亚热带地区马尾松林碳储量的高光谱遥感估算--以长汀为例
HYPERSPECTRAL REMOTE-SENSING ESTIMATE OF CARBON STORAGE OF SUBTROPICAL PINUS MASSONIANA FOREST IN CHANGTING COUNTY,CHINA作者机构:深圳信息职业技术学院广东深圳518172 福州大学环境与资源学院福州大学遥感信息工程研究所福州350116 深圳市铁汉生态环境股份有限公司广东深圳518040 宜春学院江西宜春336000 深圳大学建筑与城市规划学院广东深圳518000
出 版 物:《环境工程》 (Environmental Engineering)
年 卷 期:2024年第42卷第5期
页 面:147-153页
学科分类:09[农学] 0903[农学-农业资源与环境]
基 金:国家自然科学基金项目(42101427) 深信息科研启动项目(SZIIT2022KJ046) 江西省高校人文社科研究项目(JC21210)
摘 要:随着全球气候变暖的问题日趋严重,人们日益关注森林生态系统的碳储量变化。利用遥感技术估算森林碳储量是当前大面积森林碳储量估算的首选方法,而高光谱遥感技术的应用将有助于提高森林碳储量的估算精度。因此,进行了马尾松林碳储量的高光谱遥感估算研究,并将其结果与Landsat TM多光谱遥感估算的森林碳储量进行对比研究,分析了马尾松的光谱特征及其与碳储量之间的相关性,建立了马尾松林碳储量的高光谱、多光谱遥感模型。结果表明:基于高光谱遥感估算的马尾松林碳储量的精度高于多光谱遥感数据,基于高光谱的敏感波长构建的归一化植被指数建立的模型R2可接近0.8,均方根误差(root mean square error,RMSE)低至0.968 t/hm^(2)。显然,高光谱遥感数据由于可以更准确地获取植被的微细光谱变化信息,更有利于植被生物量、碳储量等生化参数的反演,从而有效地提高马尾松林碳储量的估算精度。