激光雷达GLAS与ETM联合反演森林地上生物量研究

北京大学学报（自然科学版）

激光雷达GLAS与ETM联合反演森林地上生物量研究

董立新^1,2,3,吴炳方³,唐世浩^1,2

1. 中国遥感卫星辐射测量与定标重点开放实验室, 北京 100081; 2. 国家卫星气象中心, 北京 100081; 3. 中国科学院遥感应用研究所, 北京 100101;

收稿日期:2010-07-06 出版日期:2011-07-20 发布日期:2011-07-20

Estimation of Forest Aboveground Biomass by Integrating GLAS and ETM Data

DONG Lixin^1,2,3 WU Bingfang³, TANG Shihao^1,2

1. Key Laboratory of Radiometric Calibration and Validation for Environmental Satellites, China Meteorological Administration, Beijing 100081; 2. National Satellite Meteorological Center, Beijing 100081; 3. Institute of Remote Sensing Applications, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101;

Received:2010-07-06 Online:2011-07-20 Published:2011-07-20

摘要/Abstract

摘要： 在实现大脚印激光雷达GLAS森林冠顶高度反演算法基础上, 建立了复杂地形条件下森林地上生物量神经网络反演模型, 制作了研究区森林地上生物量分布图。总体上, 激光雷达GLAS森林冠顶高度和地上生物量估算精度较高。森林冠顶高度针叶林精度最好(R²=0.692); 阔叶林次之(R²=0.5062); 地上生物量反演结果与实测结果十分接近, 在空间分布上与土地覆盖分布特征非常一致。

关键词: 森林冠顶高度, 地上生物量, 星载激光雷达, GLAS, ETM

Abstract: Based on the algorithm of forest canopy height for GLAS data, the neural net model of above ground biomass in complex terrain conditions was established. The map of forest aboveground biomass from BP neural net model was produced. Overall, forest canopy height and aboveground biomass have higher accuracy. The result of forest canopy height of needle-leaf forest has highest accuracy (R²=0.692). The result of broadleaf forest has higher accuracy (R²=0.5062). The results of forest aboveground biomass are very close to the fields measured results, and are consistent with land cover data in the spatial distribution.

Key words: forest canopy height, above ground biomass, LIDAR, GLAS, ETM

中图分类号:

P236

董立新,吴炳方,唐世浩. 激光雷达GLAS与ETM联合反演森林地上生物量研究[J]. 北京大学学报（自然科学版）.

DONG Lixin,WU Bingfang,TANG Shihao. Estimation of Forest Aboveground Biomass by Integrating GLAS and ETM Data[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis.

导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX

链接本文: https://xbna.pku.edu.cn/CN/

https://xbna.pku.edu.cn/CN/Y2011/V47/I4/703

[1]	曲恬甜, 闫涛, 张文, 曾辉. 落叶松人工林草本植物群落特征和生物量对氮添加的响应[J]. 北京大学学报自然科学版, 2019, 55(3): 587-596.
[2]	柴宝惠, 李培军, 张瑞洁, 赵鹏. 基于Landsat数据和DMSP/OLS夜间灯光数据的城市扩展提取: 以天津市为例[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2016, 52(3): 475-485.
[3]	贺星;马文红;梁存柱;红梅;柴曦;赵巴音那木拉;张宇平;杨绍欢;张佳鑫;辛晓平. 养分添加对内蒙古不同草地生态系统生物量的影响[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2015, 51(4): 657-666.
[4]	付安民,孙国清,过志峰,王殿中. 基于MODIS数据的东北亚森林时序变化分析[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2010, 46(5): 835-843.
[5]	龚建业,张志诚,张臣,郭召杰,王晓丰. 阿尔金断裂带东端断裂展布型式的研究[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2007, 43(2): 169-175.
[6]	安尼瓦尔·买买提,杨元合,郭兆迪,方精云. 新疆草地植被的地上生物量[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2006, 42(4): 521-526.