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基于激光雷达和多光谱影像的森林地上碳储量估算——以Duraer针叶林为例
- 分类:学术中心
- 作者:PhenoTrait
- 来源:植物表型资讯
- 发布时间:2023-06-07 06:10
- 访问量:
【概要描述】
基于激光雷达和多光谱影像的森林地上碳储量估算——以Duraer针叶林为例
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正确估算森林地上碳储量(aboveground carbon stocks, AGCs)可以准确评估森林生态系统的固碳潜力,这对深入研究区域生态环境和全球气候变化具有重要意义。如何快速、准确地估算森林AGCs并实现动态监测一直是国内外林业领域研究的热点问题。利用激光雷达和遥感光学影像对森林资源进行监测,可以同时获取森林结构特性和光谱信息。基于高密度激光雷达的点云不仅可以揭示林分尺度的森林参数,还可以用于提取单个木材尺度的森林参数。然而,由于存在多种森林参数估计模型问题,因此选择合适的变量和模型来估计森林AGCs就显得尤为重要。本研究以Duraer针叶林为研究区(图1),结合激光雷达(图2、3和5)、多光谱图像和实测数据,建立多元线性回归模型和多元幂回归模型估算森林AGCs(图4)。选择最佳模型进行精度评价,绘制AGC密度的空间分布图。结果表明:(1)基于激光雷达估测的胸径,多重乘幂回归模型的估测AGC精度最高(R2 = 0.903, RMSE = 10.91 Pg,图6和图7);(2)将归一化植被指数(normalized vegetation index, NDVI)与基于LiDAR估算的DBH预测的AGC相结合,多重乘幂回归模型精度最高(R2 = 0.906, RMSE = 10.87 Pg,图8和图9);预测AGC值在3.93 ~ 449.07 kg c范围内。(3)激光雷达预测的AGC值以及激光雷达与光学图像联合预测的AGC值与现场AGC值一致。
图1 研究区域的位置
图2 (a)设立基台。(b)树木高度测量。(c)取得坐标。(d)胸径测量和记录。
图3激光雷达扫描系统。
图4 数据处理流程
图5 激光雷达数据采集和点云数据
图6 激光雷达预测的AGC与实测AGC之间的相关性。
图7 激光雷达预测AGC空间分布图
图8 采用多光谱信息结合激光雷达数据进行AGC预测。预测与实测AGC的相关性。
图9 基于激光雷达与多光谱数据相结合预测AGC空间分布图
Su, R.; Du, W.; Ying, H.; Shan, Y.; Liu, Y. Estimation of Aboveground Carbon Stocks in Forests Based on LiDAR and Multispectral Images: A Case Study of Duraer Coniferous Forests. Forests 2023, 14, 992. https://doi.org/10.3390/f14050992
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