无人机高光谱联合LiDAR估测林分与单木尺度叶绿素含量 |
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引用本文: | 杨涛,于颖,杨曦光,杜红萱.无人机高光谱联合LiDAR估测林分与单木尺度叶绿素含量[J].应用生态学报,2023(8):2101-2112. |
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作者姓名: | 杨涛 于颖 杨曦光 杜红萱 |
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作者单位: | 东北林业大学森林生态系统可持续经营教育部重点实验室 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(31971580)资助; |
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摘 要: | 叶绿素是表征植被健康状况的重要指标,它的准确估计对森林碳汇评价研究至关重要。本研究通过无人机高光谱数据联合激光雷达点云估计针叶林、阔叶林和针阔混交林林分与单木水平的叶绿素含量,提升叶绿素无损估测精度,全面分析不同尺度叶绿素含量空间分布规律。在无人机高光谱数据与激光雷达点云融合的基础上,结合地面样地实测数据,通过相关性分析筛选与叶绿素含量相关的36个光谱特征变量,采用统计模型多元逐步回归、BP神经网络、萤火虫算法优化的BP神经网络、随机森林和混合数据驱动的机理模型PROSPECT模型构建多个叶绿素估算模型,选取最优模型估算森林叶绿素含量,分析其在林分和单木尺度上水平方向与垂直方向的空间分布规律。结果表明:在统计模型中,随机森林(R2=0.59~0.64,RMSE=3.79~5.83μg·cm-2)优于多元逐步回归、BP神经网络和萤火虫算法优化的BP神经网络构建的模型;机理模型验证精度最高(R2=0.97,RMSE=3.40μg·cm-2)。不同林分类型叶绿素的含量存在较大差异,阔叶林叶绿素含量为25....
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关 键 词: | 无人机 高光谱 LiDAR 林分 叶绿素 |
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