【摘 要】
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红树林生物量及碳储量调查是评估红树林生态系统碳汇潜力的关键。无人机因其具有方便、覆盖范围广、空间分辨率高等优点,已通过单木分割技术在乔木型树种（如海桑）为主和稀疏分布的红树林中,实现了大尺度林分生物量的估算工作并具有较好的精度,然而对于冠幅高差有限的密集低矮灌木型红树林则无法实现较高精度的单木识别进而难以估测其地上生物量和碳储量。为解决此痛点问题,本研究以广西北海小冠沙为研究区域,以研究区域密集低
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红树林生物量及碳储量调查是评估红树林生态系统碳汇潜力的关键。无人机因其具有方便、覆盖范围广、空间分辨率高等优点,已通过单木分割技术在乔木型树种（如海桑）为主和稀疏分布的红树林中,实现了大尺度林分生物量的估算工作并具有较好的精度,然而对于冠幅高差有限的密集低矮灌木型红树林则无法实现较高精度的单木识别进而难以估测其地上生物量和碳储量。为解决此痛点问题,本研究以广西北海小冠沙为研究区域,以研究区域密集低矮灌木型优势树种（白骨壤和秋茄）为研究对象,基于无人机航测,经过航带拼接、影像合成、空三解析、点云分类和修编（修编解决低矮红树林与滩涂背景混分问题）、空间插值等预处理操作得到冠层高度模型;研究在此基础上,一方面,随机选择研究区域白骨壤364棵单木样本和秋茄103棵单木样本,实测单木样本的树高、冠幅、基径等生态特性指标,代入特定异速生长方程得到单木样本地上生物量,对部分单木紧邻、林下肉眼能识别单立木但无人机难以识别的单立木样本进行合并成为合并木样本冠幅斑块,得到81个单木白骨壤样本冠幅斑块、63个单木秋茄样本冠幅斑块、24个合并木白骨壤样本冠幅斑块和10个合并木秋茄样本冠幅斑块的地上生物量;另一方面,根据无人机提取的冠层高度模型,得到单木样本冠幅斑块和合并木样本冠幅斑块对应的冠幅投影面积与表面体积并作为红树林地上生物量的反演因子;80%样本用于建模,20%样本用于验证。创新性地使用单因子（仅冠幅投影面积或表面体积）和多因子（综合使用冠层投影面积和表面体积）进行拟合回归和精度评价,最终构建适用密集低矮灌木型红树林植被地上生物量的无人机反演模型。最后,通过实测得到两种红树植被的碳转换系数（红树林单位地上生物量的碳含量）并结合生物量的估算结果进一步估算了研究区域红树林地上碳储量。研究结果表明:（1）在完成无人机影像预处理工作基础上,通过克里金插值与TIN插值两种插值方式得到的红树林冠层高度模型具有最高的精度。利用该方式得到的单木树高（提取树高）与野外实测的单木树高（实测树高）的拟合优度R~2为0.95,平均相对误差为5.6%,满足林业调查的要求。（2）多因子生物量反演模型的精度在白骨壤及秋茄两种红树中均为最高。其中,白骨壤最优生物量反演模型为二元一次函数模型,模型R~2为0.97,建模及验证结果的总体平均相对误差分别为16.47%、18.50%;秋茄最优生物量反演模型为二元幂函数模型,其模型R~2为0.92,建模及验证结果的总体平均相对误差分别为13.68%、16.28%。（3）采用本研究的建模结果,得到研究区域白骨壤和秋茄地上生物量总量分别约为1686.90 t、81.27 t;两种红树植被的碳转换系数分别为0.4303和0.4548,将生物量和碳转换系数相乘得到研究区域白骨壤和秋茄地上碳储量总量分别约为725.87 t、36.96 t。
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