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1、遙感技術(shù)對(duì)生物量的估測(cè)生物量為生態(tài)和環(huán)境應(yīng)用研究的重要變量之一,利用遙感進(jìn)行森林生物量估算是基于植物的反射光譜特征實(shí)現(xiàn)的。多種遙感數(shù)據(jù)被廣泛用于森林生物量估算,這些遙感數(shù)據(jù)主要包括LandsatTM、NOAA/AVHRRSAR等。本文根據(jù)遙感技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,從各個(gè)遙感數(shù)據(jù)來估算森林的生物量。1 生物量的研究進(jìn)展最早有關(guān)生物量的研究是Ebermeryer于1876年在德國(guó)進(jìn)行的幾種森林樹枝落葉量和木材重量的測(cè)定。后來BoysenJensen在研究森林自然稀疏問題時(shí),研究了森林的初級(jí)生產(chǎn)。1929年到1953年,Burger研究了樹葉森物量和木材的生產(chǎn)關(guān)系。1944年,Kittredge利用葉重和

2、胸徑的擬合關(guān)系,并成功擬合錄入預(yù)測(cè)白松等樹種葉量的對(duì)數(shù)回歸方程。1944年,Kittredge利用葉重和胸徑的擬合關(guān)系,成功擬合了預(yù)測(cè)白松等樹種葉量的對(duì)數(shù)回歸方程。20世紀(jì)50年代以來,世界上開始重視對(duì)森林生物量研究,日本、美國(guó)相繼開展了對(duì)森物量的調(diào)查。此后在IBP(國(guó)際生物學(xué)計(jì)劃)和MAB(人與生物圈計(jì)劃)的推動(dòng)下,生物量的研究發(fā)展迅速。自1964年芬蘭及瑞典首先提出全樹利用后,發(fā)達(dá)國(guó)家已逐步將森林生物量調(diào)查作為森林監(jiān)測(cè)的一個(gè)重要內(nèi)容,先后提出了不少生物量模型。如CAR莫型、VAR莫型等。我國(guó)生物量的研究開始于20世紀(jì)70年代后期,最早是潘維侍等對(duì)杉木人工林的研究12 雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)生物量的研究

3、雷達(dá)遙感又叫做微波遙感,可分為主動(dòng)和被動(dòng)2種方式,被動(dòng)方式與可見光和紅外遙感類似,是由微波掃描輻射計(jì)接收地表目標(biāo)的微波輻射。2.1 RADARSATSAR寸生物量的研究王臣立,郭治興等對(duì)熱帶人工林生物物理參數(shù)及生物量對(duì)RADARSATSAR號(hào)響應(yīng)進(jìn)行了研究。研究表明對(duì)于人工速生林來說,在森林生物量小于40t?hm-2時(shí)RADARSAT-SAR向散射系數(shù)與森林生物量具有較強(qiáng)的相關(guān)性。合成孔徑側(cè)視雷達(dá)穿透冠層而獲得樹干信息的特點(diǎn)使其具有在南方NDVI易飽和地區(qū)的生物量估測(cè)方面優(yōu)于光學(xué)遙感。RADARSAT-SAR向散射與森林生物量可以用對(duì)數(shù)模型模擬。利用RADARSAT-SAR向散射系數(shù)與森林生物

4、量進(jìn)行相關(guān)性分析。在純林中,利用各器官生物量與胸徑樹高之間的函數(shù)關(guān)系來計(jì)算純林的生物量。將樣地林木各徑階的平均胸徑帶入各生物量的回歸方程,將樹干、樹枝和樹葉等各器官生物量累加,得到各徑階及林分生物量2。2.2 激光雷達(dá)對(duì)生物量的研究激光雷達(dá)可以直接測(cè)量植被的垂直分布,并可以提供植被結(jié)構(gòu)的三維特征,也用于森林生物量的估算。Houghion等(2001)指出,由于生物量是個(gè)動(dòng)態(tài)變化量,而激光雷達(dá)數(shù)據(jù)和森林生物量具有很好的相關(guān)性,而且可以很好的測(cè)出樹高,是一種有廣闊應(yīng)用前途的新方法3。3 TM對(duì)生物量的研究楊存建等對(duì)我國(guó)西雙版納熱帶森林生物量與遙感信息參數(shù)(LandsatTM圖像的亮度、綠度、濕度,

5、以及由LandsatTM數(shù)據(jù)產(chǎn)生的第一至第五主成分和各種植被指數(shù),如差值植被指數(shù)(DVI=TM4-A*TM3、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、垂直植被指數(shù)(PVI=(TM4-A*TM3-B/SQR(1+A0)、比值植被指數(shù)(RVI)、土壤調(diào)整比值植被指數(shù)(SARVI=TM4-TM5/(TM4+TM5),之間的相關(guān)性進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析,發(fā)現(xiàn)森林植被的生物量與第二主成分在0.01的水平上相關(guān)顯著,而與中紅外植被指數(shù)、TM5、亮度、濕度以及第一主成分在0.05的水平上相關(guān)顯著4-6。另外國(guó)慶喜等以大興安嶺南坡為研究區(qū),基于LandsatTM圖像和森林清查樣地?cái)?shù)據(jù),采用多元回歸分析探討了TM各個(gè)波段以及歸一化

6、植被指數(shù)(NDVD、比值植被指數(shù)(RVI)和環(huán)境植被指數(shù)(EVI=TM4-TM3與森林生物量的關(guān)系,建立了森林生物量的遙感光譜模型:Y=(18.3634+0.0007X1-0.0205X2+0.0143X3+0.0078X4+3.6406X5+0.69-1X6+1.5536X7-0.8715X8-0.2449X9+0.3755X10=10.0771X11+0.4555X12-640.775X13)*11.111111。式甲Y為森林生物量、X1為海拔高度、X2為坡度、X3為土壤厚度、X4為平均年齡、X5為郁閉度、X6為TM2X7為TM3X8為TM4X9為TM6X10為TM又X11為TM4/TM3X12為(TM4+TM3/TM7、X13為TM3/(TM1+TM2+TM3+TM4+TM5+TM6)+TM77。4結(jié)語(yǔ)準(zhǔn)確估算森林地上生物量(特別是大區(qū)域尺度上的

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