基于多源高分辨率数据的亚热带森林精细分类及生物量估测研究

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亚热带森林树种丰富且森林固碳能力和潜力较高,对区域生态环境和维持全球碳平衡具有重要影响,随着森林资源管理的精细化,对于森林地块破碎化严重和地形复杂的亚热带地区,如何基于高分遥感实现森林类型精细分类和森林生物量准确估算是深入理解亚热带森林生态系统研究的重要基础。本研究以广西南宁高峰林场为研究对象,以资源3号(ZY-3)全色、哨兵2号(Sentinel-2)多光谱及机载激光雷达(Lidar)为数据源,基于随机森林方法对研究区森林类型进行精细分类,在此基础上,探讨不同森林类型分层方式(包括不分层(Non S),基于森林类型的分层(SBFT2:两类-针叶林和阔叶林;SBFT5:五种森林类型—松树、杉树、桉树、八角和其他阔叶林),以及基于林分结构的分层(SBFSS))对森林地上生物量(AGB)估测精度的影响,并通过线性回归(LR)和随机森林(RF)方法建模结果的对比分析,找出适合所选森林类型的建模方法,从而获取研究区的最佳生物量估测空间分布。基于SBFT5和SBFSS分层模型,结合森林分类结果和林相图,分别估算研究区森林生物量空间分布,分析森林分类误差对生物量估测的影响。结果表明:(1)基于多源高分辨率数据的森林类型精细分类总体精度为81.6%,kappa系数为0.79。亚热带生态系统复杂、丰富的树种组成构成了森林分类的挑战,光学遥感带来的光谱与空间特征在细分同类地物有所欠缺,林分结构变量对亚热带森林分类起着重要作用,尤其是对冠幅整齐、纹理清晰的人工林。(2)适当的分层将改善AGB估测,降低了低估/高估问题的影响,但分层不当可能导致AGB估测结果较差。基于SBFSS的AGB估测与基于SBFT5的AGB估测具有相似的结果,且合适的分层可以减少样本数量。RF算法对Non S的AGB估测优于LR,但在分层时LR方法比RF提供了更可靠的估计。当AGB相对较高(如大于200 Mg/ha)或较低(如小于50 Mg/ha)时,RF中的过拟合问题使得AGB预测性能较差。最优的AGB估测模型和分层方案因森林类型的不同而不同。(3)森林类型分层越细,AGB估计的精度越高,然而,层数的增多意味着森林分类系统越精细,从而导致分类精度的降低。对于不同层的树种混淆极大地影响生物量估测结果(大于5Mg/ha),而同层的树种相似导致精度差则不造成影响,这为森林生物量估测分层提供了一个新的思路。
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