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随着森林生物量对于全球气候变化以及全球可持续发展影响不断增加,森林生物量的监测研究愈来愈受到大家的重视。因此,快速、精确地估测森林生物量对全球变化的研究意义重大。本研究选择西宁市南北山为研究区,以Landsat-8 OLI遥感数据为信息源,结合同时期地面调查数据,在遥感图像处理系统和GIS技术支持下,对西宁市南北山森林生物量进行估测。提取OLI数据的波段光谱反射率(OLI-2、OLI-3、OLI-4、OLI-5、OLI-6、OLI-7),植被指数(NDVI、DVI、SAVI、EVI、RVI),主成分变换主分量PCA1,缨帽变换数据(亮度、绿度、湿度),通过DEM提取地形因子(坡度、坡向),对以上数据进行线性或者非线性变化得到新的衍生参数。计算各个参数和生物量之间的相关性,选出相关性显著的参数作为建模自变量,采用逐步回归分析法建立森林生物量估测模型。综合分析方程的显著性、调整相关系数及模型独立性检验指标值(F)等指标,选出最优模型。具体结果如下:①所选的6个原始波段中只有OLI-5与生物量相关性较高,呈现极显著正相关(P<0.01);植被指数中,DVI与生物量呈现显著相关(P<0.05);经过线性和非线性变化的各变量中,(OLI-5)2、eDVI与生物量均呈现极显著正相关(P<0.01)。可以看出,经非线性变换后,OLI-5、DVI与生物量的相关性均有所提高。②选取OLI-5、DVI以及经过非线性变化后的变量(OLI-5)2、eDVI作为估测模型的自变量,与森林生物量进行逐步回归分析,建立森林生物量估测模型。综合分析之后选出最适合估测西宁市南北山的森林生物量模型:B=119.495+3.704E-24eDVI+0.026(OLI-5)2-3.478(OLI-5)(R2=0.554,P<0.01)。③以OLI-5和DVI经过非线性变化后得到的派生变量(OLI-5)2和eDVI建立的曲线方程拟合效果优于以OLI-5和DVI建立的线性方程;以多个变量((OLI-5)2、eDVI和OLI-5构建的估测模型要比以单个变量(OLI-5或eDVI)建立的估测模型拟合效果好。④检验得知反演得到的预测值和实测值之间的绝对误差为1.600 t/hm2,平均相对误差为13.509%,反演误差与实测值比值的范围为0.101~0.366,表明利用模型反演的预测值与实测值较为接近,可以使用模型来反演西宁市南北山森林生物量。⑤结合西宁市遥感影像绘制西宁市森林生物量分布图,反演得到西宁市单位面积森林生物量为5.227t/hm2,总森林生物量为998991.768t。