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森林参数是进行陆地生态系统碳循环和碳动态分析的基础,是生态学和全球变化研究的重要内容之一,而森林高度则是重要的森林参数之一。森林高度是描述森林垂直属性的重要信息,它与生物量等参数都存在着关联,这种生物约束机制为利用激光雷达反演的高度信息进行森林生物量建模提供了理论基础。
传统的调查方法很难快速、准确、大面积、获取这些关键信息。激光测距雷达技术为快速获取空间信息提供了简单有效的手段。激光测距雷达LiDAR(LightDetection And Ranging)技术,特别是大光斑LiDAR技术为大面积获取森林垂直三维信息提供了可能。美国航空航天局(NASA)于2003年初发射了星载激光测高卫星ICESat(Ice,cloud,and land elevation satellite),GLAS(Geoscience LaserAltimeter System waveforms)是搭载在卫星上的激光测高系统,该数据已经被成功应用于森林高度制图和陆面生物量反演。GLAS用波形记录激光信号,具有较强标识树冠结构的能力,精确描述大面积树冠信息的能力。
本研究以中国西南地区为研究区,选择西南地区的森林生态系统为研究对象,利用GLAS数据、DEM数据、土地利用等数据源,在GLAS激光波形数据预处理的基础上,采用粒子群算法和最小二乘算法相结合的方法对其进行高斯分解,获取波形特征参数,结合波形数据的垂直分辨率对西南地区的森林高度进行了反演。同时本文根据山地特殊的地形特征,结合野外实地测量和已有数据集,定量评估地形对GLAS反演森林高度的影响,对森林高度反演结果进行地形校正。本文最后分析了西南森林高度空间特征及其与影响因子之间的关系。
本研究第一次利用遥感的方法获取了西南山地林地高分辨率(30m)高度图,是进一步估算森林生态系统的材积蓄积量、陆上生物量、碳储量以及森林生态水文和动物栖息地等研究的重要数据基础。结果还有待进一步结合地面调查数据进行验证。
本文的主要创新点有:(1)采用了阈值和连续多帧大于背景噪声阈值的方法确定信号起始位置;(2)采用粒子群算法和最小二乘法结合的方法对GLAS波形数据进行高斯分解;(3)根据西南地区有效激光点对中国西南地区的森林高度进行了反演,并对西南地区森林高度空间分布及其影响因子进行了分析。