【摘 要】
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森林质量反映了森林的现实生产力,立地质量反映了森林的潜在生产力,它们是森林资源经营管理过程中的重要指标。评价森林质量与立地质量时需要森林参数作为支撑,森林参数的获取离不开森林资源调查工作,传统的森林资源调查不仅费时费力,大范围的调查周期太长。随着遥感技术的发展,快速地获取长时间、大尺度的森林参数成为可能,因此探索利用遥感技术评价森林质量和立地质量具有重要意义,进一步研究森林质量与立地质量的空间分布
【基金项目】
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湖南省科技厅重点领域研发计划（2020NK2051）“基于地-空-天多源数据的森林蓄积量、生物量和碳储量智能计量与监测技术”；
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森林质量反映了森林的现实生产力,立地质量反映了森林的潜在生产力,它们是森林资源经营管理过程中的重要指标。评价森林质量与立地质量时需要森林参数作为支撑,森林参数的获取离不开森林资源调查工作,传统的森林资源调查不仅费时费力,大范围的调查周期太长。随着遥感技术的发展,快速地获取长时间、大尺度的森林参数成为可能,因此探索利用遥感技术评价森林质量和立地质量具有重要意义,进一步研究森林质量与立地质量的空间分布规律和相关性,对森林资源科学高效的经营管理有着重要价值。本研究以哨兵数据（Sentinel-1/2）作为主要数据源,以湖南省长株潭绿心区为研究区,结合同时期的地面森林资源调查数据,探索森林质量与立地质量的遥感估测方法。在分析了不同数据源的遥感特征与森林参数、森林质量和立地质量的敏感程度基础上,利用随机森林重要性和逐步线性回归模型筛选了与响应变量相关的最优特征集,结合支持向量回归（SVR）、随机森林回归（RF）和K近邻回归（KNN）三种估测模型,采用直接法和间接法估测森林质量和立地质量,并从遥感数据的角度探讨了森林质量与立地质量的空间分布规律及其影响因素,主要研究结果如下:（1）从Sentinel-2提取的遥感特征对森林质量和立地质量的敏感程度显著高于从Sentinel-1提取的遥感特征。根据遥感特征的重要性排序表明,与森林质量敏感性高的前8个遥感因子中（PSSRa（特定色素简单比值植被指数）、VH、B12、B2、RVI（比值植被指数）、B8Acor、GNDVI（绿波归一化差值植被指数）和MTCI（Meris陆地叶绿素指数））,其中7个因子来自于从Sentinel-2提取的遥感特征集,1个遥感因子（VH）来自于Sentinel-1提取的遥感特征集,且PSSRa（Sentinel-2）对森林质量的重要性最高。与立地质量敏感性高的前6个遥感因子中（B2、MTCI、RVI、B8Ame、VVme和VV）,其中最重要的4个特征来自于Sentinel-2提取的遥感特征集,2个特征自于Sentinel-1提取的遥感特征集（VVme和VV）,且B2（Sentinel-2）波段对立地质量重要性最高。（2）不同森林参数的估测精度与遥感数据源关联密切,Sentinel-1和Sentinel-2相结合的估测精度显著优于单一的数据源,而且定量估测模型对森林参数的精度影响较小。基于单一 Sentinel-1数据估测森林参数中,决定系数（R2）分布在0.16～0.60之间,rRMSE分布在0.18～0.38之间。基于单一 Sentinel-2数据估测森林参数中,决定系数（R2）分布在0.01～0.44之间,rRMSE分布在0.22～0.45之间。基于Sentinel-1和Sentinel-2相结合估测的森林参数,决定系数（R2）分布在0.12～0.61之间,rRMSE分布在0.20～0.40之间。在不同森林参数的估测结果中,估测精度最高的是平均树高和平均胸径,精度分布在75%～80%之间,其次为其郁闭度、株数和林分年龄,估测精度分布在68%～75%之间,精度最低为蓄积量,估测精度分布在55%～65%之间。（3）森林质量和立地质量的遥感估测结果中,以森林参数为响应变量的间接法估测精度显著高于直接法估测的精度。结合逐步回归模型从Sentinel-1/2特征集中筛选了最优特征集直接估测森林质量和立地质量,其中森林质量的估测精度最高是支持向量回归（SVR）模型（R2=0.28,rRMSE=0.24）,立地质量估测精度最高是支持向量回归（SVR）模型（R2=0.08,rRMSE=0.21）。通过估测的森林参数间接获取森林质量和立地质量,其中森林质量的估测精度为R2=0.36,rRMSE=0.19,立地质量的估测精度为R2=0.40,rRMSE=0.15,特别是间接法能够较大程度限制估测的异常值,提高森林质量和立地质量估测的精度和可靠性。（4）森林质量与立地质量具有显著的空间相关性。结合Sentinel影像数据估测的研究区森林质量和立地质量,森林质量和立地质量的空间分布主要表现:在坡向方面,森林质量平均等级最高的为东南坡和西坡,最低为北坡;立地质量等平均等级最高的也在东坡和南坡较高;在等级上,森林质量与立地质量的空间分布等级的匹配程度表明研究区森林质量等级和立地质量等级完全匹配的面积占比为9.46%,基本匹配的面积占比为85%,不匹配部分仅为5.53%。
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