基于空间回归模型的思茅松林生物量遥感估测及光饱和点确定

编号 zgly0001695860

文献类型 期刊论文

文献题名 基于空间回归模型的思茅松林生物量遥感估测及光饱和点确定

作者 周律  欧光龙  王俊峰  胥辉 

作者单位 西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业和草原局重点实验室 

母体文献 林业科学 

年卷期 2020年03期

年份 2020 

分类号 S718.5  S771.8 

关键词 地上生物量  光饱和点  空间回归模型  二类调查数据  思茅松林 

文摘内容 【目的】确定思茅松林生物量遥感估测的光饱和点,构建空间全局和局域遥感信息模型反演思茅松林生物量,为思茅松林生物量遥感估测提供参考。【方法】以云南省普洱市思茅松林为研究对象,基于Landsat8 OLI遥感影像数据和森林资源二类调查数据,运用二次项函数和幂函数求解思茅松林生物量光饱和点,采用普通最小二乘模型（OLS）、空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和地理加权回归模型（GWR）构建遥感信息模型,估测思茅松林地上生物量。【结果】1)普洱市思茅松林Landsat8 OLI遥感估测地上生物量的光饱和点为106.3 t·hm-2;2)空间回归模型拟合精度较高,尤其是GWR模型具有最高的R2（0.373）和最小的AIC（4 577.8）,其拟合精度显著高于OLS、SLM和SEM模型;3)独立性样本检验结果表明,GWR模型的预估精度最高,且通过刀切法检验可知GWR模型在高值阶段(≥100 t·hm-2)和低值阶段(0～50 t·hm-2)的生物量估测能力强于OLS、SLM和SEM模型;4) GWR模型反演计算结果表明,思茅松林单位面积地上生物量为66.496 t·hm-2,与实测值偏差23.511%,估测误差低于OLS、SLM和SEM模型。【结论】对普洱市思茅松林生物量进行遥感估测时,GWR模型优于OLS模型和其他空间全局回归模型,且GWR模型可在一定程度上解决高值低估和低值高估问题,减小光饱和点对遥感估测精度的影响。