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


发布时间:

2023-06-07

来源:

植物表型资讯

作者:

PhenoTrait

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

图片图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

图片图5 激光雷达数据采集和点云数据

 

图片图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。

图片图9 基于激光雷达与多光谱数据相结合预测AGC空间分布图

 

 

来 源

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

 

编辑

王春颖
 

扩展阅读

推荐新闻

石时之约|韩志国:透过表型数据,看见植物的喜怒哀乐!

本期石时之约,我们将对话慧诺瑞德(北京)科技有限公司总经理、国际植物表型学会(IPPN)执委会委员/工业分会副主席韩志国,一起从表型数据的科学角度,去读懂农作物的喜怒哀乐和前世今生。

慧科研、慧育种、慧种田——慧聚改变的力量

让我们“慧聚”在一起,为“慧科研、慧育种、慧种田”赋能。

高通量植物表型平台建设注意事项

育种,是在给定的环境条件下,选择各种表型指标(产量、品质、抗性)最优的基因型材料的过程(AI育种,从这里起步)。育种工作中大约70%的工作量来自表型观察测量和筛选,是最耗人力物力的过程。

作物生理表型测量基础原理

生理表型测量的核心在于“早、快”,要在肉眼可见之前就能测量并预判出变化趋势,才是这个技术的核心价值。叶绿素荧光成像,恰好满足了这个要求。