大数据-算法-基于GLAS和MISR数据的森林冠层高度和地上生物量遥感估算研究.pdf

基于GLAS和MISR数据的森林冠层高度和地上生物量遥感估算研究 本研究旨在利用遥感技术和大数据算法，结合GLAS和MISR数据，研究森林冠层高度和地上生物量的遥感估算方法。森林作为陆地生态系统的重要组成部分，对于大气中的二氧化碳浓度的调整、气候变化的控制和碳循环的平衡起着重要作用。 传统的森林参数获取方法主要基于野外调查，劳动强度大，仅能获取一些点状数据，无法实时获取空间分布信息。随着遥感技术的应用和推广，森林参数的监测变得更加高效和准确。 本研究以黑龙江省的小兴安岭为研究区，对GLAS波形数据进行坡度矫正，以获取准确的森林冠层高度和生物量信息。由于GLAS波形数据具有离散点的特点，无法获取图像信息，因此研究尝试结合多角度光学遥感数据MISR、Landsat时间序列数据和大脚迹激光雷达数据，以逆推森林冠层高度和生物量，实现不同空间分辨率的森林图形。 通过多源遥感数据的组合使用和信息补偿，可以为森林生物量和碳储量的准确估算提供帮助。本研究将对森林冠层高度和生物量的遥感估算方法进行深入研究，旨在为全球变化和生态建设提供科学依据。 研究内容包括： 1. 森林冠层高度和生物量的遥感估算方法研究 2. GLAS波形数据的坡度矫正和参数提取 3. 多角度光学遥感数据MISR的应用和信息补偿 4. Landsat时间序列数据和大脚迹激光雷达数据的组合使用 5. 森林生物量和碳储量的准确估算方法研究 通过本研究，可以为森林生态系统的研究和监测提供科学依据，并为全球变化和生态建设提供重要参考。 大数据算法在森林冠层高度和生物量的遥感估算中的应用： 1. 大数据算法可以对遥感数据进行快速和高效的处理和分析 2. 大数据算法可以实现森林冠层高度和生物量的高精度估算 3. 大数据算法可以对多源遥感数据进行信息补偿和融合 本研究旨在利用大数据算法和遥感技术，研究森林冠层高度和生物量的遥感估算方法，旨在为全球变化和生态建设提供科学依据。