联合无人机激光雷达和多光谱数据的广西山口红树林地上生物量反演

作     者：季承云 张丽 张小海 张博 闫敏 陈博伟 

作者机构：中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院 中国地质调查局海口海洋地质调查中心 

出 版 物：《自然资源遥感》 (Remote Sensing for Natural Resources)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 

基　　金：广西创新驱动发展专项资金项目“中国-东盟地球大数据平台与应用示范”(编号:AA20302022) 国家自然科学基金青年科学基金项目(编号:42001361) 中国地质调查局海南典型海岸带地表基质调查试点项目(DD20242618) 海南省自然科学基金青年基金项目(编号:424MS116)共同资助 

主　　题：红树林 无人机 多光谱 激光雷达 地上生物量 

摘      要：红树林位于陆地和海洋交界的滩涂浅滩地带,碳固存能力较强,是典型的滨海湿地“蓝碳,在全球碳循环中扮演着关键角色。红树林生物量是评估森林生态环境及碳储量的关键指标之一,在红树林保护与碳储量估算中具有重要意义。本文选取广西山口红树林自然保护区为研究对象,使用3种数据组合(无人机激光雷达(UAV-LiDAR)数据、Sentinel-2数据、联合UAV-Li DAR和Sentinel-2数据)共提取了124个特征,利用机器学习回归模型,反演红树林地上生物量,并对模型进行精度评价。主要结论如下:(1)相较单一使用UAV-Li DAR数据、Sentinel-2数据建模,联合UAV-Li DAR和Sentinel-2数据构建的模型可以更好地预测红树林地上生物量,其验证精度为(R2=0.77,RMSE=19 t/hm2);(2)联合UAV-Li DAR和Sentinel-2数据构建的模型前25个变量重要性排序中UAV-LiDAR特征数量为20个,Sentinel-2特征数量为5个,前5名分别为zq99(99%分位数高度)、MDI2(红树林判别指数)、NDVIre1(红边植被归一化指数)、zmax(最大高度)和zq20(20%分位数高度),表明UAV-Li DAR数据在生物量反演中起到主要作用;(3)使用精度最高的模型(联合UAV-Li DAR与Sentinel-2数据的模型)反演广西山口保护区红树林地上生物量总量为3,855,602 t,平均AGB为41.7 t/hm2,总体分布趋势为西低东高与以往研究结果基本一致。