一种遥感森林生物量反演的方法技术

本发明专利技术公开了一种遥感森林生物量反演的方法，该方法在对遥感数据预处理的基础上，分别从LiDAR点云（包含冠层三维空间信息）及多光谱（包含冠层上表面的光谱信息）数据中提取植被冠层的特征变量；通过相关性分析筛选以上LiDAR点云和多光谱特征变量，并结合地面实测生物量信息通过逐步回归模型反演地上和地下生物量。通过本发明专利技术构建的北亚热带森林生物量的优化反演模型可将模型“决定系数”R2提高3-24%；并可高精度估算森林生物量，将“相对均方根误差”rRMSE降低2-10%。可应用在林业调查、森林资源监测、森林碳储量评估及森林生态系统的研究等领域，并为森林可持续经营及森林资源的综合利用提供定量化的数据支持。

【技术实现步骤摘要】
一种遥感森林生物量反演的方法
本专利技术涉及森林有害生物的监测和无公害控制
，具体涉及一种遥感森林生物量反演的方法。
技术介绍
精确的生物量估算对于森林资源监测、森林碳储量评估及森林生态系统的研究有重要意义。同时，这些信息也能够为森林可持续经营及森林资源的综合利用提供定量化的数据支持。传统的生物量调查方法耗时费力，且只能获得有限的“点”上信息，难于在大区域上实用化推广；而遥感技术却能够准确、快速地获取各个尺度的森林参数，具有很好的实用价值和应用前景。Landsat系列卫星可获取中等和大尺度上的森林多光谱(光学)信息。其最新的Landsat8OLI传感器(该传感器搭载在美国航天航空局(NASA)2013年2月11日发射的Landsat8卫星上)在波段的设置及对植被的敏感性上上相比之前的TM等传感器有较大提升。然而光学遥感仍难以穿透森林冠层获得其垂直结构信息，且在森林覆盖度高(植被生长旺盛)的区域获取森林生物量信息时易饱和。激光雷达(LiDAR，LightDetectionAndRanging)是近年来迅速发展的主动遥感技术，其发射的激光脉冲可以穿透植被冠层获得其三维结构和能量信息本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种遥感森林生物量反演的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)OLI影像预处理：首先借助OLI传感器的辐射定标参数对原始影像进行辐射定标；将原始DN值转化为像元辐射亮度值；再以FLAASH模型对影像进行大气校正，从而将辐射亮度值转化为地表实际反射率；然后对影像进行几何精校正，选取同名地物点，采用二次多项式进行校正，校正误差控制在0.1个像元以内，并采用最邻近像元法进行重采样；2)LiDAR数据预处理：先进行噪声水平估计和数据平滑，然后高斯拟合及波形数据点云化，生成数字地形，再利用DEM对植被回波点的高程进行归一化处理；3)OLI特征变量提取：通过对OLI影像进行波段组合、缨帽变换、纹理信息提取、...

【技术特征摘要】
1.一种遥感森林生物量反演的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)OLI影像预处理：首先借助OLI传感器的辐射定标参数对原始影像进行辐射定标，将原始DN值转化为像元辐射亮度值；再以FLAASH模型对辐射定标后的影像进行大气校正，从而将辐射亮度值转化为地表实际反射率；然后对大气校正后的影像进行几何精校正，选取同名地物点，采用二次多项式进行校正，校正误差控制在0.1个像元以内，并采用最邻近像元法进行重采样；2)LiDAR数据预处理：先进行噪声水平估计和数据平滑，然后高斯拟合及波形数据点云化，生成数字地形，再利用DEM对植被回波点的高程进行归一化处理；3)OLI特征变量提取：通过对OLI影像进行波段组合、缨帽变换、纹理信息提取、主成分分析、最小噪声分离变换以及多种植被指数变换，提取5组特征变量，分别为原始单波段变量、波段组合变量、信息增强组变量、植被指数变量以及纹理信息变量；其中纹理分析针对主成分分析的第一主成分进行；4)提取的LiDAR点云特征变量：LiDAR点云特征变量是基于三维归一化LiDAR点云值计算的4组特征变量，分别为高度变量、高度百分位数变量、冠层密度变量、冠层覆盖度变量；5)特征变量筛选：将提取的LiDAR特征变量及OLI特征变量与需要预测的参数进行Pearson’s相关性分析，选取Pearson’s相关系数的绝对值高于0.2的特征变量作为建模候选变量；Pearson’s相关系数的计算方法为：式中，xi为地面实测的某林分特征，yi为某LiDAR特征变量，为xi的平均值，为yi的平均值；6)统计分析：将地面实测汇总的生物量信息作为因变量，遥感方法提取的特征变量作为自变量，建立多元回归模型；运用逐步进入法...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹林，徐婷，
申请(专利权)人：南京林业大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32