【摘 要】
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森林蓄积量是森林资源资产评估的重要指标,也是评价森林质量的重要参数之一。但是,当前林业生产中对森林蓄积量的调查方式仍然是传统的样地调查,对于人力物力的消耗量极大,因此,提高森林蓄积量核算效率和精度是当前亟待解决的问题。多光谱无人机遥感具有高效率、低成本的特性,若能在森林蓄积量估测精度和效率提升上得到应用,将会为森林资源资产评估省下大量的人力物力。本研究以贵州省长顺县长顺林场马尾松人工林为研究对象,
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森林蓄积量是森林资源资产评估的重要指标,也是评价森林质量的重要参数之一。但是,当前林业生产中对森林蓄积量的调查方式仍然是传统的样地调查,对于人力物力的消耗量极大,因此,提高森林蓄积量核算效率和精度是当前亟待解决的问题。多光谱无人机遥感具有高效率、低成本的特性,若能在森林蓄积量估测精度和效率提升上得到应用,将会为森林资源资产评估省下大量的人力物力。本研究以贵州省长顺县长顺林场马尾松人工林为研究对象,2020年7至11月进行地面调查,10月使用大疆精灵4多光谱版本无人机对41hm~2的研究区进行航飞,利用航飞照片进行二维重建生成正射影像,使用局部最大值法提取单木位置点;通过5个波段的正射影像提取10种窗口尺寸的8种灰度共生矩阵纹理特征及常用的20种植被指数,使用随机森林算法对提取的因子进行特征重要性筛选,结合地面调查的16个样地以及648株随机筛选的单木共1209株马尾松的单木位置和材积,选取线性模型、梯度提升回归树、支持向量机、随机森林4种模型对单木材积进行拟合,根据模型性能筛选最佳模型,结合单木位置点和最佳模型对研究区森林蓄积量进行反演。经总结和分析,本研究得到以下结论:（1）经过随机森林算法筛选,在400个纹理因子和20个植被指数中,NIRMea59、GCor59、NIRDis15、NIRHom17、GMea79、REHom17、GSec17、NIRCor59、GHom15以及NIRSec15共10个因子具有更高的特征重要性（命名方式为波段名称B、G、R、NIR、RE加上灰度共生矩阵纹理名称Mean、Variance、Homogeneity、Contrast、Dissimilarity、Entropy、Scondary Moment、Correlation前3个字母,再加上纹理计算窗口尺寸,下同）。10个因子皆为纹理因子,可见相对于植被指数,纹理因子对单木材积具有更好的解释能力。此外,从筛选出的因子中可看出,NIR波段的纹理因子占50%,Green波段占40%,Red Edge波段占10%,NIR占比最大,说明NIR波段的纹理信息与单木材积的相关性更高。（2）经模型性能评价,在4种模型中,随机森林模型均方差RMSE（0.0714）低于其它3个模型,决定系数R~2（0.8759）R~2高于其它3个模型。可见相对于线性模型、支持向量机模型和梯度提升回归树模型,随机森林模型能更好地估测马尾松单木材积。（3）在使用局部最大值法提取马尾松单木位置的过程中,5个波段中NIR波段精度最高,马尾松高、中、低3种密度等级的最佳滤波窗口分别为5×5,7×7,13×13。在人工勾绘冠幅的12个样地中,最低提取精度为70%,最高提取精度为91%,平均提取精度达到了80%,说明局部最大值法可用于马尾松人工林单木位置和密度的提取。（4）使用随机森林模型对研究区马尾松森林蓄积进行反演,发现研究区9344株林木森林蓄积量为总计为3952.77m~3,平均单株材积和平均每亩蓄积的预测值与实测值比例达到97.6%和89.70%。表明多光谱无人机在马尾松森林蓄积量估测精度较高,在保证二维重建的精度条件下,是可行的。综上所述,本研究使用多光谱无人机遥感技术对马尾松人工林蓄积量进行估测取得了较高的精度,证明了多光谱无人机遥感实现马尾松森林蓄积量反演的可行性和优越性,研究成果可为马尾松森林蓄积量无人机遥感监测提供技术参考,为多光谱无人机反演森林蓄积量相关研究开展提供理论和技术指导。
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