一种基于森林资源二类调查数据大面积林分蓄积量遥感快速估算方法技术

本发明专利技术所要解决的问题是，提出了一种结合森林资源二类调查数据的林分蓄积量遥感估算方法。遥感技术在估计森林植被参数方面得到了广泛的应用，如采用被动方式的光学遥感数据或者是主动方式的激光雷达数据估计森林的地上生物量、蓄积量、林分平均高等。然而，针对大面积的林分蓄积量遥感估计，需要结合一定数量的地面样地真值数据，而且拟合估计精度仍然不高，特别是光学遥感数据。本发明专利技术探索了众多与林分蓄积量估计有关的变量，发现二类数据中以小班为单位统计的各种变量中求和变量（SUM）为林分蓄积量相关性较高的变量，并利用此变量结合光学影像的纹理变量（5

【技术实现步骤摘要】
一种基于森林资源二类调查数据大面积林分蓄积量遥感快速估算方法


[0001]本专利技术涉及植被遥感领域，尤其是一种基于森林资源二类调查数据大面积林分蓄积量快速估算方法。

技术介绍

[0002]林分蓄积量是重要的森林结构参数之一，是鉴别森林数量和质量主要指标，单位面积蓄积量标志着林地生产力的高低及经营措施的效果，对实现森林资源可持续发展具有重要意义。同时，森林蓄积量的准确估测对全球或局部地区气候变化、空气质量检测以及生态系统生产力评估等方面都具有重要意义，有助于实现我国2060年碳中和的目标。目前蓄积量遥感估计，通常来说针叶林蓄积量估测精度较高，而纹理特征信息的加入通常能够有效减小影像中阴影造成的负面影响，增加模型稳健性。通常遥感估计蓄积量的方法，是利用遥感影像结合一定数量的地面样地调查数据，建立遥感光谱、纹理等信息与森林资源统计回归模型反演出森林植被信息参数。这种方法通常需要一定数量的分布合理的地面样地调查数据，而且因为样地级尺度，造成模型拟合的效果不佳，这在一定程度上限制了模型的转移性、通用性、稳健性。本专利提出了一种结合森林资源二类调查数据的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于森林资源二类调查数据的林分蓄积量遥感快速提取方法，其特征在于：步骤1，首先收集覆盖研究范围内与森林资源二类调查数据相同年份的某时相无云的中等空间分辨率光学遥感数据（如Landsat8、Sentinel2数据等），以Sentinel2数据为例；步骤2，以福建省森林资源二类调查数据为例作为本底调查数据，结合森林资源二类调查数据中已有的字段（包括：树种组成名称、优势树种、小班林分蓄积、小班面积等），以森林资源二类调查数据小班林分蓄积字段作为因变量，根据树种组成字段划定某主要树种的林班作为研究对象，比如杉木林组成的小班、马尾松林小班；本案例以杉木林为研究对象，随机挑选了约300个杉木纯林二类小班，利用地理信息系统软件，如ArcMap 10.1将二类小班数据叠加到遥感数据中，根据森林资源二类调查数据确定的研究范围提取林分面积；步骤3，完成遥感数据的预处理，包括图像镶嵌与裁剪、大气校正、地形校正操作；步骤4，以杉木小班范围为掩膜区域统计并提取出遥感影像信息作为下一步骤中的蓄积量建模待选因子，以杉木林为例，分别统计出每个小班范围内的Sentinel
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【专利技术属性】
技术研发人员：王书涵，严小龙，伍百发，
申请(专利权)人：湖南科技大学，
类型：发明
国别省市：