基于多源遥感数据的森林地上生物量及净初级生产力估算研究

摘要

准确估算大区域尺度高分辨率森林地上生物量(above ground biomass,AGB)及净初级生产力(net primary productivity,NPP)对全球气候变化及影响研究具有重要意义。在森林AGB估算中,传统森林样地清查法的估算结果较准确可靠,但需要大量野外实地调查,费时费力且破坏性大。由于森林生态系统空间异质性、抽样方式及观测时间等的差异,该方法应用于大区域森林生物量估算时存在着极大不确定性。在森林NPP估算中,常用的估算模型有统计模型和过程模型。前者模型简单、参数易获取,但其生态生理机制不明确;后者模型机理明确,但存在模型复杂、参数难以获取,难以进行时空尺度转换等问题。为获取高分辨率、大尺度及高精度的森林生态参数估算结果,基于遥感技术建立简单、高效且具有明确生态生理机制的森林生态参数估算模型已经成为该领域研究热点之一。