多源多角度遥感数据反演森林叶面积指数方法

利用北京1号和Landsat多源数据组合成4个角度多波段数据集,在考虑森林三维垂直分布特点的基础上,结合INFORM几何光学与辐射传输混合模型,通过聚类＋神经元网络方式,建立相应的多源多角度LAI反演模型。最后利用实地LAI测量数据和MODISLAI产品,对不同角度组合和噪声水平下的LAI反演结果进行验证。结果表明：在保证数据质量的条件下,通过增加角度可以提高森林的LAI反演精度,最终R2=0.713,RMSE=0.957,比单个角度的反演精度平均提高约20%。     

林地叶面积指数遥感估算方法适用分析

叶面积指数是与森林冠层能量和CO2交换密切相关的一个重要植被结构参数,为了探讨估算林地叶面积指数LAI的遥感适用方法和提高精度的途径,利用TRAC仪器测定北京城区森林样地的LAI,从Landsat TM遥感图像计算NDVI、SR、RSR、SAVI植被指数,分别建立估算LAI的单植被指数统计模型、多植被指数组合的改进BP神经网络,获取最有效描述LAI与植被指数非线性关系的方法并应用到TM图像估算北京城区LAI。结果表明,单植被指数非线性统计模型估算LAI的精度高于线性统计模型;多植被指数组合神经网络中,以NDVI、RSR、SAVI组合估算LAI的精度最高,估算值与观测值线性回归方程的R2最高,为0.827,而RMSE最低,为0.189,神经网络解决了多植被指数组合统计模型非线性回归方程的系数较多、较难确定的问题,可较为有效的应用于遥感图像林地LAI的估算。     

鼎湖山森林群落的几种叶面积指数测定方法的比较

鼎湖山森林群落的几种叶面积指数测定方法的比较ＣＯＭＰＡＲＩＳＯＮＯＦＭＥＴＨＯＤＳＯＦＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮＬＥＡＦＡＲＥＡＩＮＤＥＸＩＮＤＩＮＧＨＵＳＨＡＮＦＯＲＥＳＴＳ任海彭少麟ＲｅｎＨａｉＰｅｎｇＳｈａｏｌｉｎ（中国科学院华南植物研究所,广州,...     

不同大气校正方法对森林叶面积指数遥感估算影响的比较

利用TM原始图像以及经过6S模型和基于影像自身的Gilabert模型大气校正后的地面绝对反射率图像,分别计算了褒河流域阔叶林和针阔混交林2种林型的5类光谱植被指数(SR、NDVI、MNDVI、ARVI和RSR),并建立各林型森林叶面积指数与同时相的各个植被指数的相关关系。结果表明,2种大气校正模型均显著提高了各植被指数与森林叶面积指数的相关关系,除了对森林叶面积指数与植被指数SR和NDVI的相关关系影响不显著外,对森林叶面积指数与植被指数MNDVI、ARVI和RSR相关关系的影响均非常显著。说明不同大气校正模型对叶面积指数的遥感估算结果有较大影响。因此,在利用遥感数据进行定量分析、信息提取和生态遥感应用时,不仅要进行大气校正,而且还要慎重选择大气校正模型和植被指数。     

植被叶面积指数遥感监测模型

叶面积指数是植被定量遥感的重要参数,区域的时序列叶面积指数揭示了区域生态的演化过程,反演方法上主要是通过植被指数建立相关模型实现的,对于不同地区或不同气候带而言,模型的通用性以及各种植被指数在模型中的灵敏度都需做进一步的探讨。以江苏省宜兴市作为研究区,采用2002年8月22日获得的Landsat-5TM图像数据和2003年8月23～26日采用LAI-2000进行的野外实测植被叶面积指数(LAI)数据,分别探讨了植被指数(VI)与LAI的一元、多元线性回归模型和非线性回归模型,其中的非线性回归模型包括对数、指数、乘幂和多项式回归模型。结果表明,VI与LAI之间的最佳回归模型为多元线性回归模型,R2达0.864;采用逐步选择剔除法,遴选出了用于回归模型的植被指数为RVI、PVI、SAVIL=0.35、MSAVI、ARVIγ=1、ARVIγ=0.5和SARVI。经模型LAI=-ln((VI-VI∞)/(VIg-VI∞))/KVI检验,预测值(y)与实测值(x)的拟合度较好y=0.5345x 1.3304,R2为0.7379。RVI与LAI的三次多项式回归模型也较好,R2为0.7806。再次为RVI与LAI的一元线性回归模型,R2为0.7726,比值植被指数RVI在反演叶面积指数模型中具有较高的灵敏度。     

基于PROSAIL辐射传输模型的毛竹林叶面积指数遥感反演

采用PROSAIL辐射传输模型建立毛竹林叶面积指数(LAI) 冠层反射率查找表,并结合Landsat TM卫星遥感数据,实现了毛竹林LAI的定量反演.结果表明： PROSAIL模型各输入参数的敏感性由高到低依次为LAI>叶绿素含量(C_ab)>叶片结构参数(N)>平均叶倾角(ALA)>等效水厚度(C_w)>干物质含量(C_m),并以LAI、C_ab两个主要敏感因子用于构建毛竹林LAI 冠层反射率查找表;基于PROSAIL模型的毛竹林LAI遥感反演结果与实测LAI具有很好的一致性,二者相关系数为0.90,均方根误差和相关的均方根误差也较小,分别为0.58和13.0%,但也存在反演LAI平均值高于实际值的问题.     

帽儿山地区森林冠层叶面积指数的地面观测与遥感反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)是陆地生态系统最重要的结构参数之一,遥感和基于冠层孔隙率模型的光学仪器观测是快速获取LAI的有效方法,但由于植被叶片的聚集效应,这些方法通常只能获取有效叶面积指数(effective LAI,LAIe).本文以东北林业大学帽儿山实验林场为研究区,利用LAI2000观测森林冠层LAIe,并结合TRAC观测的叶片聚集度系数估算了森林冠层LAI,并通过分析基于Landsat5-TM数据计算的不同植被指数与LAIe之间的关系,建立了该区森林LAI遥感估算模型.结果表明:研究区阔叶林的LAI和LAIe基本相当,而针叶林的LAI比LAIe大27%;减化比值植被指数(reduced simple ratio,RSR)与该区LAIe的相关性最好(R2=0.763,n=23),最适合该区LAI的遥感提取.当海拔<400 m时,LAI随海拔高度的上升而快速增大;当海拔在400～750 m时,LAI随海拔高度的上升缓慢增大;当海拔>750 m时,LAI呈下降趋势.研究区森林冠层LAI与森林地上生物量存在显著的正相关关系.     

基于分类知识利用神经网络反演叶面积指数

叶面积指数（LAI,Leaf Area Index）是陆面过程中一个十分重要的输入参数,其遥感反演方法研究一直是国内外遥感应用研究的热点问题。基于统计的遥感反演方法由于缺乏物理基础,其可靠性和普适性差。基于物理的冠层反射模型的LAI反演方法克服了上述弊端,但是由于反演过程是病态的,模型反演结果一般不唯一。神经网络算法的介入可在一定程度上改善这一问题,但是模型反演的病态问题至今仍无法很好地解决。在PROSAIL模型敏感性分析的基础上提出了一种基于影像分类的神经网络反演方法,引进了土壤反射指数用于替代原模型中难以确定的土壤背景反射参数,分别针对不同植被类型建立各自的神经网络,对经过大气纠正后的Landsat ETM＋影像进行了模拟实验并同野外实测LAI数据进行比较。结果表明,对于LAI小于3的植被区该方法的反演精度比较可靠,而LAI大于3的植被区,反演的LAI偏小,原因归结为密植被的冠层反射在LAI大于3以后趋于饱和而无法敏感地表征LAI的变化所导致的。     

基于多角度植被指数的马尾松林LAI反演方法

CHRIS/PROBA是目前具有最高空间分辨率（17 m×17 m）的星载多角度高光谱数据,该款数据在反演植被垂直结构参数,如树高、叶面积指数（leaf area index,LAI）等方面具有重要的应用前景。基于四尺度几何光学模型得到马尾松（Pinus massoniana Lamb.）冠层的归一化差分植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）各向异性分布规律,利用CHRIS红光特征波段和近红外特征波段构建一种新型多角度植被指数（normalized hotspot-dark-spot difference vegetation index,NHDVI）,并将其应用于CHRIS数据对马尾松林的LAI遥感估算上。结果显示：（1）相比归一化差分植被指数（NDVI）与土壤调节植被指数（soil adjusted vegetation index,SAVI）而言,NHDVI能很好地融合光谱信息与角度信息,与地面实测LAI的决定系数达到0.7278;（2）利用NHDVI-LAI统计回归模型方法来反演LAI值,将得到的LAI值与地面实测值进行相关性分析,结果拟合优度达到0.8272,均方根误差RMSE为0.1232。与传统植被指数相比,包含角度信息的多角度植被指数对LAI的反演在精度上有较大提升,同时比基于辐射传输模型的反演方法更简易、实用。     

基于叶面积指数反演的区域冬小麦单产遥感估测

利用定量遥感技术反演的叶面积指数（LAI）在中国北方黄淮海地区典型县市进行冬小麦单产预测研究.为提高数据质量和减少估产误差,利用Savitzky-Golay滤波技术降低云对NDVI数据的影响及数据缺失;通过冬小麦实测LAI进行时序内插,模拟得到实测点每日冬小麦LAI,继而获得实测点主要生育时期平均LAI;在此基础上,建立了冬小麦主要生育时期平均LAI与作物单产关系模型,改变目前利用生育时期内某一时间点LAI代替整个生育时期LAI的方法;在模型择优基础上,得到最佳遥感估产关键期--开花期LAI与单产统计模型;最后,利用MODIS-NDVI经验模型反演得到的开花期平均LAI进行2008年冬小麦单产预测.结果表明：与地面实测的冬小麦单产相比,研究区估产平均相对误差为1.21%,RMSE达到257.33 kg·hm^-2,可以满足大范围估产的要求.利用上述方法可以在研究区冬小麦收获前20～30 d进行准确的单产估计.     

华南地区亚热带树木叶面积指数的高光谱反演研究

为构建树种叶面积指数的估算模型,以NDVI、RVI、FREP、CIGreen、CIRed-edge、MSAVI2为高光谱特征变量,通过统计分析,确定反演树种叶面积指数的最佳光谱特征变量,构建华南农业大学校园内50种亚热带树木的叶片反射率和叶面积指数(LAI)模型。结果表明,6种高光谱特征变量与树种叶面积指数间都具有极显著相关性,其中红边位置反射率(FREP)和比值植被指数(RVI)与LAI的拟合方程的R2都大于0.8,决定系数分别为0.820和0.811。经过精度验证,FREP估算的均方根误差(RMSE)只有0.13,该回归模型为估测亚热带典型树种的叶片LAI最佳模型。从高光谱遥感的角度结合亚热带植被的群落结构特点来看,建立的红边位置光谱反射率与叶面积指数的回归模型普遍具有较高的拟合度,所以利用高光谱特征变量反演亚热带树木叶片的叶面积指数等植被参数的应用前景较好。     

冶勒自然保护区森林植被的遥感分类现状及保护对策

采用样方法对冶勒自然保护区的植被进行本底调查。利用野外普查数据和卫星照片解译相结合的技术,基小学握其植被现状,并结合实地情况提出相应的保护对策。研究结果表明：冶勒自然保护区的植被类型比较丰富,植被保存较完整,共具有8种植被类型和19种群系,但部分植被正受人类活动威胁,应加强保护措施。     

Amazon Forest Structure from IKONOS Satellite Data and the Automated Characterization of Forest Canopy Properties

We developed an automated tree crown analysis algorithm using 1-m panchromatic IKONOS satellite images to examine forest canopy structure in the Brazilian Amazon. The algorithm was calibrated on the landscape level with tree geometry and forest stand data at the Fazenda Cauaxi (3.75° S, 48.37° W) in the eastern Amazon, and then compared with forest stand data at Tapajos National Forest (3.08° S, 54.94° W) in the central Amazon. The average remotely sensed crown width (mean ± SE) was 12.7 ± 0.1 m (range: 2.0–34.0 m) and frequency of trees was 76.6 trees/ha at Cauaxi. At Tapajos, remotely sensed crown width was 13.1 ± 0.1 m (range: 2.0–38.0 m) and frequency of trees was 76.4 trees/ha. At both Cauaxi and Tapajos, the remotely sensed average crown widths were within 3 percent of the crown widths derived from field measurements, although crown distributions showed significant differences between field-measured and automated methods. We used the remote sensing algorithm to estimate crown dimensions and forest structural properties in 51 forest stands (1 km²) throughout the Brazilian Amazon. The estimated crown widths, tree diameters (dbh), and stem frequencies differed widely among sites, while estimated biomass was similar among most sites. Sources of observed errors included an inability to detect understory crowns and to separate adjacent, intermingled crowns. Nonetheless, our technique can serve to provide information about structural characteristics of large areas of unsurveyed forest throughout Amazonia.     

子午岭林区白桦-辽东栎混交林光合生理生态特征研究

对黄土高原子午岭次生林区白桦林、辽东栎林和白桦-辽东栎混交林3种林分的土壤物理特性和叶片光合特性进行了研究。结果表明:(1)白桦-辽东栎混交林地的土壤水分明显改善,其土壤容重最小、土壤孔隙度最大,且均优于纯林,即混交林地有深层次的土壤水分可供利用,并改善了土壤的物理结构;(2)辽东栎林的光合速率和气孔导度最大,其次为白桦-辽东栎混交林,水分利用率(WUE)为混交林白桦>混交林辽东栎>辽东栎林>白桦林;(3)混交林中白桦、辽东栎的Fv/Fm和Fv/Fo值均较大,与纯林差异不显著;白桦林和辽东栎林的qP和NPQ值均大于混交林。     

天坑森林植物叶-凋落物-土壤C、N、P生态化学计量特征

为探究广西乐业大石围天坑森林群落的C、N、P养分循环特征,比较了天坑内外森林群落的植物叶片-凋落物-土壤C、N、P含量及其化学计量比,采用相关性分析和冗余分析等统计方法研究其内在联系和相互影响。结果表明,与天坑外部森林相比,天坑内部森林植物叶片和凋落物呈现出C低N、P高,土壤为C、N低P高的格局。植物叶片C:N、C:P与凋落物C、N:P显著正相关,植物叶片C与土壤P显著负相关;天坑外部森林的植物叶片N、N:P与土壤N:P显著负相关,植物叶片C:N与土壤C、C:N显著正相关,说明天坑森林内部凋落物的C、P养分可能主要来源于植物叶片,而天坑外部森林的植物叶片C、N主要来自土壤。土壤C:N:P对植物叶、凋落物的C:N:P变化的解释率分别为90.7%和50.6%,其中土壤P对植物叶和凋落物的C:N:P计量特征变化的解释度最高,坑内生境植物对P含量变化更为敏感、坑外植物对于N含量变化更为敏感,表明天坑内部森林可能是P素受限位点、天坑外部森林是N素受限位点。喀斯特天坑内部森林和外部森林植物叶-凋落物-土壤的C:N:P的差异和联系,体现了天坑内外森林群落的养分循环特征和植物群落的适应性。     

Leaf Size and Leaf Area Index in <Emphasis Type="Italic">Fagus sylvatica</Emphasis> Forests: Competing Effects of Precipitation,Temperature, and Nitrogen Availability

Plants across diverse biomes tend to produce smaller leaves and a reduced total leaf area when exposed to drought. For mature trees of a single species, however, the leaf area–water supply relationship is not well understood. We tested the paradigm of leaf area reduction upon drought by a transect study with 14 mature Fagus sylvatica forests along a steep precipitation gradient (970–520 mm y⁻¹) by applying two independent methods of leaf size determination. Contrary to expectation, average leaf size in dry stands (520–550 mm y⁻¹) was about 40% larger and SLA was higher than in moist stands (910–970 mm y⁻¹). As a result of increased leaf sizes, leaf area index significantly increased from the high- to the low-precipitation stands. Multiple regression analyses suggested that average leaf size was primarily controlled by temperature, whereas the influence of soil moisture and soil C/N ratio was low. Summer rainfall of the preceding year was the most significant predictor of total leaf number. We assume that leaf expansion of beech was independent of water supply, because it takes place in May with ample soil water reserves along the entire transect. In contrast, bud formation, which determines total leaf number, occurs in mid-summer, when droughts are severest. We conclude that leaf expansion and stand leaf area of beech along this precipitation gradient are not a simple function of water availability, but are controlled by several abiotic factors including spring temperature and possibly also nitrogen supply, which both tend to increase toward drier sites, thus overlaying any negative effect of water shortage on leaf development.     

Clustering Timber Harvests and the Effect of Dynamic Forest Management Policy on Forest Fragmentation

To integrate multiple uses (mature forest and commodity production) better on forested lands, timber management strategies that cluster harvests have been proposed. One such approach clusters harvest activity in space and time, and rotates timber production zones across the landscape with a long temporal period (dynamic zoning). Dynamic zoning has been shown to increase timber production and reduce forest fragmentation by segregating uses in time without reducing the spatial extent of timber production. It is reasonable to wonder what the effect of periodic interruptions in the implementation of such as strategy might be, as would be expected in a dynamic political environment. To answer these questions, I used a timber harvest simulation model (HARVEST) to simulate a dynamic zoning harvest strategy that was periodically interrupted by changes in the spatial dispersion of harvests, by changes in timber production levels, or both. The temporal scale (period) of these interruptions had impacts related to the rate at which the forest achieved canopy closure after harvest. Spatial dynamics in harvest policies had a greater effect on the amount of forest interior and edge than did dynamics in harvest intensity. The periodically clustered scenarios always produced greater amounts of forest interior and less forest edge than did their never clustered counterparts. The results suggest that clustering of harvests produces less forest fragmentation than dispersed cutting alternatives, even in the face of a dynamic policy future. Although periodic episodes of dispersed cutting increased fragmentation, average and maximum fragmentation measures were less than if clustered harvest strategies were never implemented. Clustering may also be useful to mitigate the fragmentation effects of socially mandated increases in timber harvest levels. Implementation of spatial clustering during periods of high timber harvest rates reduced the variation in forest interior and edge through time, providing a more stable supply of forest interior habitat across the landscape. Received 19 September 1997; accepted 6 August 1998.     

森林覆被率等因子与PM2.5的时间滞后效应的研究

利用黑龙江省13个市（区）的170 820个数据，运用2SLS方法以森林覆被率等11个影响因素为指标，建立了3个不同时间段的静态面板和动态面板回归模型，探究了森林覆被率等影响因素与PM_2.5时间滞后效应的关系。结果表明：①PM_2.5的时间滞后效应是当期PM_2.5浓度积累的影响因素，且随着时间的推移，PM_2.5时间滞后效应对当期PM_2.5浓度积累的促进作用逐渐减弱；②随着PM_2.5时间滞后效应的逐渐减弱，森林覆被率、气温对PM_2.5浓度积累所起的阻碍作用逐渐增强，PM₁₀、CO对PM_2.5浓度积累的促进作用逐渐增强，而风速对当期PM_2.5浓度积累所起的阻碍作用逐渐减弱；③PM_2.5时间滞后效应呈现出惯性的同时，森林覆被率、PM₁₀、CO、气温、风速对PM_2.5的作用也具有了惯性。     

中国北方林生产力变化趋势及其影响因子分析

森林生产力是反映森林固碳能力的重要指标,是进行碳循环研究的重要环节。用模拟生态系统生物地球化学循环的CENTURY模型,模拟中国北方林(兴安落叶松林)近35a来的生产力动态,用3种趋势分析方法,检验了其变化趋势,并用多元线性回归模型分析了中国北方林生产力的年际波动与气温降水年际波动的关系,以及气温和降水对我国北方林生产力的影响程度。结果表明：中国北方林生产力呈增加的趋势,平均年增长率为0．34％;气温与森林生产力呈显著负相关,对森林生产力的贡献因子为4．0977;降水与森林生产力呈弱的正相关,其对森林生产力的贡献因子为0．3902。从而说明近35a来森林生产力的增加除了受气温降水等非生物因素的影响外,还受其它因素的影响;另外说明以气候变暖为标志的全球变化会对森林生产力产生重要的影响。