应用遥感、人工神经网络叶面积模型和模拟过程模型估计湿地松人工林碳储量

编号 zgly0000680422

文献类型 期刊论文

文献题名 应用遥感、人工神经网络叶面积模型和模拟过程模型估计湿地松人工林碳储量

学科分类 220.2530;林业遥感

作者 Douglas  A.  Shoemaker  Wendell  P.  Cropper    Jr. 

作者单位 Current  address:  The  Center  for  Applied  Geographical  Information  Science  School  of  Forest  Resources  and  Conservation 

母体文献 林业研究: 英文版 

年卷期 2010(2)

页码 171-176,I0005

年份 2010 

分类号 S718.554 

关键词 类神经网络  叶面积  碳交换  湿地松  净生态交换  森林碳 

文摘内容 全球气候变化引起人们对森林碳固定作用的关注。碳存储速率依赖于生态系统流通量(光合作用和生态系统呼吸),量化为净生态系统二氧化碳交换。在没有密集采样点的情况下,我们需要采用估测森林净生态系统交换的方法准确地估计林分水平和更大尺度的碳固定量。本文通过祸合遥感估算的叶面积指数和生长过程拟合模型,估计了佛罗里达州内9 770公顷湿地松人工林一年里净生态系统交换总量。地面图神经网络模型和陆地卫星数据估计的森林叶面积指数平均值是1.06(数值范围0-3.93,包括森林边界)。输入神经网络叶面积指数值,湿地松拟合模型(SPM2)估计的森林净生态交换值在-5.52 Mg·hm^-2·a^-1到11.06Mg·hm^-2·a^-1之间,平均值是3.47 Mg·hm^-2·a^-1。年总的碳储量是33920t,约合3.5 t/hm^2。估计的叶面积指数和森林净生态交换均对对施肥高度敏感。