基于森林群落和光谱曲线特征分异的福建省森林生物量遥感反演
基于福建省Landsat8 OLI影像,利用混合像元分解模型筛选出“纯净”的植被像元,提取296个调查样地对应植被像元的红光和近红外波段的中心波长(分别CG和CWNIR)及其对应的反射率(分别R和NIR),构建以(NIR-R)/(CWNIR-CG)为特征指数的叶生物量回归模型.然后根据针叶林、阔叶林及针阔混交林叶生物量与干、枝、叶所组成的地上生物量的关系方程,结合福建省植被覆盖分类数据,估测了整个福建省针叶林、阔叶林、混交林的地上生物量,并绘制了福建省地上生物量分布图.结果表明:红光和近红外两个波段反射率和其中心波长所组成的斜率与叶生物量相关性显著,与针叶林、阔叶林、混交林叶生物量的精度分别达到70.55％、68.89％、51.75％,采用这种方法对福建省叶生物量和地上总生物量进行估算,并进行精度验证,其中,针叶林、阔叶林、混交林叶物量的模型误差(RMSE)分别达到29.2467 t/hm2(R2=66.64％)、14.0258 t/hm2(R2=61.13％)、10.1788 t/hm2(R2=55.43％),地上总生物量的模型精度分别达到49.8315 t/hm2(R2=54.65％)、45.1820 t/hm2(R2=49.01％)、41.5131 t/hm2(R2=38.79％),这说明,采用红光波段和近红外波段与其中心波长所组成的斜率估测森林叶生物量,进而估算其地上总生物量的方法是可行的.
地上生物量、叶生物量、光谱斜率、Landsat8 OLI、遥感反演模型
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S7 ;TP3
国家自然科学基金31500357,41401055,41430529,41601444;广东省自然科学基金2014A030310233,2015A030313809,2015A030313811;广州市科技计划201510010240,2016J2200001;广东省水利厅科技创新项目2016-16;海西政务大数据应用协同创新中心资助;中国科学院战略性先导科技专项XDA05050200;福建省自然科学基金2017J01657;中国博士后科学基金面上资助2016M600495
2017-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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