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一种高光谱与空地协同LiDAR的单木生物量估算方法: 本发明公开了一种高光谱与空地协同LiDAR的单木生物量估算方法，包括步骤一：获取无人机LiDAR点云数据、地基LiDAR点云数据以及无人机高光谱遥感数据；步骤二：将所述无人机LiDAR点云数据、地基LiDAR点云数据进行...; 刘金沧王欢欢常中兵王斌王英谋黄小川黄跃钊丁德生周火生俞梦笑陆迪雄吴雄骁

基于机载LiDAR的树冠形态特征因子对单木生物量估算的影响: 2024年; 机载激光雷达遥感(light detection and ranging,LiDAR)是高精度单木参数反演的可靠手段,但单木生物量估算一直是研究的难点和热点。以马尾松、桉树为研究对象,基于从机载LiDAR数据中提取树高、冠幅为自变量,辅助以冠形率(crown shape ratio,CSR)、树冠率(crown rate,CR)等形态特征因子,采用随机森林(random forest,RF)、最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)、梯度提升回归树(gradient boosting decision tree,GBRT)机器学习构建生物量估算模型,对比分析各模型反演单木生物量的精度。结果表明:加入树冠形态特征因子可以有效提高生物量模型的精度;在3种模型中,RF模型效果最佳,未加入树冠形态特征因子的模型拟合结果R^(2)为0.77,rRMSE(relative root mean square error)为21.57%,加入树冠形态特征因子后,在不同的组合下,模型拟合的R^(2)分别为0.86、0.85、0.85,rRMSE分别为20.93%、20.17%、21.19%。; 王良松李宁王成王浩宇苗政伟; 关键词：机载LIDAR 单木生物量

联合无人机多源遥感数据单木生物量反演研究: 森林作为地球上最大的陆地碳库之一,具有显著的碳汇能力。森林生物量是衡量森林生态系统能量和碳储存能力的重要指标,对于估算森林的碳汇功能、评估碳循环状态以及制定减缓气候变化的策略有至关重要的作用。在森林生物量研究中,单木生物...; 钟浩; 关键词：林业遥感

基于随机森林算法的桉树人工林单木生物量预估模型被引量：2: 2024年; 单木生物量模型是估测森林生物量的基础。通过标准木法实测雷州半岛地区90株桉树单株生物量数据,随机划分60个样本数据作为训练集,30个样本数据作为验证集。以林龄、树高和胸径为自变量,单木生物量为因变量,使用岭回归模型、异速生长模型和随机森林算法构建模型,采用决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)对模型进行评价。结果表明:随机森林模型的R~2、RMSE和MAE无论在训练集还是验证集均高于岭回归模型和异速生长模型。由随机森林模型的因子重要值可知,胸径是影响单木生物量的主要因子。引入林龄因子后的随机森林模型可以提高单木生物量的预测精度,为碳汇计量提供基础数据和模型支撑。; 宋杰赵俊何普林成雅君黄润霞竹万宽; 关键词：桉树单木生物量

竞争对兴安落叶松天然林单木生物量模型预估精度的影响被引量：1: 2024年; 量化竞争对单木生物量及其分配格局的影响,可以为提高林木生物量模型预估精度提供基础。本研究以大兴安岭地区盘古林场18块固定样地中50株兴安落叶松的生物量调查数据为基础,采用非线性联立方程组构建含不同竞争因子(与距离有关的简单竞争指标CI和与距离无关的林木相对直径R_(d))的对数尺度单木聚合型二元可加性生物量模型M-2和M-3,并与传统一元可加性生物量模型M-1进行比较,量化竞争因子对兴安落叶松天然林单木生物量模型预估精度及其分配格局的影响。结果表明:3种可加性模型的调整后确定系数为0.694~0.974,平均预测误差为-0.017~0.021,平均绝对误差为0.152~0.357。引入R_(d)可以提高绝大多数生物量模型的拟合效果和预测能力,而引入CI对绝大多数生物量模型拟合效果和预测能力的影响不显著。3种模型中,M-3对各部分生物量具有较好的拟合效果和预测能力,可以对兴安落叶松单木生物量进行较好的估计。模拟结果显示,生物量随胸径的变化受CI、R_(d)等级的影响,其中R_(d)较CI影响更大;CI对树根和树干生物量影响较大,对树枝、树叶生物量影响较小;R_(d)对树枝、树叶生物量的影响较树根、树干生物量更大。; 王意董灵波史景宁; 关键词：兴安落叶松单木生物量

波罗蜜幼苗单木生物量分配格局及异速生长模型: 2023年; 为探明波罗蜜幼苗的生物量分配格局和制定异速生长模型,采用整株收获法分析100株波罗蜜幼苗生物量分配格局,利用易测因子基径(D)、株高(H)及其组合(D~2H、D^(b)H^(c)和D~3/H)作为自变量拟合了波罗蜜幼苗叶、茎秆、地上部分、地下部分的生物量模型,并进行模型检验。结果表明:波罗蜜幼苗叶、茎秆、地上部分、地下部分的生物量相对分配百分数依次为34.04%、43.09%、77.13%、22.87%,变异系数依次为10.64%、14.41%、5.97%、20.12%;根冠比平均值为30.10%,变异系数为26.04%。波罗蜜幼苗各构件生物量均以W=aD^(b)H^(c)建立的模型拟合最佳,叶、茎秆、地上部分、地下部分的生物量模型方程依次为W_(叶)=1.917×10^(-4)×D^(1.087)×H^(2.324)(R~2=0.953),W_(茎秆)=1.919×10^(-5)×D^(-0.044)×H^(2.920)(R~2=0.929),W_(地上)=1.120×10^(-4)×D^(0.481)×H^(2.644)(R~2=0.941),W_(地下)=0.461×D^(2.149)×H^(0.397)(R~2=0.963)。; 杜浩赵丽娟资加文孙寅虎蒙真铖李莉只佳增刘学敏; 关键词：波罗蜜生物量

基于UAV LiDAR的单木生物量反演研究: 森林地上生物量（Aboveground Biomass,AGB）的准确估测对于区域碳储量估算、生物能源政策、森林可持续发展等都具有重要作用。激光雷达可以准确、客观、高效的获取森林三维垂直结构信息,为生物量估算提供可靠的数...; 武晓康

云南红豆杉单木生物量模型选择与树冠调控被引量：7: 2022年; 拟合并选择云南红豆杉单木生物量模型,明确树冠结构调控技术。以3年生福建省明溪县云南红豆杉原料林为对象,采用4种自变量类型模型,并导入树冠结构特征变量拟合生物量模型;经配对t检验、偏差检验与估算预测精度,优选系列单木生物量模型。比较导入树冠结构特征前后模型的拟合与预测效果,明确并验证树冠结构调控技术。结果表明,采用D^(2)H变量拟合的模型效果最优,其次为DH变量,然后是D^(2)变量,最后是D、H变量。采用D^(2)H变量较D、H变量明显提高模型的拟合与预测效果。导入树冠结构特征后明显提高模型拟合与预测效果。冠幅、冠形率显著影响红豆杉系列单株生物量,促进系列生物量的树冠结构调控重点与方向是促进冠幅宽大;经验证,树冠结构调控技术显著提高系列单木生物量是可行的。自变量类型显著影响模型的拟合与预测效果,选择自变量类型以优化红豆杉单木生物量模型是必要和可行的。导入树冠结构特征因子明显提高单木生物量模型的拟合效果与预测精度。选出4个最优红豆杉单木生物量模型,其决定系数不小于0.862,预测精度均不小于95.18%,M_(APE)均不大于16.95%,可以用于生产中的生物量预测。; 欧建德欧家琳吴昊宇康永武; 关键词：云南红豆杉树冠单木生物量

基于树冠形态特征因子的云南红豆杉单木生物量模型拟合被引量：7: 2022年; 以3年生福建省明溪县云南红豆杉原料林为研究对象,以地径、树高为基础自变量,导入冠幅、冠形率、树冠率等树冠形态特征自变量,用逐步回归的方法优选系列单木生物量理想数学模型。采用独立样本的检验方法,对优选模型进行t检验与偏差检验,估算预测精度。结果表明:导入树冠形态特征自变量后明显提高单木生物量模型的判定系数,且模型较未导入树冠形态特征有着更好偏差与预测精度表现。树冠形态结构显著影响红豆杉单株生物量;冠幅和冠形率明显促进枝叶生物量、茎干生物量、地上生物量,树冠率、冠幅明显促进红豆杉总生物量。在系列红豆杉单木模型导入树冠形态特征因子是必要的,可提高系列生物量模型的预测效果。系列优选的生物量模型均通过t检验、偏差检验,模型的预测精度均在92.36%以上,可以用于生产中的生物量预测。; 欧建德欧家琳康永武; 关键词：云南红豆杉树冠单木生物量

基于无人机LiDAR的单木生物量估测被引量：7: 2022年; 单木生物量是遥感反演大尺度森林生物量的基础,为提高森林单木生物量估测精度和效率,利用无人机LiDAR点云精确估算桉树、马尾松的单木生物量。首先通过优化算法,提取树高和冠幅,然后采用改进的凸包算法计算树冠面积与体积,把单木结构参数引入CAR模型,构建单木生物量估测模型,并与线性模型进行比较。结果表明:桉树样地树高、冠幅相关性系数R 2分别为0.92、0.72;马尾松样地相关性系数R 2分别为0.94、0.78,算法提取的树木参数与实测数据相关性较好。改进的CAR模型的精度优于线性模型,桉树和马尾松样地R 2分别为0.821、0.830,RMSE分别为17.731、19.149 kg/株。CAR模型引入冠幅面积、体积等树冠因子的生物量模型拟合度更好、精度更高,其中桉树、马尾松样地R 2提高了0.102、0.115,RMSE下降了4.484、5.683 kg/株。利用无人机LiDAR数据提取单木结构参数进行生物量估测可取得很好拟合优度和精度。; 武晓康王浩宇冯宝坤王成王成; 关键词：生物量非线性模型

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