利用几何光学模型耦合多源遥感数据的山地森林参数估测研究

摘要

森林参数，如叶面积指数(Leaf area index，LAI)、森林郁闭度(Canopy closure，CC)、高度(Forest height,h)及森林地上生物量(Above-ground biomass，AGB)，是生态过程模型及森林碳循环模型不可缺少的重要特征参量。因此，实现区域或全球尺度的森林参数精确估测，对深刻理解全球环境变化的内在规律具有重要意义。随着遥感技术手段的多样化发展，单一遥感数据已不能同时满足区域及高精度的需求，多源遥感数据的联合逐渐成为目前区域森林参数估计的主要手段。多源遥感数据联合多采用统计分析方法，少有研究采用物理模型方法。统计分析方法对实测样地的数量及分布要求较高，模型形式也相对多样，对于区域的森林参数监测的普适性较差。而现有物理模型方法多数是基于平坦地表假设构建的，忽略了地形对遥感传感器观测到的反射率的影响，无法满足复杂地形条件下的应用需求。此外，混合像元也是影响区域山地森林参数反演的主要问题之一。目前已有的全球尺度地表参数产品，如GLOBCARBON LAI、CYCLOPESLAI，采用的模型算法均假设地表为单一植被类型，未考虑像元的混合特性，这将会对地表异质性较大的山地森林带来很大的不确定性。综上所述，区域应用、地形影响以及混合像元分解成为目前多源遥感数据联合反演森林参数的三大科学问题。针对这三大问题，本研究提出了一种估计区域山地森林高度、森林郁闭度及有效叶面积指数(Effective leafarea index，LAIe)的方法，并进一步联合植被指数、地形指数和这些具有物理意义的结构参数构建森林AGB模型。
　　本文研究内容主要分为以下3个方面:
　　(1)利用山地模型GOST(Geometric-optical model for sloping terrains)耦合多源遥感数据的森林高度估计研究
　　本文提出了一种反演区域山地森林高度的可靠方法。该方法利用GOST模型的四个分量与冠层结构参数之间存在的关系，耦合机载激光雷达(Light detection and ranging，LiDAR)及多光谱遥感数据实现了区域森林高度的高精度制图。首先，使用连续最大角凸锥(Sequential maximum angle convex cone，SMACC)算法生成Landsat7影像中的图像端元及相应的丰度。其次，利用LiDAR衍生的森林结构参数及地形因子作为先验知识来校准和验证GOST模型，其目的是准确地将混合像素分解为光照冠层、光照背景和阴影。然后，将Landsat7影像提取的端元分别组合成不同的分量子集。最后，根据反向传播神经网络(Back propagation neural network，BPNN)和查找表(Look-up table，LUT)反演研究区的森林高度。GOST模型在坡地针叶林森林高度估计表现良好，决定系数在0.70以上。研究证明了GOST模型在联合利用LiDAR数据和多光谱遥感数据定量反演山地森林高度中具有较大潜力。
　　(2)利用Li-Strahler几何光学模型耦合多源遥感数据的森林郁闭度及有效叶面积指数的估计研究
　　本文提出了一种反演区域森林CC及LAIe的方法。基于Li-Strahler几何光学模型，耦合机载LiDAR及多光谱遥感数据提出解决混合像元问题的方法，并进一步实现了区域森林郁闭度及有效叶面积指数的反演。首先，基于机载LiDAR数据的冠层高度信息，提取机载LiDAR飞行区域的CC、LAIe等参数;其次，基于光照背景分量与空隙率、CC、LAIe之间的简化关系计算样地水平光照背景分量;然后，基于线性分解模型计算出最优光照背景端元反射率;最后，运用Li-Strahler几何光学模型计算所有像元的光照背景分量，进一步实现研究区域森林CC及LAIe的反演。研究结果表明，本文提出的反演方法可以有效地用于区域森林CC及LAIe的反演。
　　(3)多参数协同反演森林AGB的研究
　　基于森林高度、CC、LAIe、多光谱遥感信息及地形信息反演研究区森林AGB。首先，基于具有物理意义的森林高度构建了森林AGB线性模型。其次，融合多参数构建了森林AGB的多元线性回归模型。然后，基于支持向量回归(Support vector regression，SVR)的机器学习算法，构建了森林AGB非线性遥感反演模型。最后，对比了线性模型、多元线性回归模型以及SVR非线性模型对估测森林AGB的能力，通过选择最优模型反演区域上的森林AGB。研究发现，基于线性回归、多元线性回归构建的森林AGB模型都有一定的估测能力;但经独立样本验证表明，两类模型都存在一定的高估现象;基于SVR的机器学习算法比线性模型及多元线性模型估测精度高，有限抑制了高估现象。
　　综上所述，本文针对多源遥感数据在精确估测森林参数时存在的区域难以扩展及地形影响严重等问题，提出了针对森林结构多参数的有效估测方法，通过实验证明本文提出的耦合方法可有效地解决坡度大于10°的山地森林高度难估测以及混合像元难分解的问题，最终实现了研究区森林AGB高精度制图。本文研究成果不仅为山地遥感定量反演模型理论分析的完整性提供支撑，同时也为山地森林参数反演应用提供了新思路。

目录

声明

摘要

图目录

表目录

第一章 绪论

1．1．1 研究背景

1．1．2 国内外研究现状及评述

1．2 研究目标和主要研究内容

1．2．1 关键的科学问题与研究目标

1．2．2 研究目标

1．2．3 主要研究内容

1．3 研究技术路线

第二章 研究区概况与数据来源

2．1 研究区域概况

2．2 实验数据

2．2．1 样地调查数据获取

2．2．2 Landsat 7多光谱数据

2．2．3 机载LiDAR产品

2．2．4 土地覆盖产品

2．2．5 ASTER GDEM数据

第三章 GOST耦合多源遥感数据的森林高度估计研究

3．1 研究方法

3．1．1 GOST模型原理

3．1．2 三分量提取

3．1．3 LUT的构建

3．1．4 森林高度的反演

3．2 结果与讨论

3．2．1 丰度图

3．2．2 森林高度分布及空间异质性分析

3．2．3 误差分析

3．2．4 精度评价

3．3 小结

第四章 多源遥感数据协同反演郁闭度及有效叶面积指数

4．1 方法

4．1．1 技术路线

4．1．2 基于CHM的林分郁闭度计算

4．1．3 基于CHM的有效叶面积指数计算

4．1．4 协同反演方法

4．1．5 精度验证

4．2 结果

4．2．1 基于CHM的林分郁闭度提取结果

4．2．2 基于CHM的有效叶面积指数提取结果

4．2．3 基于几何光学模型的林分郁闭度反演结果及验证

4．2．4 基于几何光学模型的森林有效叶面积指数反演结果及验证

4．3 讨论

4．3．2 机载LiDAR数据反演森林参数存在的问题

4．4 小结

第五章 基于多源遥感数据的森林AGB建模

5．1 遥感信息提取

5．2 相关性分析

5．3 模型的建立及精度验证

5．4 基于森林高度的森林AGB模型

5．5 基于光谱信息及多参数的森林AGB模型

5．5．1 基于MLR的森林AGB估测模型

5．5．2 基于SVR的森林AGB估测模型

5．6 讨论

5．7 小结

第六章 结论与讨论

6．1 结论

6．2 创新点

6．3 讨论

参考文献

在读期间的学术研究

致谢