人工林结构参数多源遥感定量估测技术

人工林结构参数多源遥感 定量估测技术

成果背景

我国当前森林资源二类调查业务对小班平均树高、蓄积量和郁闭度的调查仍然采用基于角规/标准样地的实测/目测调查法，由于需要按小班逐个调查，地面工作量巨大，结果受调查人员主观影响大，成果质量参差不齐。迫切需要充分利用新一代遥感、机器学习等技术，提高人工林资源遥感定量化估测技术水平，完善现有的二类调查技术体系。

（1）针对干涉SAR（InSAR）用于复杂地形区森林高度定量反演，提出了一种基于简化的随机体散射—地表模型（SINC模型）和蒙特卡洛模拟算法的林分优势木平均高反演误差估计方法，山地森林高度估测精度达到78.7%，对Tandem-X及类似InSAR卫星（如我国在轨L波段差分干涉SAR卫星）的大区域森林优势木平均高制图应用具有重要技术支撑作用。

（2）提出了一种可有效联合地面样地调查数据、无人/有人机遥感抽样数据和卫星遥感数据等多尺度数据，分两步估测森林参数及其误差的层次回归克里格（RK-GHMB）方法，克服了前人提出的GHMB因未考虑估测单元间空间相关性导致的小面积统计单元（样地/林分/小班）参数及其不确定性估计方法欠科学问题，实现了天—空—地多源“立体”观测数据的一体化协同应用，为充分利用现代遥感技术、降低森林资源二类调查成本提供了一种有效技术途径。

（3）提出了多源、多时相和多模式的遥感卫星影像组合的智能化特征筛选和AdaStacking自适应集成模型，显著改善了单一的估测模型易出现的“饱和”和“过拟合”等现象，人工林林分蓄积量的估测精度达到76.1%～83.7%。

     

该成果具有监测周期短、自动化程度高、人力投入成本低等特点，已在内蒙古赤峰市旺业甸实验林场、湖南省攸县黄丰桥国有林场、黑龙江省自然资源权益调查监测院等地区示范应用4万余k㎡。制作了黄丰桥国有林场森林蓄积量分布图，已用于林场森林蓄积量监测、森林资源清查等业务；制作了旺业甸实验林场小班平均树高、蓄积量和郁闭度分布图，已用于林场森林资源监测、经营管理等业务；制作了覆盖整个伊春市的森林郁闭度分布图，已用于森林资源监测、湿地资源监测等业务。

该成果可用于实现落实到山头地块的林分郁闭度、蓄积量、平均高等参数定量估测，适用于森林资源二类调查业务；所提取的小班森林参数空间分布信息适用于定量评价不同经营措施下的人工林生长状况及经营成效，有利于监测森林质量精准提升工程实施效果，也可用于森林碳汇计量和生态效益评估等业务，具有广阔的业务化应用前景。