基于机器学习及多源数据的亚热带典型区域森林地上生物量估测研究

发布时间：2020-08-22 22:31

【摘要】：森林生物量是评价森林固碳能力和生态价值的重要参数。虽然遥感技术已经广泛的用于森林生物量的定量估测,但将不同传感器与不同建模算法有效的结合起来提高生物量估测精度的研究目前仍然很少。本研究基于不同遥感数据(Landsat TM数据、ALOS PALSAR L-波段数据以及二者的结合)和不同建模算法(人工神经网络(ANN)、支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)、K最近邻(KNN)和线性回归(LR))在植被分层和不分层的情况下,对亚热带地区森林进行了生物量估算。结果表明:(1)Landsat TM数据的估测结果(均方根误差范围27.7 29.3 Mg/ha)优于ALOS PALSAR数据(均方根误差范围30.3 33.7 Mg/ha)。基于ANN和SVR算法使用TM与PALSAR数据结合的估测结果(均方根误差为27.6 Mg/ha和28.2Mg/ha)与单独使用TM数据的结果(均方根误差为27.7 Mg/ha和28.2 Mg/ha)相似,RF和KNN算法在数据结合时的估测结果变差(均方根误差分别由28.4 Mg/ha和28.3 Mg/ha增加至30.3 Mg/ha和30.8 Mg/ha),而线性回归的结果略有改善(均方根误差由29.3Mg/ha降低至27.7 Mg/ha)。(2)使用光学数据(Landsat TM)或雷达数据(ALOS PALSAR)进行生物量估测时,生物量低估和高估现象依然是一个主要问题。(3)当生物量范围处于40-120Mg/ha时,线性回归总体较好。总体上来说,机器学习算法只能有限的提高生物量估测精度,但当生物量值高于120Mg/ha时,ANN算法能有效提高模型精度(生物量在120-160Mg/ha时,均方根误差由34.2Mg/ha降低至29.1Mg/ha;生物量大于160Mg/ha时,均方根误差由61.0Mg/ha降低至50.2Mg/ha)。(4)森林类型与生物量范围是影响生物量估测模型的重要因素。(5)森林分层建模能有效改进生物量估测模型,尤其是生物量高于160Mg/ha时,使用线性回归的估测精度提高较多(均方根误差由的58.6Mg/ha降低至41.5Mg/ha)。本次研究通过综合分析不同数据源、建模算法以及森林类型,为亚热带森林生态系统基于遥感的生物量建模方式提供了新的见解。收集足够的样本、提取合适的变量、选择合适的建模算法以及结果评价方式是建立最优生物量估测模型的重要程序。
【学位授予单位】：浙江农林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S718.5
【图文】：

森林,生物量,机器学习算法,多元逐步回归

结合研究目的，制定如下研究路线（图1.1）。使用不同遥感数据，基于森林分层和无森林分层情况，探索机器学习算法和多元逐步回归算法在生物量估测方面的表现，结合精度分析评价，选出最适合该研究区的生物量估测模型。图 1.1 最优地上生物量估测模型Figure1.1 Optimal aboveground biomass estimation model

地理位置

2 研究区与数据2.1 研究区概况研究区位于浙江省中、西部。由 7 个地市组成，主要包括湖州、杭州、金华市大部分地区，丽水市北部地区，衢州市中、东部地区，绍兴市中、西部地区和嘉兴市中、南部大部分地区等。研究区地处北纬 28-31°与东经 118-121°之间，位于中国东南区域；地势总体趋势为西南高、东北低，地形复杂，山脉自西南向东北成大致平行的三支[60]。湖泊资源丰富，主要包括杭州西湖、绍兴东湖、嘉兴南湖，以及新安江水电站建成后形成的全省最大人工湖泊千岛湖等[61-62]。地形大致可分为浙北杭嘉湖平原浙西中山丘陵（主要商品粮基地和农业经济综合区）、中部金衢盆地和浙南山地（商品材产量最大区域），如图 2.1 所示。

示意图,样方,示意图,样地

表 2.1 监测小班抽取比例Table2.1 Extracted proportion of Sub-compartment林小班数小于 1000 1000-2000 2000-4000 4000-6000 大于 6000取比例 3% 2.5% 2% 1.5% 1%取数量 30 55 95 125 125+1%x将所有抽取的固定小班按顺序排列，从第一号固定监测小班开始，在小班中表性区域布设监测样地。具体抽样方式以及样地布设如图 2.2，监测样地边平边长 20m，有坡度的需要坡度改正，闭合差 1/200。在每个样地中，需统于 5cm 的乔木的树种、胸径、树高，胸径位于树木 1.3m 处测量。另外，在地内布设样方，样方沿固定样地对角线设置 3 个，每个样方面积为 2m×2两侧的小样方应样地边缘 1m 处设置。在小样方中进行下木调查，统计胸径的乔木，同种灌木的株数、平均地径（离地 5cm 处）、平均高度以及盖度（指的枝叶覆盖 2m×2m 小样方的百分比例），草本的名称、株数、平均高度及年共选出样地 664 个，具体样地类型及其分布如图 2.3 所示。

【参考文献】