【摘 要】
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森林生物量作为权衡森林结构及变化的关键指标,可以通过其分析森林生态系统的整体各方面性能。森林生物量的反演研究对森林碳循环能力、资源管理及其利用具有重要作用。光学和雷达数据都含有特别丰富的地物特征信息,将两种数据结合可以实现其优劣势互补,便于得到森林较为完整的空间结构特征和信息,进一步提升六盘山森林AGB估测模型的拟合效果和反演精度。本文选择六盘山森林区为论文研究区域,通过各种数据的特点比较,光学数
【基金项目】
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国家自然科学基金项目——《基于星载L波段Pol-InSAR植被垂直结构模型与反演方法研究》
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森林生物量作为权衡森林结构及变化的关键指标,可以通过其分析森林生态系统的整体各方面性能。森林生物量的反演研究对森林碳循环能力、资源管理及其利用具有重要作用。光学和雷达数据都含有特别丰富的地物特征信息,将两种数据结合可以实现其优劣势互补,便于得到森林较为完整的空间结构特征和信息,进一步提升六盘山森林AGB估测模型的拟合效果和反演精度。本文选择六盘山森林区为论文研究区域,通过各种数据的特点比较,光学数据选择Landsat8 OLI,微波雷达数据选择具有L波段的ALOS-2 PALSAR-2,并结合森林资源清查数据作为六盘山森林AGB的反演模型研究数据源,对选择的两种数据源的相关特征变量进行提取、分析、筛选,基于经典及改进算法构建六盘山森林AGB反演模型。论文主要的研究内容如下:1.从Landsat8OLI光学遥感影像和ALOS-2 PALSAR-2微波雷达影像提取相应的特征参数,如纹理特征、植被指数、绿度分量等,并在初步使用SPSS软件分析选取与森林地上生物量相关性较高的特征后,再利用基于随机森林的特征变量重要性分析,进一步筛选与森林地上生物量相关性较高的特征用于后续生物量反演模型的实现。2.通过比较常用反演算法的优缺点,选择支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）、BP神经网络三种经典算法建立研究区域六盘山的森林AGB反演模型,通过三种反演模型的对比,利用原子优化算法（ASO）优化BP神经网络模型构建新的森林地上生物量反演模型——基于原子优化算法改进的BP神经网络（ASO-BP）森林AGB反演模型,通过对四种生物量反演模型精度的对比与评价,最终选择精度最高的ASO-BP反演模型比较适用于六盘山森林地上生物量反演,完成六盘山森林地上生物量的估算和分析。3.利用对比得到的最适合和最优的六盘山森林AGB反演模型估测其生物量,得到六盘山的生物量空间分布图,并针对研究区的生物量估测结果从全局自相关、局部自相关、趋势面三个方面对六盘山的森林AGB空间分布特征进行分析和总结,探讨六盘山对所在县区的生态环境影响、发展和重要性,以便相关部门有效进行森林资源的管理。通过分析不同算法估测模型、不同影像变量集合及其特征变量对估测森林生物量的影响,得到较适用于六盘山森林地区的地上生物量估测模型,为所在县区的生态环境发展规划、相关林业部门的森林资源管理、分配等提供重要的科学研究依据和支撑。
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