【摘 要】
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森林是国家重要的战略资源,遥感手段估测森林蓄积量的准确性与森林资源清查存在明显差距,因此提高遥感估测森林蓄积量的精度一直是研究的难点。机载激光雷达（Lidar）能穿过林分冠层间隙获取垂直空间结构,在森林参数的估测中发挥着重要的作用,但获取数据的成本高,特别是重复获取难度大。立体成像数据具有成本低、范围广、可重复获取的特点,但在森林区域难以获得可用的数字地形模型数据（DTM）。为了综合利用两个数据的
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森林是国家重要的战略资源,遥感手段估测森林蓄积量的准确性与森林资源清查存在明显差距,因此提高遥感估测森林蓄积量的精度一直是研究的难点。机载激光雷达（Lidar）能穿过林分冠层间隙获取垂直空间结构,在森林参数的估测中发挥着重要的作用,但获取数据的成本高,特别是重复获取难度大。立体成像数据具有成本低、范围广、可重复获取的特点,但在森林区域难以获得可用的数字地形模型数据（DTM）。为了综合利用两个数据的优势,利用Lidar和立体成像数据结合提取混合冠层高度模型（混合-CHM）,并进一步讨论亚热带地区使用混合-CHM数据和哨兵-2（Sentinel-2）数据联合估测森林蓄积量的可行性。本研究针对安徽省金寨县北亚热带森林,基于资源3号（ZY-3）立体成像、机载Lidar和外业调查数据,利用分层贝叶斯、线性回归和随机森林模型进行森林蓄积量估测发现分层贝叶斯方法是研究区最优的建模算法。另外比较了Lidar提取的CHM（L-CHM）和混合-CHM估测森林蓄积量的能力。然后联合Sentinel-2和混合-CHM数据利用双因素分层贝叶斯算法构建研究区森林蓄积量反演模型。主要的研究内容和结果如下:（1）基于分层贝叶斯方法在混合-CHM和L-CHM都得到最小的估测误差,混合-CHM的相对均方根误差（RMSEr）为32.8%,L-CHM的RMSEr为26.5%。考虑森林类型和坡向的双因素分层都是两种数据集最合适的分层方案,特别是对于混合-CHM数据集,进行坡向分层是必不可少的。当样本量不足难以建立分层估测模型时,引入分层贝叶斯模型是一个有效的办法,且分层贝叶斯模型比随机森林模型表现出更好的防过拟合能力,减少了样本不足时进行精细分层建模的不稳定性。（2）为充分发挥各种数据源的优势,克服单一数据的不足,使用了Sentinel-2数据和混合-CHM数据结合的方法提高森林蓄积量估测精度。研究结果表明,Sentinel-2数据联合混合-CHM数据相比单一数据集显著降低了估测误差,均方根误差（RMSE）为39.0m~3/ha。按分层因素看,联合数据在阔叶林的估测精度提高了12.5%,在阳坡的估测精度提高了6.1%。此外,数据联合可以有效改善低值高估和高值低估问题,相比单一数据集,在低值区估测误差约下降1/4,RMSE为40.1 m~3/ha,在高值区约下降1/3,RMSE为41.1 m~3/ha,联合数据通过提高森林蓄积量在高值区和低值区的估测精度,提高整体的估测精度。本研究通过Sentinel-2数据和立体成像数据结合减少了单一数据估测森林蓄积量的误差,为亚热带地区长期森林监测和调查提供了思路。
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