基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算方法

本发明涉及森林碳储量估算，尤其是一种基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算方法。

背景技术：

1、截至2018年，桉树覆盖了全球超过2000万公顷，大幅增加的桉树面积被认为是一个巨大的碳汇。相较于其他人工林，桉树生长速度快、采伐周期短、适应性强、用途广泛，是重要的经济林木。及时更新桉树碳储量数据对于更好地了解和量化其对生态和水文过程的影响至关重要。

2、在过去的三十年中，使用不同类型的遥感数据，例如光学、雷达以及lidar数据，已经广泛应用于森林碳储量估算。然而，光学和雷达数据的数据饱和及其对地形、大气条件和植被物候的敏感性，使得模型精度低，且不具备可迁移性。因此，亟需从遥感数据中提取不受外部因素影响的变量，同时该变量与森林碳储量有密切关系。森林高度和年龄变量是可以满足要求的两个参数。

3、机载激光雷达(lidar)具有捕获森林高度信息的能力，被认为是森林碳储量估算中最有前途的技术。然而，精确的树高通常从小光斑的机载激光雷达数据中获得，考虑到数据采集成本和数据量，这些数据通常限制在小区域内。相较于更高成本和难度的样地实测数据，近年来，机载激光雷达数据经常被用作连接样地和粗分辨率遥感数据的桥梁。此类中间数据集的使用为模型的建模和验证提供了大量样本，以弥补地面调查中空间采样的不足，从而建立适合大范围使用的可靠的碳储量估测模型。

4、除了冠层高度，森林年龄是另一个与碳储量密切相关的变量。目前，通过对长时间序列遥感影像(landsat)进行干扰检测，识别森林砍伐和重新造林来提取森林年龄的方法已经被广泛应用。以往的研究使用以年为单位的林龄作为森林碳储量模型的预测变量，然而，该数据无法有效捕捉生长速率快的桉树在其幼林阶段的生长特征，这表明有必要使用更精准的林龄变量来建立桉树碳储量估算模型。li等人开发的通过结合随机定位分割和邹氏检验来提取以月为单位林龄的新方法为模型的实现提供了可能。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种利用样地-机载激光雷达-陆地卫星时间序列数据建模策略估算亚热带地区桉树碳储量的方法，以解决当前碳储量估测精度低、模型可扩展性差的技术问题。其涉及一种利用样地-机载激光雷达-陆地卫星时间序列数据建模策略估算亚热带地区桉树碳储量的方法，具体地说，是指一种通过机载激光雷达数据将样地与landsat衍生的植被年龄联系起来，在区域范围内估算桉树的碳储量的方法，属于森林碳储量估算技术领域。

2、其具体采用以下技术方案：

3、一种基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算方法，其特征在于：通过机载激光雷达数据将样地与landsat衍生的植被年龄进行关联，在区域范围内估算桉树的碳储量。

4、进一步地，包括以下步骤：

5、步骤1：利用实地每木检尺测量，获取样地的碳储量观测值；

6、步骤2：对研究区内lidar数据进行预处理，得到冠层高度模型chm；

7、步骤3：以样地范围为矢量边界，基于lidar chm数据，提取对应样地的林分高度变量；

8、步骤4：以样地碳储量为因变量，lidar变量为自变量，用逐步回归选择具有统计学意义的变量，建立桉树碳储量的多元线性回归模型；

9、步骤5：根据步骤4建立好的lidar覆盖区的桉树碳储量模型，计算得到lidar覆盖区的碳储量估测值；

10、步骤6：将lidar覆盖区域的碳储量分布图与桉树分布图叠加在一起，利用分层随机抽样的方法，选取训练样本和验证样本；

11、步骤7：使用随机定位分割法和邹氏检验对研究区内landsat时间序列ndvi数据进行动态变化监测，从而获取桉树林龄；

12、步骤8：根据步骤6中采集的样本位置，提取对应位置上桉树林龄的数值；然后将桉树林龄对数转换，以转换后的数值为自变量，以步骤6中的训练样本为因变量，建立桉树碳储量的非线性回归模型；

13、步骤9：根据步骤8建立好的研究区桉树碳储量模型，计算步骤7中获取的桉树林龄影像的每个像元，得到整个研究区桉树碳储量估测结果图。

14、进一步地，在步骤3当中，提取对应样地的林分高度变量包括：高度百分位数、平均值、偏度、峰度；之后再利用皮尔逊相关分析法，去除与其他变量具有高相关性而与桉树碳储量相关性较小的变量。

15、进一步地，步骤4中，具体的回归模型为：

16、y＝b0+b1x1+b2x2+…+bixi   (1)

17、其中y表示样地碳储量实测值，xi表示为步骤3中筛选后的lidar变量集，bi表示为线性模型中的系数；

18、通过软件spss中的逐步回归算法得到具体的模型和模型参数。

19、进一步地，步骤5中，根据步骤4建立好的lidar覆盖区的桉树碳储量模型，确定选中的lidar变量；利用软件arcmap的创建渔网工具，以lidar数据为范围，创建样地大小的polygon矢量数据；然后根据矢量数据，提取polygon范围内对应的lidar统计变量；最后在软件arcmap中对所有polygon进行函数关系式代入，得到lidar覆盖区的碳储量估测值。

20、进一步地，步骤8中，根据步骤6中采集的样本位置，提取对应位置上桉树林龄的数值；然后将桉树林龄对数转换，以转换后的数值为自变量，以步骤6中的训练样本为因变量，建立桉树碳储量的非线性回归模型，具体的非线性回归模型：

21、y＝c0+c1ln(x)   (2)

22、其中y为步骤6中的训练样本碳储量值，x表示为步骤7中的桉树林龄，c0和c1表示为模型中的系数；

23、通过软件spss建立碳储量与林龄的一元函数关系，得到c0和c1。

24、进一步地，步骤9中，根据步骤8建立好的研究区桉树碳储量模型，在软件envi中输入模型方程后计算步骤7中获取的桉树林龄影像的每个像元，得到整个研究区桉树碳储量估测结果图。

25、相比于现有技术，本发明及其优选方案利用机载激光雷达数据预测的碳储量对于增加区域尺度模型的样本数量具有重要价值，且该样本集能充分反映研究区桉树碳储量生长状况；相较于使用以年为单位的林龄数据，本发明利用以月为单位的林龄数据建立桉树碳储量模型，以应对桉树在幼林阶段快速变化的情况。本发明的建模策略充分发挥机载激光雷达和时间序列遥感影像估测碳储量的优势，有效提高了桉树碳储量估测精度和解决了模型在时间尺度上迁移的问题。

技术特征：

1.一种基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算方法，其特征在于：通过机载激光雷达数据将样地与landsat衍生的植被年龄进行关联，在区域范围内估算桉树的碳储量。

2.根据权利要求1所述的基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算方法，其特征在于：

3.根据权利要求2所述的基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算方法，其特征在于：在步骤3当中，提取对应样地的林分高度变量包括：高度百分位数、平均值、偏度、峰度；之后再利用皮尔逊相关分析法，去除与其他变量具有高相关性而与桉树碳储量相关性较小的变量。

4.根据权利要求3所述的基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算方法，其特征在于：

5.根据权利要求4所述的基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算方法，其特征在于：

6.根据权利要求5所述的基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算方法，其特征在于：

7.根据权利要求6所述的基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算方法，其特征在于：

技术总结
本发明提出一种基于遥感的小样本可迁移桉树碳储量估算方法，涉及一种利用样地‑机载激光雷达‑陆地卫星时间序列数据建模策略估算亚热带地区桉树碳储量的方法，具体地说，是指一种通过机载激光雷达数据将样地与Landsat衍生的植被年龄联系起来，在区域范围内估算桉树的碳储量的方法，属于森林碳储量估算技术领域。

技术研发人员：蒋先蝶,李登秋,陆灯盛
受保护的技术使用者：福建师范大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15