～95．129％，平均估测精度76．385％）均优于多元线性回归的模型训练结果（ R^2为0．676，RMSE为11．846 t／ha，rRMSE为0．351）和模型预测结果（RMSE为22．703 t／hm^2，rRMSE为0．636，估测精度范围45．824％～94．752％，平均估测精度69．859％）。机载LiDAR数据的高度变量和密度变量与森林地上碳储量均具有显著相关性，高度变量相关性更为显著。随机森林回归算法对区域森林地上碳储量的估测结果趋于真实分布情况，效果比较理想。 展开更多
关键词 机载LIDAR 随机森林回归 多元线性回归 森林地上碳储量
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地理加权回归模型结合卫星遥感的松阳县森林地上碳储量估算 被引量：1
4
作者 邹为民 陈超 +3 位作者 黄蕾 宋美萱 李雪建 杜华强 《林业资源管理》 北大核心 2023年第4期132-140,共9页
森林地上碳储量(Aboveground Carbon,AGC)是反映森林生态系统基本特征的重要指标,也是评价森林功能结构和生产潜力的理论基础。松阳县作为浙江省九大林业重点县之一,生态地位十分重要,全县以中、低山丘陵地带为主,四面环山,如何解决复... 森林地上碳储量(Aboveground Carbon,AGC)是反映森林生态系统基本特征的重要指标,也是评价森林功能结构和生产潜力的理论基础。松阳县作为浙江省九大林业重点县之一,生态地位十分重要,全县以中、低山丘陵地带为主,四面环山,如何解决复杂地形对AGC时空变异的影响,是实现山区森林AGC精准估算的关键。为此,基于Landsat TM卫星影像,并结合松阳县森林AGC调查数据,构建结合空间变异特征的地理加权回归模型(GWR)估算森林AGC,并与普通最小二乘法(OLS)的结果进行对比,最后选取最优模型预测松阳县森林AGC及其空间分布。研究表明:Landsat TM卫星影像的纹理信息对预测松阳县森林AGC有重要作用;GWR模型能够准确估算松阳县森林AGC及空间分布,并且比OLS模型精度提升了9%,R^(2)达到0.71;松阳县森林AGC总量为3.901×10^(6)Mg,平均AGC为23.70 Mg/hm^(2),占丽水市森林植被AGC总量的10%左右,在服务区域生态功能上具有较为重要的地位。研究将为松阳县森林AGC精准估算提供先进的技术手段,同时也为松阳县森林碳汇功能评价提供科学的数据。 展开更多
关键词 森林地上碳储量 遥感 地理加权回归 模型 松阳县
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气候变化下川西地区森林碳储量对森林管理措施和干扰的长期响应 被引量：6
5
作者 邓诗宇 张明芳 +6 位作者 侯怡萍 余恩旭 李强 刘子佩 胡嘉毅 田洲 徐亚莉 《生态学报》 北大核心 2025年第1期210-226,共17页
评估气候变化下森林管理措施对森林碳储量的长期影响对我国碳中和目标达成具有重要意义。传统森林碳储量评价方法对气候变化、火灾等干扰以及森林经营管理措施等多重影响下森林生态系统长期演替过程刻画不足,难以有效揭示多种作用因素... 评估气候变化下森林管理措施对森林碳储量的长期影响对我国碳中和目标达成具有重要意义。传统森林碳储量评价方法对气候变化、火灾等干扰以及森林经营管理措施等多重影响下森林生态系统长期演替过程刻画不足,难以有效揭示多种作用因素对区域森林碳汇能力的长期综合影响。针对上述问题,以气候变化敏感区川西高山、亚高山地区为例,在探讨传统碳储量评价方法局限性的基础上,构建了考虑森林干扰的自然恢复和森林干扰⁃森林经营管理措施组合的人工恢复方案,结合森林景观生态模型LANDIS PRO和森林生态系统碳⁃水动态模型PnET⁃II模拟、预测了未来气候情景下(2020—2070年)自然恢复和不同人工恢复方案下区域森林地上碳储量及碳密度的时空动态,并通过对比筛选出提升固碳能力的最佳森林管理措施。结果表明,川西地区森林林龄趋于年轻化(平均林龄40a),具有巨大碳汇提升潜力。2020—2070年,自然恢复情景下研究区森林地上碳储量将由2020年的466.99Tg增加至2070年的780.96Tg,提高了67.23%。其中,以云杉、冷杉为主的成熟、过熟常绿针叶林是川西地区碳储量的主要贡献来源。但是自然恢复情景下川西地区森林平均碳密度在21世纪中后期停滞增长,甚至下降。而人工恢复情景下,碳密度变化趋势则有所不同。在多种森林干扰与经营管理措施组合方案中,当森林火灾干扰比例为0.01/10a和森林管理措施面积比例为0.02/10a时,川西地区森林地上碳储量提升最大且碳密度呈持续增加趋势。该情景下,2070年森林碳储量及碳密度分别将达到807.76Tg和33.33Mg/hm2,较2020年分别增加了72.97%和12.21%。2070年人工恢复情景下森林碳储量和碳密度较于自然恢复情景下分别高3.4%和8.5%。由此可见,通过人工恢复措施优化将有助于突破川西地区森林固碳能力的自然恢复瓶颈,提升区域森林生态系统对未来气候的适应能力,促进未来气候下区域森林碳储量的持续增长。 展开更多
关键词 气候变化 森林地上碳储量 森林恢复 森林管理措施 森林干扰 LANDIS PRO模型
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基于多尺度地理加权回归模型的辽宁省森林碳储量估算
6
作者 李婉丽 李凤日 +1 位作者 甄贞 赵颖慧 《中南林业科技大学学报》 北大核心 2025年第9期130-140,共11页
【目的】基于多尺度地理加权回归模型,结合遥感数据,估算辽宁省森林地上碳储量,并通过不同特征变量的筛选,评估空间异质性对碳储量估算的影响。【方法】以2015年辽宁省1068块森林资源清查样地数据、数字高程模型数据和Landsat 8 OLI影... 【目的】基于多尺度地理加权回归模型,结合遥感数据,估算辽宁省森林地上碳储量,并通过不同特征变量的筛选,评估空间异质性对碳储量估算的影响。【方法】以2015年辽宁省1068块森林资源清查样地数据、数字高程模型数据和Landsat 8 OLI影像为数据源,提取63个特征变量(地形特征2个、波段特征6个、植被指数7个、纹理特征48个),分别采用逐步回归和随机森林(RF)算法筛选特征变量,构建普通最小二乘回归模型、地理加权回归模型、MGWR模型和随机森林回归模型估算森林地上碳储量(AGC),比较不同模型的预测精度,实现对研究区AGC的精准反演。【结果】1)采用逐步回归法筛选特征变量下的各个模型预测精度均高于采用RF法筛选的特征变量,MGWR模型的精度最高(R2为0.74,RMSE为11.66 t/hm^(2)),GWR模型次之(R2为0.72,RMSE为12.30 t/hm^(2)),RFR模型随后(R2为0.37,RMSE为16.32 t/hm^(2)),OLS模型最低(R2为0.26,RMSE为16.41 t/hm^(2))。2)采用逐步回归法筛选特征变量时,MGWR模型与OLS、GWR和RFR模型相比,R2分别提升了0.48、0.02和0.37,RMSE分别降低了4.75、0.64和4.66 t/hm^(2);采用RF法筛选特征变量时,MGWR模型的R2分别比OLS、GWR和RFR模型提升了0.46、0.05和0.33,RMSE则降低了6.95、1.23和5.36 t/hm^(2)。3)研究区森林地上碳储量预测范围为37.25~190.22 t/hm^(2),总量为135.165 Tg;从空间上看,森林地上碳储量高值主要分布在西部和东部小范围地区,东部大部分区域有所降低,而中部平原区域最低。【结论】采用逐步回归法筛选特征变量构建MGWR模型,通过灵活的尺度(带宽)设置有效解决了空间异质性问题,揭示了辽宁省AGC的多尺度空间分布特征,适用于大尺度AGC的精确估算,为区域碳管理和生态系统服务的提升提供了科学依据。 展开更多
关键词 森林地上碳储量 Landsat 8 OLI影像 地理加权回归模型 多尺度地理加权回归模型
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