基于Landsat-8 Oli影像的珠三角森林生物量估测

编号 zgly0001747768

文献类型 期刊论文

文献题名 基于Landsat-8 Oli影像的珠三角森林生物量估测

作者 李康杰  胡中岳  刘萍  徐正春 

作者单位 华南农业大学林学与风景园林学院  华南农业大学材料与能源学院  国家林业和草原局中南调查规划院 

母体文献 中南林业科技大学学报 

年卷期 2023,43(3)

页码 73-81

年份 2023 

分类号 S771.8 

关键词 森林生物量  多元逐步回归模型  BP神经网络模型  珠三角国家森林城市群 

文摘内容 【目的】森林生物量是评价森林质量的重要指标,也是研究碳循环的重要基础,准确估测珠三角森林生物量对珠三角国家森林城市群建设高质量提升具有重要指导意义。【方法】以珠三角国家森林城市群为研究区,通过Landsat-8 Oli影像、DEM影像和2017年森林资源连续清查数据,分别提取单波段因子、植被指数、纹理特征和地形因子,采用多元逐步回归方法和BP神经网络模型分别构建阔叶林、针叶林、针阔混交林生物量估测模型。【结果】1)针对阔叶林、针叶林、针阔混交林3种不同森林类型,BP神经网络的预测精度都优于多元逐步回归模型,用BP神经网络预测的决定系数R2相比于多元逐步回归有了一定的提高,阔叶林提高了0.10,针叶林提高了0.14,针阔混交林的R2提高的最为明显,提高了0.29。相对于多元逐步回归,BP神经网络的RMSE也有了一定程度的降低,阔叶林降低了5.32 t/hm^(2),针叶林降低了10.57 t/hm^(2),针阔混交林降低了0.28 t/hm^(2)。2)利用BP神经网络反演珠三角样地生物量,阔叶林为66.18 t/hm^(2),针叶林为61.88 t/hm^(2)、针阔混交林58.29 t/hm^(2),珠三角的乔木林平均生物量为64.46 t/hm^(2),总的生物量为1435.99 t,大部分地区森林生物量为40~80 t/hm^(2),低于全国平均水平。3)地上生物量较高的地区分别分布在肇庆北部、广州北部、惠州西北部和东莞等地区。【结论】Landsat-8 OLI可以很好地用于森林地上生物量的估算,BP神经网络模型的反演精度要优于多元逐步回归方法,森林地上生物量与龄组和树种有关,生物量高的地区以近熟林和成熟林为主,木荷、马尾松、栎类和针阔混交林等树种的生物量较高,桉树的生物量偏低。