大数据-算法-融合多源遥感数据的森林生物量估算研究.pdf

【大数据在森林生物量估算中的应用】 随着大数据技术的发展，遥感数据的处理和分析能力得到了显著提升，使得森林生物量的估算变得更加精准和高效。森林生物量是评估森林生态系统健康状况和生态服务功能的关键指标，传统的地面测量方法耗时且覆盖面有限。本文通过结合大数据算法，探讨了如何利用多源遥感数据进行森林生物量的估算。 遥感技术，尤其是激光雷达（LiDAR）和多光谱遥感，已经在森林监测方面取得了显著进展。激光雷达数据可以提供精确的森林冠层高度信息，而多光谱数据则能揭示森林植被的光谱特性，如叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）和郁闭度。在云南省南滚河保护区沧源县的研究中，通过预处理和分析这两种类型的数据，建立了估算森林生物量的模型。 利用Landsat TM数据进行辐射校正、大气校正和正射校正，得到10个植被指数，这些指数有助于揭示森林的生长状况。然后，通过对激光雷达数据进行区域增长聚类，结合多光谱数据，筛选出有效的数据点，为冠层高度的估算和生物量模型的构建提供基础。 接着，通过偏最小二乘回归方法，构建了叶面积指数与遥感反演的相关性模型，相关系数R2为0.91，证明了模型的有效性。同时，使用混合像元二分法，建立了植被指数与郁闭度的最优回归模型，相关系数R2达到0.86，进一步提升了估算的精确度。 此外，应用Lefsky等人提出的方法，利用激光雷达回波波形数据建立冠层高度估测模型，相关系数R2为0.89，误差控制在0.5米以内，表现出较高的预测精度。 通过多元线性回归（MLR）和BP神经网络方法，结合森林冠层高度、多光谱数据估算的植被指数、叶面积指数和郁闭度，构建了森林生物量估算模型。研究发现，BP神经网络模型在处理非线性关系上更具优势，其相关系数R2为0.88，优于MLR模型的0.78，因此更适合作为该研究区域的生物量估算模型。 综合来看，大数据算法与遥感数据的融合，为森林生物量的区域尺度估算提供了强大的工具。尽管如此，仍需注意森林立地条件、植物群落复杂性等因素对估算结果的影响，未来的研究应更加精细化，以适应各种森林环境的生物量估测需求。