基于TM影像、森林资源清查数据和人工神经网络的森林碳空间分布模拟

发布时间：2017-10-27 07:01

  本文关键词：基于TM影像、森林资源清查数据和人工神经网络的森林碳空间分布模拟

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【摘要】：森林是陆地生态系统中最大的碳库,在全球碳平衡和减缓全球气候变化方面发挥着不可替代的作用。当前主要利用森林资源清查数据和优势树种材积源-生物量的关系进行碳储量估算,在此基础上有效结合遥感影像数据将会更好的满足相关部门对国家和区域森林碳储量计算的需求。利用临安市2004年森林资源清查的930个样地数据和同年度Landsat TM影像数据,提取6个波段灰度值以及与碳储量相关性相对较大的3个波段组合,结合人工神经网络对研究区森林碳储量及其分布进行有效模拟。结果显示,用误差反向传播算法训练神经网络较好的重建了森林碳密度空间分布和变化,森林碳地上部分模拟结果与样地实测值之间的一致性好,全区域模拟结果森林碳平均值为0.98Mg(10.89Mg/hm2),总体森林碳密度模拟结果低于样地平均值约13%,进一步验证了人工神经网络在对大范围森林碳估算与模拟上具有较好的效果,为区域森林碳储量的估测研究提供有效的方法支持。
【作者单位】： 浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室;亚热带森林培育国家重点实验室培育基地;浙江农林大学环境科技学院;
【关键词】： 森林碳 人工神经网络 森林资源清查 TM影像
【基金】：国家自然科学基金项目(30972360) 浙江省重大科技专项重点农业项目(2008C12068)
【分类号】：S757.2;S718.5
【正文快照】： 随着全球变暖和京都议定书的制定,对森林碳的量化研究逐渐受到森林经营者的重视[1-3]。森林生态系统作为天然的二氧化碳过滤器,约有85%的陆地生物量集中于森林植被[4],在全球碳循环中起着举足轻重的作用,因此对森林碳储量的量化以及森林固碳能力的研究,将为森林经营与决策提

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