【摘 要】
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为推广国产高分数据在大尺度范围碳储量估测计量的应用,采用覆盖湖南省的206景高分辨率遥感影像,将估测的最小单元固定为由多个像元组合成的面积为0.06 hm2的正方格,通过解译
【机 构】
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北京林业大学林学院; 国家林业和草原局林产工业规划设计院; 国家林业和草原局调查规划设计院; 内蒙古自治区大兴安岭森林调查规划院;
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目(2016YFD0600205);高分林业遥感应用示范系统(二期)项目资助~~
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为推广国产高分数据在大尺度范围碳储量估测计量的应用,采用覆盖湖南省的206景高分辨率遥感影像,将估测的最小单元固定为由多个像元组合成的面积为0.06 hm2的正方格,通过解译标志的建立和提纯,在森林信息提取上,利用基于像元法和面向对象分类法进行比较;在乔木林碳储量估测上,利用稳健估计、偏最小二乘法和基准样地法（k-NN）估计进行比较,最后实现了对湖南省森林的碳储量估测,并生成了全省的碳密度等级分布图.结果表明:基于样地自动提取的解译标志在经过提纯后,能进一步增加乔木林提取精度;对于大尺度范围森林植被碳储量估测,无论是在森林信息提取还是乔木林碳储量建模方面,k-NN算法都体现了较大优势,是最佳估测方法;206景影像的平均分类总精度为76.8%,平均均方根误差为8.95 t·hm-2,平均相对均方根误差为19.1%,湖南省碳储量总量为22.28 Mt.本研究结果为省级及国家级尺度的森林植被碳储量估测计量与监测提供了有效参考.
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