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联合多时相GF-6 WFV和Sentinel-2的森林类型识别

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江西农业大学学报 2024年第2期46卷 389-400页

作者：叶青龙欧阳勋志黄诚李坚锋潘萍江西农业大学林学院/鄱阳湖流域森林生态系统保护与修复国家林业和草原局重点实验室江西南昌330045

【目的】我国南方地区多云雨,地型较破碎,森林类型精细识别较为困难,探讨联合多源、多时相的遥感数据对森林类型识别具有重要意义。【方法】以江西省信丰县为研究区,基于2019年森林资源二类调查数据,将森林划分为松林、杉木林、阔叶林... 详细信息

【目的】我国南方地区多云雨,地型较破碎,森林类型精细识别较为困难,探讨联合多源、多时相的遥感数据对森林类型识别具有重要意义。【方法】以江西省信丰县为研究区,基于2019年森林资源二类调查数据,将森林划分为松林、杉木林、阔叶林、针叶混交林、针阔混交林、竹林、灌木林和其他林地等8种类型,利用随机森林算法比较GF-6 WFV和Sentinel-2最佳时相相同波段(紫/深蓝、蓝、绿、红、近红外、红边)和不同波段(黄边、短波红外)的森林类型识别能力,构建联合光谱特征集。联合多时相GF-6 WFV和Sentinel-2,构建多时相植被指数特征集,结合联合光谱特征集、纹理特征和地形特征,通过随机森林和递归消除法构建特征变量优选数据集进行森林类型识别,利用混淆矩阵和森林类型的实际分布对识别结果进行精度验证。【结果】(1)GF-6 WFV蓝、绿和红波段组合的总体精度为58.31%,分别加入紫、近红外、红边、黄边和Sentinel-2短波红外波段后,其总体精度分别提高1.99%、8.90%、10.71%、1.50%和14.10%;Sentinel-2蓝、绿和红波段组合的总体精度为54.68%,分别加入深蓝、近红外、红边、短波红外和GF-6 WFV黄边波段后,其总体精度分别提高3.30%、10.82%、12.92%、17.31%和3.97%。(2)特征变量优选数据集的总体精度和Kappa系数为80.80%和75.56%,贡献程度大小依次为GF-6 WFV多时相植被指数、Sentinel-2多时相植被指数、GF-6 WFV光谱特征、Sentinel-2光谱特征、地形特征和纹理特征,贡献率分别为40.44%、23.23%、18.12%、10.21%、4.61%和3.39%。(3)松林、杉木林、阔叶林、针叶混交林、针阔混交林、竹林、灌木林和其他林地的制图精度分别为86.97%、85.60%、88.61%、9.43%、19.01%、53.60%、86.90%和82.56%,用户精度分别为81.42%、79.79%、77.57%、71.43%、81.82%、67.00%、87.74%和82.88%,识别结果与研究区实际森林类型分布较吻合。【结论】联合多时相GF-6 WFV和Sentinel-2可以综合多时相、多源影像的优点,能够有效提高森林类型的识别精度。

关键词： GF-6 WFV Sentinel-2 森林类型识别随机森林

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闽楠天然次生林不同林层碳密度变化特征及其影响因素

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东北林业大学学报 2024年第4期52卷 89-94页

作者：游景晖欧阳勋志李坚锋毛述震潘萍鄱阳湖流域森林生态系统保护与修复国家林业和草原局重点实验室(江西农业大学) 南昌330045

以江西省安福县闽楠(Phoebe bournei)天然次生林为对象,根据2015、2018、2022年3期的固定样地调查数据及国际林联(IUFRO)林层划分标准,采用方差分析法分析不同林层碳密度及其变化量的差异,运用灰色关联分析法分析闽楠天然次生林不同林... 详细信息

以江西省安福县闽楠(Phoebe bournei)天然次生林为对象,根据2015、2018、2022年3期的固定样地调查数据及国际林联(IUFRO)林层划分标准,采用方差分析法分析不同林层碳密度及其变化量的差异,运用灰色关联分析法分析闽楠天然次生林不同林层碳密度变化量的主要影响因子。结果表明:2015—2022年间,主林层碳密度显著提高(P<0.05),但其增量呈减慢趋势;次林层碳密度提高且呈加快趋势;林下层碳密度下降且呈加快趋势;整个林分的碳密度显著提高且呈加快趋势。株数密度是影响主林层、次林层、林分碳密度变化的主导因子,坡度是影响林下层碳密度变化的主导因子。坡向、平均胸径对碳密度变化的影响较小。为持续提高闽楠天然次生林固碳能力,应适当采取人工干预手段,实施林分结构调整,改善幼苗幼树生长环境等经营措施,促进林分自然更新及其正向演替进程。

关键词：闽楠天然次生林林层碳密度

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基于混合效应的杉木人工林冠幅模型

森林与环境学报 2024年第2期44卷 127-135页

作者：钟思琪宁金魁黄锦程陈鼎泸欧阳勋志臧颢江西农业大学林学院江西南昌330045 崇义县林业局江西崇义341300

构建杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林单木冠幅模型,可以提高杉木冠幅的预测精度,并为杉木人工林的科学经营提供参考依据。以杉木为研究对象,基于江西省崇义县杉木人工林57个样地的7198株单木数据,对基础模型进行扩展,并构建含林分... 详细信息

构建杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林单木冠幅模型,可以提高杉木冠幅的预测精度,并为杉木人工林的科学经营提供参考依据。以杉木为研究对象,基于江西省崇义县杉木人工林57个样地的7198株单木数据,对基础模型进行扩展,并构建含林分因子和单木因子的冠幅非线性混合效应模型;采用十折交叉验证方法,以调整后的决定系数(R_(adj)^(2))、均方根误差(E_(RMS))和平均绝对误差(E_(MA))模型评价指标对各模型的预测效果进行评价。结果表明:(1)备选模型中,Logistic模型的预测效果最佳。(2)除胸径以外,有6个指标对冠幅有显著影响(P<0.05)。6个指标分别是地位指数、林龄、基尼系数(Gini系数)、林分密度指数、枝下高和大于对象木的断面积之和。添加协变量构建的广义模型较基础模型更优,R_(adj)^(2)增加了28.53%,E_(RMS)和E_(MA)分别下降了17.80%和15.72%。(3)考虑样地水平随机效应的混合效应模型优于广义模型,R_(adj)^(2)增加了27.86%,E_(RMS)和E_(MA)分别降低了35.73%和51.87%。协变量和随机效应的加入能有效提高冠幅模型的预测精度,且反映林木大小多样性的Gini系数在冠幅模拟中表现较好,值得进一步探讨该类指标在其他类型人工林模拟中的应用。

关键词：杉木冠幅模型非线性混合效应模型基尼系数林木大小多样性

2000—2020年赣南植被覆盖时空变化特征及驱动因素

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应用生态学报 2023年第11期34卷 2919-2928页

作者：刘冬冬潘萍付佳欧阳勋志江西农业大学林学院鄱阳湖流域森林生态系统保护与修复国家林业和草原局重点实验室南昌330045

植被在水、碳循环和能量流动中起着重要作用,是调节陆地碳平衡和反映气候变化、人类活动的重要指标。本研究采用Mann-Kendall检验、Theil-Sen Median分析、Hurst指数和变异系数等方法分析2000—2020年赣南生长季植被归一化植被指数(NDVI... 详细信息

植被在水、碳循环和能量流动中起着重要作用,是调节陆地碳平衡和反映气候变化、人类活动的重要指标。本研究采用Mann-Kendall检验、Theil-Sen Median分析、Hurst指数和变异系数等方法分析2000—2020年赣南生长季植被归一化植被指数(NDVI)的时空变化,用地理探测器综合分析气候、地形、土壤和人为因子等对植被NDVI空间分异的影响。结果表明:2000—2020年,植被NDVI以0.003·a^(-1)的速率波动上升。高等级和中高等级植被NDVI面积占比分别为55.8%和41.9%,低波动变化和较低波动变化的区域面积占比为92.3%。植被NDVI极显著改善和显著改善面积占比分别为40.4%、19.4%,极显著退化和显著退化面积总占比仅为2.2%,持续改善和未来改善面积占比分别为28.0%和60.2%。高程、降水量、相对湿度、温度、地貌类型、土地利用类型、人口密度和夜间灯光指数为研究区植被NDVI的主要影响因子,其次是坡度、土壤类型和GDP,坡向和植被类型为间接影响因子。研究期间,赣南植被NDVI整体上稳定性较好,未来植被变化趋势以改善为主,人为因子中土地利用类型、人口密度和夜间灯光指数对植被NDVI的影响整体呈上升趋势。

关键词：归一化植被指数地理探测器自然因素人为因素赣南

基于GF-1 WFV与MODIS时空融合的南方森林植被类型识别

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应用生态学报 2022年第7期33卷 1948-1956页

作者：徐丽欧阳勋志潘萍臧颢刘军杨凯鄱阳湖流域森林生态系统保护与修复国家林业和草原局重点实验室南昌330045 江西农业大学林学院南昌330045

我国南方地区地形条件较为复杂且多云雨,较难获取长时间序列高空间分辨率遥感影像,而时空融合技术能够同步获取高时空分辨率遥感数据,对提取其森林植被类型信息具有重要意义。以江西省兴国县为研究区,基于增强型时空自适应反射率融合模... 详细信息

我国南方地区地形条件较为复杂且多云雨,较难获取长时间序列高空间分辨率遥感影像,而时空融合技术能够同步获取高时空分辨率遥感数据,对提取其森林植被类型信息具有重要意义。以江西省兴国县为研究区,基于增强型时空自适应反射率融合模型(ESTARFM)分别将高空间分辨率的Landsat8 OLI、GF-1 WFV影像与高时间分辨率的MODIS09 A1影像进行融合,重构增强型植被指数(EVI)8 d步长的ESTARFM_Landsat8 EVI与ESTARFM_GF-1 EVI时序数据,获取物候(PH)特征信息,并利用随机森林分类模型识别森林植被类型。结果表明:融合生成的ESTARFM_Landsat8 EVI、ESTARFM_GF-1 EVI与真实影像的相关系数均大于0.7,且在空间分布上具有较好的一致性,可用于补充缺失的高空间分辨率数据。不同组合方式的随机森林分类提取精度为EVI+PH>EVI>PH,且GF-1融合数据分类精度高于Landsat8融合数据。筛选出43个变量作为优选特征变量进行分类,总体精度与Kappa系数分别为95.6%和94.9%,其中,包括37个时序EVI值和6个物候特征信息,其时序EVI数据对森林植被类型识别的贡献程度更高,物候特征信息有利于分类精度的提高。ESTARFM融合算法适用于GF-1与MODIS数据,在一定程度上可解决长时间序列高空间分辨率影像不足的问题;GF-1时序融合影像在多云雨、地形条件复杂的南方地区森林植被类型识别中具有较高精度。

关键词：森林植被类型时序数据时空融合模型物候

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赣中天然闽楠单木冠幅预测模型的研究

南京林业大学学报（自然科学版） 2022年第1期46卷 88-96页

作者：单凯丽臧颢潘萍宁金魁欧阳勋志鄱阳湖流域森林生态系统保护与修复国家林业和草原局重点实验室江西农业大学林学院江西南昌330045

【目的】探讨竞争指标和建模方法对天然闽楠(Phoebe bournei)单木冠幅预测模型的影响,以期为精准预测天然闽楠单木的冠幅提供参考。【方法】以江西省赣中25块闽楠天然次生林典型样地中的1011株闽楠为研究对象,采用普通最小二乘法(OLS模... 详细信息

【目的】探讨竞争指标和建模方法对天然闽楠(Phoebe bournei)单木冠幅预测模型的影响,以期为精准预测天然闽楠单木的冠幅提供参考。【方法】以江西省赣中25块闽楠天然次生林典型样地中的1011株闽楠为研究对象,采用普通最小二乘法(OLS模型)、仅考虑样地水平的混合效应模型、增强回归树和随机森林4种建模方法建立单木冠幅模型,分别添加林分每公顷断面积、大于对象木的断面积之和、林分密度指数和简单竞争指数4种竞争指标,分析竞争指标对冠幅模型的影响,采用决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、平均相对误差绝对值(RMA)和平均绝对误差(MAE)确定最佳模型。【结果】不添加竞争指标时,模型的预测能力表现为:混合效应模型>OLS模型>增强回归树>随机森林;添加竞争指标时,最优模型表现为:混合效应模型>OLS模型>随机森林>增强回归树。OLS模型中添加大于对象木的断面积之和竞争指标时预测能力最佳;增强回归树中添加固定半径为7 m的简单竞争指数时预测能力最佳;随机森林中添加林分每公顷断面积竞争指标时预测能力最佳;混合效应模型不添加竞争指标时预测能力最佳(RMSE为0.8460,RMA为0.2111,MAE为0.6501),并且都优于其他模型。【结论】研究结果可对天然闽楠单木冠幅生长进行精准预测,并为提高闽楠天然次生林的林分质量提供理论依据。

关键词：闽楠冠幅模型竞争指标混合效应模型刀切法

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杉木人工林碳汇木材多功能经营的最优轮伐期

北京林业大学学报 2022年第10期44卷 120-128页

作者：臧颢黄锦程刘洪生欧阳勋志姜俊宁金魁江西农业大学林学院江西南昌330045 江西省崇义县林业局江西赣州341300 北京林业大学林学院北京100083

【目的】探讨不同条件下杉木人工林碳汇木材多功能经营的最优轮伐期及收益的变化,为杉木人工林多功能经营和决策提供科学依据。【方法】以江西省崇义县杉木人工林为研究对象,基于31块固定样地的多期调查数据,以Faustmann-Hartman模型为... 详细信息

【目的】探讨不同条件下杉木人工林碳汇木材多功能经营的最优轮伐期及收益的变化,为杉木人工林多功能经营和决策提供科学依据。【方法】以江西省崇义县杉木人工林为研究对象,基于31块固定样地的多期调查数据,以Faustmann-Hartman模型为基础,设计了3种模拟情景,情景1只考虑木材收益,情景2和3分别在情景1的基础上依次纳入地上生物量碳汇收益和死亡有机质碳汇收益,不同情景分析了不同碳价格、利率和立地质量对杉木人工林的最优轮伐期和林地期望值的影响。【结果】基准条件下(地位指数15 m、利率5%和碳价格77元/t),林地期望值随着林分年龄的增加表现为先增加后减小,情景1和情景2的最优轮伐期均为21年,情景3为20年,最优轮伐期下情景2和3的林地期望值对比情景1分别增加了23%和35%。随着碳价格的增加,最优轮伐期和林地期望值分别呈现缩短和增加的趋势;同一碳价格下,3种情景的最优轮伐期最多相差达4年,且随着碳价格的增加,最优轮伐期的差异也在逐渐增大。随着利率的增加,最优轮伐期和林地期望值均呈现减小趋势;当利率增至7%时,林地期望值大幅降至10%以下,情景1甚至出现了负数。随着地位指数的增加,3种情景下林地期望值均显著增加,最优轮伐期则逐渐缩短。【结论】当前杉木经营的环境下,碳汇收益的增加对最优轮伐期的影响不明显,但能显著增加林地期望值,因此有利于增强经营者从事人工林多功能经营的积极性。碳价格、利率和立地质量可显著影响最优轮伐期和林地期望值。

关键词：杉木人工林最优轮伐期多功能经营 Faustmann-Hartman模型碳库

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飞播马尾松林林下植被盖度与环境因子的关系

应用生态学报 2015年第4期26卷 1071-1076页

作者：赵芳欧阳勋志江西农业大学林学院南昌330045

采用主成分分析、冗余分析和方差分解法研究飞播马尾松林林下植被盖度与环境因子的关系.结果表明:选取的环境因子共解释飞播马尾松林林下植被盖度信息的74.2%.在低海拔处,林分因子是影响林下植被盖度的主要因素.林分因子、土壤因子及地... 详细信息

采用主成分分析、冗余分析和方差分解法研究飞播马尾松林林下植被盖度与环境因子的关系.结果表明:选取的环境因子共解释飞播马尾松林林下植被盖度信息的74.2%.在低海拔处,林分因子是影响林下植被盖度的主要因素.林分因子、土壤因子及地形因子对林下植被盖度的解释率分别为55.0%(包含29.1%的单独解释率和25.9%的交互作用)、38.9%(包含12.1%的单独解释率和26.8%的交互作用)和9.0%(包含5.6%的单独解释率和3.4%的交互作用).平均胸径和郁闭度对苔藓类、禾本类和灌木类盖度影响程度较大,且呈显著正相关,芒萁类盖度与非毛管孔隙度和土壤含水量呈显著正相关,与平均胸径、郁闭度、土壤养分及酶活性呈显著负相关.禾本类盖度、苔藓类盖度以及灌木类盖度三者紧密联系,相互促进,而芒萁类盖度与这3类林下植被盖度呈显著负相关.

关键词：林下植被盖度环境因子马尾松林

土地利用变化对森林植被碳储量的影响分析——以江西省宁都县为例

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江西农业大学学报 2023年第6期45卷 1454-1462页

作者：张邦文金苏蓉邵虹欧阳勋志罗璇江西省国土空间调查规划研究院江西南昌330002 江西省林业资源监测中心江西南昌330046 江西农业大学林学院江西南昌330045

【目的】确定土地利用变化对江西省宁都县森林植被碳储量的影响,探讨土地利用类型间转换对森林植被碳储量影响的具体原因,以期为国土空间格局优化,政府主管部门碳汇林业经营决策、林业碳汇计量监测及应对气候变化响应等提供决策参考或... 详细信息

【目的】确定土地利用变化对江西省宁都县森林植被碳储量的影响,探讨土地利用类型间转换对森林植被碳储量影响的具体原因,以期为国土空间格局优化,政府主管部门碳汇林业经营决策、林业碳汇计量监测及应对气候变化响应等提供决策参考或科学依据。【方法】基于土地利用变化,利用江西省宁都县林地变更年度数据、应用马尔科夫转移矩阵对土地利用变化进行分析,采用生物量扩展因子法、单位面积生物量法估算因土地利用变化导致的森林植被碳储量变化,分析土地利用变化对森林植被碳储量的影响,并通过面积权重和单位面积森林植被碳储量变化进一步分析主要影响因子的具体原因。【结果】2017—2021年,宁都县土地利用类型之间的转换面积为26299.85 hm^(2),总体来看主要还是林业用地之间的转换,其中乔木林转出12968.15 hm^(2)、占49.31%,转入9968.21 hm^(2)、占37.9%,是变化最活跃的土地利用类型;土地利用类型变化引起的森林植被碳储量变化值+120429.46 Mg,表明森林植被碳储量是增加的;土地利用类型变化对森林植被碳储量影响排序前6的土地利用类型转换累计影响值达0.9015,是导致宁都县森林植被碳储量变化的主要影响因子,其排序为:无立木林地-乔木林(影响值0.3029)>乔木林-竹林(影响值0.2652)>灌木林-乔木林(影响值0.1025)>非林地-乔木林(影响值0.0980)>乔木林-非林地(影响值-0.0669)>乔木林-无立木林地(影响值-0.0660),无立木林地-乔木林影响值最大是面积变化和土地类型固碳能力变化双重作用的结果,乔木林-竹林、灌木林-乔木林对森林植被碳储量影响较大则是面积变化作用的结果,非林地-乔木林、乔木林-非林地、乔木林-无立木林地对森林植被碳储量影响较大则是土地利用类型固碳能力变化所致。【结论】2017—2021年,宁都县土地利用变化乔木林为变化最活跃的土地利用类型,土地利用类型变化引起的森林植被碳储量变化值是+120429.46 Mg,表明森林植被碳储量是增加的;无立木林地-乔木林、乔木林-竹林、灌木林-乔木林、非林地-乔木林、乔木林-非林地、乔木林-无立木林地这6种土地利用类型转换的累计影响值达0.9015,是引起宁都县森林植被碳储量变化的主要影响因素,因而在国土空间开发保护格局优化上,实施生态修复战略、推进国土绿化、推进集约节约使用林地、实施森林资源保护是森林生态系统增汇减源的主要途径。

关键词：土地利用变化森林植被碳储量林地年度变更马尔科夫转移矩阵