基于Sentinel数据的滇池湖滨湿地地上生物量反演

发布时间：2021-02-20 20:54

　　为了评估基于Sentine1/2影像数据反演滇池湖滨带湿地森林地上生物量（AGB）的效果和能力,以Sentinel-1 A/B（SAR）和Sentinel-2 A/B（多光谱）卫星图像为数据源,获取SAR双极化后向散射系数、多光谱波段、植被指数和林冠生物物理变量等因子,利用线性回归和机器学习算法,建立了多个滇池湖滨湿地生物量反演模型。所有模型与滇池湖滨湿地样地地上生物量的相关性为0.619～0.84,均方根误差（RMSE）范围为40.14～59.7t/ha,其中基于SAR的模型反演精确度最低;在多光谱波段中,红色和红边（波段4,5和7）与生物量有很好的相关性;叶面积指数（LAI）模型是生物量反演的最佳变量组合（r=0.84,RMSE=40.14）;基于Sentine 1/2影像数据反演滇池湖滨带湿地地上生物量具有可行性。 

【文章来源】：太赫兹科学与电子信息学报. 2020,18(01)北大核心

【文章页数】：8 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]生物量转换因子连续函数的拟合方法比较[J]. 黄兴召,王泽夫,徐小牛.  浙江农林大学学报. 2017(05)
[2]黄河三角洲自然保护区湿地植被生物量空间分布及其影响因素[J]. 刘莉,韩美,刘玉斌,潘彬.  生态学报. 2017(13)
[3]双台河口国际重要湿地芦苇地上生物量遥感估算[J]. 梁建平,马大喜,毛德华,王宗明.  国土资源遥感. 2016(03)
[4]基于高分辨率遥感影像的滇池湖滨湿地植被类型监测[J]. 程晋昕,余凌翔,鲁韦坤.  云南地理环境研究. 2013(06)
[5]盐城海滨湿地植被地上生物量遥感估算研究[J]. 谭清梅,刘红玉,张华兵,王聪,侯明行.  自然资源学报. 2013(12)
[6]杨树人工林生物量及其碳储量的研究[J]. 刘婷婷,陈军,庄建磊,关文彬.  中国科技财富. 2009(08)
[7]红树林湿地植被生物量的雷达遥感估算[J]. 黎夏,叶嘉安,王树功,刘凯,刘小平,钱峻屏,陈晓越,何执兼,覃朝锋.  遥感学报. 2006(03)
[8]湿地植被生物量测算方法研究进展[J]. 王树功,黎夏,周永章.  地理与地理信息科学. 2004(05)



本文编号：3043332