云南松林分生长模型和生物量的遥感估测

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云南松广泛分布于我国西南地区,是云南省主要用材树种之一。以预测林分生长动态为目的建立的林分生长模型,不但可以为森林的经营和管理提供决策支持,对于森林碳储量及碳汇潜力的研究也有重要意义。较为系统的云南松生长模型研究还较少,多数有关生长模型的研究只关注林分某一方面的生长过程,有必要对云南松的生长模型做深入的研究。遥感技术在森林生物量估算中的应用可有效实现样地生物量至区域尺度的上推。   本文以保山市隆阳区杨柳彝族白族乡实地调查的91块云南松林样地数据研究了林分生长模型。使用非线性拟合的分析方法拟合和优选常用经验及理论生长方程,建立了包括地位指数、密度与林龄、平均直径、平均高和蓄积量的生长模型。依据一定公式和参数转换实测样地蓄积量至地上生物量、地下生物量和碳储量,以SPOT4影像计算的各种指数为自变量,分析了地上生物量与各遥感变量间的相关关系,并建立了基于遥感数据的地上生物量模型。同时比较了3种不同的影像处理水平对建立生物量模型的影响,包括未经辐射校正的融合影像、辐射校正后的表观反射率影像和大气校正后的地表反射率影像。分析中使用的遥感变量包括各波段反射率、归一化植被指数、比值植被指数、主成分等共18个变量。研究的主要结论如下:   (1)云南松林分生长模型各备选方程中Schumacher方程对林分生长的描述能力更好,特别是参数变异系数较其余非线性模型低,模型具有更好的稳定性。地位指数、林龄单因变量的平均直径、平均高和蓄积量生长模型均以Schumacher方程的拟合效果最好。密度与林龄的拟合以S函数为最优模型。   (2)与林龄单因变量的平均直径生长模型相比,再次参数化引入地位指数和密度指数后模型的拟合度略有提高,逐步回归建立的包括平均高、株数密度和林龄为自变量的模型拟合度最高。引入地位指数和密度指数可大幅提高林龄单因变量平均高生长模型的拟合度。   (3)林龄单因变量的蓄积量生长模型决定系数低,引入地位指数和密度指数再次参数化的生长模型可显著提高模型拟合度。逐步回归时林龄不满足变量的入选标准,以林龄代替与之相关性最高的平均高逐步回归时,包括林分变量的模型决定系数高于单因变量模型,但共线性检验中容限值偏低,方差扩大因子稍大。   (4)遥感影像的中红外波段与地上生物量的关系非常密切,大气校正有助于提高地上生物量模型的拟合度。未经辐射校正的融合影像计算的各指数中,中红外波段与红波段计算的比值植被指数与地上生物量的相关性最高;表观反射率和地表反射率影像则以中红外波段和红波段计算的归一化植被指数的相关性最高;经比较地上生物量的多变量线性模型、逐步回归模型和单变量非线性模型,以单变量S函数模型的拟合效果最好。基于地表反射率影像的S函数地上生物量模型的误差评价显示模型的均方根误差较大,相对偏差很小,适于较大区域的生物量分布特征模拟。最后以大气校正影像的S函数模型为云南松地上生物量模型估算了研究区域云南松林的地上生物量和碳储量。
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