结合地统计学与Landsat 8影像的乔木林地上碳储量估算

摘要

[目的]探究Landsat 8多光谱影像结合地统计学方法估算乔木林地上碳储量的可行性和适用性,为应用Landsat 8多光谱影像结合地统计学方法估算区域森林参数提供参考.[方法]以浙江省内的一景Landsat 8多光谱影像覆盖的范围为研究区,以乔木林地上碳储量为研究对象.通过外业调查获取专项调查数据,并采用生物量转换因子和树种含碳率参数,计算得到乔木林地上碳储量数据.基于Landsat 8多光谱影像和DEM数据,提取植被指数、纹理特征、主成分变换因子、缨帽变换因子和地形因子,采用皮尔森相关系数法和方差膨胀因子法对这些因子进行优选,生成用于建模的自变量集.分别采用稳健估计和协同克里格插值法构建乔木林地上碳储量模型,并对所构建的模型精度进行对比分析.[结果]本实验所提取的因子经皮尔森相关系数法筛选后,得到22个自变量因子,经方差膨胀因子法优选后,共有7个自变量因子(比值植被指数、非线性植被指数、海拔、第2波段的平均值纹理、第4波段的相关性纹理、第7波段的平均值纹理、第7波段的方差纹理)用于建模.协同克里格插值法构建模型的决定系数(R2)为0.45、均方根误差(RMSE)为9.88 t·hm-2、平均绝对偏差(MAE)为7.75 t·hm-2、总预报偏差的相对误差(RE)为0.24％,其拟合精度优于稳健估计法(R2=0.42,RMSE=10.15 t·hm-2,MAE=8.03 t·hm-2,RE=0.27％).本文所采用的皮尔森相关系数法结合方差膨胀因子法可有效地考虑变量间的相关性及共线性问题,可以在一定程度上提高所构建模型的稳定性,所采用的协同克里格插值法考虑了变量的空间分布特征,与传统的统计模型相比具有较好的应用优势.[结论]本研究为应用Landsat 8多光谱影像结合协同克里格插值法快速估算森林碳储量及其他森林参数提供了新的途径.