遥感技术对生物量的估测

1、遥感技术对生物量的估测生物量为生态和环境应用研究的重要变量之一，利用遥感进行森林生物量估算是基于植物的反射光谱特征实现的。多种遥感数据被广泛用于森林生物量估算，这些遥感数据主要包括LandsatTM、NOAA/AVHRRSAR等。本文根据遥感技术的发展现状，从各个遥感数据来估算森林的生物量。1 生物量的研究进展最早有关生物量的研究是Ebermeryer于1876年在德国进行的几种森林树枝落叶量和木材重量的测定。后来BoysenJensen在研究森林自然稀疏问题时，研究了森林的初级生产。1929年到1953年，Burger研究了树叶森物量和木材的生产关系。1944年，Kittredge利用叶重和

2、胸径的拟合关系，并成功拟合录入预测白松等树种叶量的对数回归方程。1944年，Kittredge利用叶重和胸径的拟合关系，成功拟合了预测白松等树种叶量的对数回归方程。20世纪50年代以来，世界上开始重视对森林生物量研究，日本、美国相继开展了对森物量的调查。此后在IBP（国际生物学计划）和MAB（人与生物圈计划）的推动下，生物量的研究发展迅速。自1964年芬兰及瑞典首先提出全树利用后，发达国家已逐步将森林生物量调查作为森林监测的一个重要内容，先后提出了不少生物量模型。如CAR莫型、VAR莫型等。我国生物量的研究开始于20世纪70年代后期，最早是潘维侍等对杉木人工林的研究12 雷达数据对生物量的研究

3、雷达遥感又叫做微波遥感，可分为主动和被动2种方式，被动方式与可见光和红外遥感类似，是由微波扫描辐射计接收地表目标的微波辐射。2.1 RADARSATSAR寸生物量的研究王臣立，郭治兴等对热带人工林生物物理参数及生物量对RADARSATSAR号响应进行了研究。研究表明对于人工速生林来说，在森林生物量小于40t?hm-2时RADARSAT-SAR向散射系数与森林生物量具有较强的相关性。合成孔径侧视雷达穿透冠层而获得树干信息的特点使其具有在南方NDVI易饱和地区的生物量估测方面优于光学遥感。RADARSAT-SAR向散射与森林生物量可以用对数模型模拟。利用RADARSAT-SAR向散射系数与森林生物

4、量进行相关性分析。在纯林中，利用各器官生物量与胸径树高之间的函数关系来计算纯林的生物量。将样地林木各径阶的平均胸径带入各生物量的回归方程，将树干、树枝和树叶等各器官生物量累加，得到各径阶及林分生物量2。2.2 激光雷达对生物量的研究激光雷达可以直接测量植被的垂直分布，并可以提供植被结构的三维特征，也用于森林生物量的估算。Houghion等（2001）指出，由于生物量是个动态变化量，而激光雷达数据和森林生物量具有很好的相关性，而且可以很好的测出树高，是一种有广阔应用前途的新方法3。3 TM对生物量的研究杨存建等对我国西双版纳热带森林生物量与遥感信息参数(LandsatTM图像的亮度、绿度、湿度，

5、以及由LandsatTM数据产生的第一至第五主成分和各种植被指数，如差值植被指数(DVI=TM4-A*TM3、归一化植被指数(NDVI)、垂直植被指数(PVI=(TM4-A*TM3-B/SQR(1+A0)、比值植被指数(RVI)、土壤调整比值植被指数(SARVI=TM4-TM5/(TM4+TM5),之间的相关性进行了统计分析，发现森林植被的生物量与第二主成分在0.01的水平上相关显著，而与中红外植被指数、TM5、亮度、湿度以及第一主成分在0.05的水平上相关显著4-6。另外国庆喜等以大兴安岭南坡为研究区，基于LandsatTM图像和森林清查样地数据，采用多元回归分析探讨了TM各个波段以及归一化

6、植被指数(NDVD、比值植被指数(RVI)和环境植被指数(EVI=TM4-TM3与森林生物量的关系，建立了森林生物量的遥感光谱模型：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为森林生物量、X1为海拔高度、X2为坡度、X3为土壤厚度、X4为平均年龄、X5为郁闭度、X6为TM2X7为TM3X8为TM4X9为TM6X10为TM又X11为TM4/TM3X12为(TM4+TM3/TM7、X13为TM3/(TM1+TM2+TM3+TM4+TM5+TM6)+TM77。4结语准确估算森林地上生物量（特别是大区域尺度上的