基于高分遥感数据的阿尔泰山乔木林地上生物量预测

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2023.02.014

摘要/Abstract

摘要：

为了在区域尺度上精准和便捷地估测森林生物量,以高分遥感数据和实地调查数据为基础,通过提取植被指数、纹理等遥感特征变量,并运用最近邻算法(k-NN)构建乔木林地上生物量预测模型。结果表明,运用k-NN进行区域尺度上乔木林生物量遥感定量估测,当k值为2,特征为B1(波段1)、SR(简单植被指数)、NDVI(归一化植被指数)、B4(波段4)时,研究区乔木林生物量估测结果最优。通过分析可知:乔木林生物量整体表现不高,地上生物量为803.90万t,单位面积生物量均值为82.15 t/hm²;乔木林主要龄组是成熟林时,其面积和生物量占比均最大;在海拔1 500~2 400 m范围,乔木林单位生物量较高。

关键词: 乔木林, 地上生物量, 最近邻算法(k-NN), 遥感反演, 特征选择

Abstract:

In order to accurately and conveniently estimate forest biomass at the regional scale,remote sensing characteristic variables such as vegetation index and texture were extracted based on high-resolution remote sensing data and field survey data,and the nearest neighbor algorithm (k-NN) was used to construct a forest aboveground biomass prediction model.The results showed that using k-NN to quantitatively estimate the biomass of tree forests at the regional scale,when k value was 2 and the characteristics were B1 (band 1),SR (simple vegetation index),NDVI (normalized vegetation index) and B4 (band 4),the forest biomass estimation results were optimal.The above ground biomass was 8 039 000 tons,and the average biomass per unit area was 82.15 t/hm².When the main age group of arbor forest wasmature forest,its area and biomass ratio werethe highest.The unit biomass of arbor forest was higher in the altitude range of 1 500 ~ 2 400m.

Key words: arbor forest, above-ground biomass, nearest neighbor algorithm (k-NN), remote sensing inversion, feature selection

中图分类号:

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图/表 12

图1

表1

表2

4种植被指数的计算公式

植被指数	公式
归一化植被指数(NDVI)	NDVI= $N I R - R e d N I R + R e d$
简单植被指数(SR)	SR= $N I R R e d$
大气阻抗植被指数(ARVI)	ARVI= $N I R - R e d - r B l u e - R e d N I R + R e d - r B l u e - R e d$
增强型植被指数(EVI)	EVI=2.5× $N I R - R e d N I R + 6 × R e d - 7.5 × B l u e + 1$

表2

表3

基于灰度共生矩阵的纹理计算公式

纹理	公式
方差	V= $∑ i, j = 0 N - 1$ i×P_i_,_j(i-Me)²
协同性	H= $∑ i, j = 0 N - 1$ i× $P i, j 1 + (i - j) 2$
对比度	Co= $∑ i, j = 0 N - 1$ i×P_i,j(i-j)²
相异性	D= $∑ i, j = 0 N - 1$ i×P_i,j $i - j$
熵	E= $∑ i, j = 0 N - 1$ i×P_i,j(-lnP_i,j)
二阶矩	S= $∑ i, j = 0 N - 1$ i× $P i, j 2$
相关性	Cr= $∑ i, j = 0 N - 1$ i×P_i,j $(i - M e) (j - M e) V a i × V a j$

表3

表4

精度指标计算公式

精度指标	公式
确定系数(R²)	R²= $∑ i = 1 n (y i - y -) 2 - ∑ i = 1 n (y i - y^i) 2 ∑ i = 1 n (y i - y -) 2$
估计值的标准误差(SEE)	SEE= $∑ i = 1 n (y i - y^i) 2 / (n - p)$
平均系统误差(MSE)	MSE= $1 n$ ∑(y_i- $y^i$ )/ $y^i$ ×100%
平均预估误差(MPE)	MPE=t_a× $S E E y - i$ / $n$ ×100%
模型精度(P)	P=(1-MPE)×100%

表4

图2

图3

图4

图5

图6

图7

表5

参考文献 31

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样地数/块	单位面积生物量/(t/hm²)
样地数/块	最大值	最小值	平均值	中位数	标准差
51	329.23	0.505	127.37	97.63	88.26

龄组	面积占比/%	单位面积平均生物量/hm²	总生物量/t	生物量占比/%
幼龄林	0.68	85.57	52253.66	0.65
中龄林	5.42	86.72	422852.69	5.26
近熟林	19.66	87.45	1546708.33	19.24
成熟林	61.47	89.06	4924706.46	61.26
过熟林	12.77	95.07	1092503.44	13.59
总计			8039024.585