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基于高光谱和雷达数据的贺兰山森林参数反演算法研究
王新云
完成单位宁夏大学
登记(发布)日期2017
中文摘要1、课题来源与背景 本项目来源于2013年批准立项的国家自然科学基金项目：基于高光谱和雷达数据的贺兰山森林参数反演算法研究(41261089,执行时间：2013/01/01-2016/12/31),经费48.0万元,资金来源于国家自然科学基金委员会全额拨款。 森林是陆地生态系统最大的碳库,它是整个森林生态系统运行的能量基础和营养物质来源,是研究生物生产力、碳循环、全球变化的基础。森林参数的估算是生态学研究和生物地球化学循环研究中的热点问题。近年来遥感技术的迅速发展为系统地测量大尺度的地表植被三维结构变化提供了重要的技术手段。遥感提供了多时空分辨率的图像数据,是获取区域尺度森林资料的主要信息源,包括林地的空间分布、长势、结构等。地表植被垂直结构参数的估算将提高地表参数估计的精度,减少全球碳分布和循环估计的不确定性;同时也为理解生态系统的现状和功能,监测植被破坏和恢复的过程,以及生物多样性的研究提供必要的参数,也是森林资源调查和管理的有效方法。 2、研究目的与意义 贺兰山地处我国温带草原与荒漠两大植被区域的交接处,保存着西北干旱区较为罕见的森林资源。贺兰山自然保护区是研究该区域森林生态系统发生、发展和演替规律的场所,对开展干旱区山地天然森林生态系统的类型、结构、功能以及空间垂直分布以及陆地生态系统对全球变化响应等方面的研究具有较高的科研和学术价值。利用遥感技术对该地区森林生态参数的提取、生物量、碳循环、水文、气候变化等方面的研究工作目前尚未开展,该课题的实施将填补这一空白,并为今后研究该地区的气候、水文变化规律奠定基础。 该研究定位于全球变化下区域陆地生态系统响应的热点问题,瞄准国际陆地生态系统对气候变化响应研究的前沿,期望促进干旱半干旱区植被遥感监测、模拟的基础研究,在应用上可以为全球变化背景下中国西北大气、生态、水文等过程响应研究提供基础数据,该数据同样可以为该区域社会、经济的可持续发展提供科学依据。本项目的研究为区域乃至全球森林生态参数进而森林碳循环研究提供科学依据。本项目目前在国内外鲜见相关报道,属于前沿探索性研究,既具有理论意义,又具有重要的应用价值。 3、主要论点与论据 取得以下主要研究结果： (1) 利用机器学习算法对光学和雷达图像数据的遥感图像分类。对HJ1B和ALOS/PALSAR融合图像分类,采用面向像元分析法比面向对象分析法的精度更高,分类结果更好; (2) 基于光学遥感数据和遥感物理模型的森林结构参数反演方法研究,由于地形对森林参数的影响,GOMS-ZELIG和GOMS-MFM算法估算精度优于其它统计模型; (3) 光学和雷达遥感协同反演研究,采用几何光学模型反演的生物量精度最好,利用混合像元分解和图像融合可以改善地形对森林参数算的精度的影响,利用PALSAR图像估算的森林生物量的精度最差。几何光学模型和混合像元分解模型适合估算森林地上生物量。 4、创见与创新 本项目利用机器学习算法对光学和雷达等多源遥感数据的遥感图像分类研究;建立了基于遥感物理模型的生物量反演算法估算森林地上生物量,取得较好的估算精度。研究方法对森林生物量遥感估算具有一定的创新性。 5、社会经济效益与存在的问题 这些研究为宁夏贺兰山森林生态系统研究站的工作检查提供数据,在应用上可以为全球变化背景下中国西北气候变化、生态、水文等过程响应研究提供基础数据,该数据同样可以为该区域社会、经济的可持续发展提供科学依据。这些研究成果已经做为2016年国家林业局科研工作检查的主要成果之一。 存在的问题：继续开展项目有关内容的长期跟踪研究。
中文关键词雷达遥感 ; 光学遥感 ; 森林参数
成果类型基础理论
语种中文
国家中国
中图法分类号Q148
URLhttp://dbpub.cnki.net/grid2008/dbpub/detail.aspx?dbcode=SNAD&dbname=SNAD&filename=SNAD000001754579
来源机构宁夏大学
资源类型成果
条目标识符http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/243823
推荐引用方式
GB/T 7714		 王新云. 基于高光谱和雷达数据的贺兰山森林参数反演算法研究[Z]. 基础理论,2017.
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