基于多源遥感数据协同的滇西北森林郁闭度估测

森林郁闭度(FCC)是评价森林资源和生物多样性的重要参数,利用多源遥感协同手段以较小成本高精度实现区域FCC反演是当前研究热点。本研究以星载激光雷达ICESat-2/ATLAS为主要信息源,结合54块实测样地数据,采用贝叶斯优化(BO)算法改进后的随机森林(RF)、K-最近邻值法(KNN)、梯度回归(GBRT)模型获取光斑尺度ATLAS光斑内FCC,协同多源遥感影像Sentinel-1/2及地形因子基于BO算法优化后的全连接深度神经网络模型(DNN)进行区域尺度的滇西北香格里拉市FCC遥感估测。结果表明：在提取的50个ATLAS激光雷达光斑参数指标中,经RF特征变量优选后,6个特征参数(乔木冠层百分比、冠层顶光子相对高度的标准差、冠层高度最小值、区段内98%冠层高度值与冠层高度中位数的差值、冠层顶部光子数、表观反射率)贡献率较大,可作为光斑尺度遥感估测模型变量。在BO-RF、BO-KNN、BO-GBRT模型中,以BO-GBRT模型估测的FCC结果最优,留一交叉验证的决定系数(R²)为0.65、均方根误差(RMSE)为0.10、绝对残差均值(RS)为0.079,预测...     

滇西北森林郁闭度估测模型——基于全球生态系统动力学调查多波束激光雷达数据

探究全球生态系统动力学调查(GEDI)多波束激光雷达数据估测区域森林郁闭度(FCC)的潜力,对于评估森林生态系统状态和林分环境具有重要作用。选取滇西北典型生态脆弱区香格里拉为研究区,以GEDI波形数据为信息源,提取46245个有林地光斑参数,使用经验贝叶斯克里金法(EBK)获取光斑参数在研究区未知空间的连续分布,结合54块实测样地数据,采用支持向量机的递归特征消除法(SVM-RFE)、随机森林(RF)和Pearson分析分别优选特征变量,基于贝叶斯优化(BO)随机森林回归模型(BO-RFR)、贝叶斯优化梯度回归模型(BO-GBRT)和偏最小二乘法(PLSR)研建森林郁闭度最佳估测模型。结果表明:(1)EBK法预测精度高,估测结果可靠,R²:0.20-0.92,RMSE:0.004-2812.912,MAE:0.003-1996.258,MRE:0.007-4.423;(2)基于不同特征优选方法筛选的特征变量和数量略有差异,SVM-RFE 法优选出6个参数(cover、pai、sensitivity、rv_a1、rv_a4、rg_a4)的平均交叉验证精度达0.84,RF法以贡献度5%为阈值筛选出5个参数(cover、pai、pgap_theta_error、modis_treecover、modis_nonvegetated),Pearson法以相关性大于0.3且在0.01水平显著优选出5个参数(cover、pai、rv_a5、rg_a5、pgap_theta_error);(3)不同特征变量优选方法筛选的建模参数研建估测模型精度差异性较大,以SVM-RFE和RF方法优选参数构建估测模型的精度更佳,SVM-RFE方法优选参数研建估测模型精度变化相对稳定,以 RF方法中的BO-GBRT模型为最佳FCC估测模型(R²=0.85、RMSE=0.069,P=86.5%);(4)采用BO-GBRT模型估测研究区森林郁闭度和空间制图,与GEDI pai参数预测的FCC具有较高空间相关性达0.53,FCC均值分别为0.58、0.61,主要分布在0.4-0.7,分别占比65.45%、51.79%。研究区森林郁闭度主要处于中度郁闭,北部区域主要为高度郁闭区,与研究区植被覆盖度的空间分布具有一致性,说明使用GEDI数据估测森林郁闭度的方法具有可行性、结果具有可靠性。研究为使用GEDI数据高效、及时、低成本估测大空间尺度的森林水平结构参数的相关研究奠定了基础。