西藏自治区草地地上生物量遥感反演研究

草地地上生物量（Aboveground Biomass,AGB）是反映草地生态系统功能和质量的关键指标,大尺度地准确估算草地AGB对草地生态系统经营管理至关重要。研究以MODIS影像为数据源,提取反射率、植被指数和植被产品三种不同类型的特征变量,结合野外实测样地草地AGB数据,构建以多元线性逐步回归为代表的参数模型以及随机森林、支持向量机和kNN等非参数模型进行西藏自治区草地AGB估测及空间分布制图。结果表明：（1）多元线性逐步回归、随机森林、支持向量机和kNN模型在加入植被产品特征变量后,RMSE分别降低了15.8%、13.5%、4.1%和17.3%,表明植被产品作为建模变量用于草地AGB估测可有效提高模型精度;（2）三种组合变量构建的草地AGB估测模型中,反射率、植被指数、植被产品组合构建的模型效果最佳,其中kNN模型估测精度最高,R²达到0.60,RMSE和MAE分别为0.43、0.34 t/hm²;（3）草地AGB空间分布呈现出西北地区较低、中部地区较高且分布形态较破碎和东部地区较高的变化特征;（4）利用MODIS植被产品结合kNN模型的预测值与草地实测的AGB空间分布趋势基本一致。综上,MODIS植被产品结合kNN模型可作为大尺度区域草地AGB遥感估测的有效参考。     

基于带宽优选地理加权回归模型的深圳市植被碳储量反演

植被碳储量估测是自然资源监测的重要内容,遥感技术结合地面样地进行反演可以获得区域范围内植被碳储量的空间连续分布,弥补了传统人工抽样调查估测的不足。然而,现有的参数和非参数遥感估测模型大多忽略了样地数据的变异与空间自相关关系。研究以Landsat 8 OLI影像为数据源提取遥感变量,结合植被碳储量实测调查数据,利用最小信息准则(AICc)、最大空间自相关距离(MSAD)和交叉验证(CV)分别确定最优带宽,组合Gaussian、Bi-square和Exponential核函数构建地理加权回归(GWR)模型估算深圳市植被碳储量,并与多元线性回归(MLR)进行比较,选择最优模型绘制深圳市植被碳储量空间分布图。研究结果表明,GWR模型整体精度优于MLR模型,GWR模型的决定系数(R~2)均高于MLR模型,且均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)显著降低。带宽和核函数的选择对GWR模型估测结果产生了显著影响。以CV确定带宽、Exponential为核函数组合构建的GWR模型效果最佳,其R~2为0.697,RMSE为10.437 Mg C/hm~2,相比其它模型精度上升了13.87%—32....