集成波形和冠层结构LiDAR特征的人工林生物量估算开题报告

全文总字数：1718字

1. 研究目的与意义

研究目的：本研究使用全波形LiDAR数据在样地尺度估算生物量，同时也比较了2类特征变量的反演精度。从而为森林可持续经营管理提供定量参考，并有益于估算人工林对减缓气候变化的贡献。

研究意义：森林地上生物量的精确估算是理解碳循环，探索潜在的生物燃料和管理森林生态系统的关键。 中国作为拥有世界上面积最大人工林的国家，这些森林为陆地生态系统贡献了大量的碳汇。本研究所探索的方法将有益于评估人工林对减缓气候变化的贡献，并为森林可持续经营管理提供定量参考。

2. 国内外研究现状分析

近几年遥感技术的迅速发展,特别是激光雷达(light detection and ranging, lidar)技术的出现,为我国森林资源调查带来了新的机遇和挑战lidar是一种主动遥感技术，通过发射和接收激光脉冲来精度地测定地表物体的地理位置,由于激光脉冲对森林冠层具有穿透性。

因此，可以获得从森林冠层表面到林下地形之间详细的三维结构信息lidar与传统的被动光学遥感技术(例如航空摄影测量陆地资源卫星)和主动雷达技术(例如合成孔径雷达)相比，在森林冠层垂直结构测量方面具有无可比拟的优势被动光学传感器仅能获取水平空间的二维影像,不能获取三维结构信息；极化干涉雷达虽然能够测量植被的三维结构信息，但目前机星载的极化干涉sar数据还都相当难于获取 然而，lidar用户可以自主设计数据获取时间和范围，并获取点云（point clouds）高度、密度、分布、强度及波形信息，从而得到森林的三维结构参数。

这些特性与擅长获取水平光谱信息的传统光学遥感互补，在森林生物物理参数反演、生物量及碳储量估测领域具有很好的应用前景。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容

本研究以江苏省东台林场的水杉林为研究区域，首先采用水杉异速生长模型估算样地尺度的地上生物量，再利用2014年的航空全波形激光雷达数据和实测数据，通过提取波形和冠层结构特征变量，并借助多元回归分析的方法建立样地尺度的森林生物量估算模型，最后验证精度。

研究计划

4. 研究创新点

本研究在回顾了常用LiDAR估算森林生物量方法的基础上，以江苏省东台林场为研究区域，利用全波形激光雷达数据中提取的2种特征变量，结合多元回归分析的方法建立了全波形LiDAR森林生物量估算模型。

研究的特色和创新如下：1)全波形激光雷达的特征变量之间的相关性较低，大多数情况下，冗余信息少，可以用于有效建模;2）前期研究表明，所提取的特征变量（波形能量一半的高度）的均值和RWE(波形的总能量）的均值对于样地尺度的地上生物量预测能力较强; 3)通过多元线性回归方法建立的森林生物量估算模型拟合效果会更易解释。