森林蓄积量遥感估测理论与实现(李崇贵,赵宪文,李春干著)PPT模板

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06GIS和遥感在绿化及森林调查中的应用PPT课件

非监督分类
非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，而仅凭数据(遥感影像地物的光谱特征的分布规律)，即自然聚类的特性，进行“盲目”的分类；一般算法有：回归分析、趋势分析、等混合距离法、集群分析、主成分分析和图形识别等。非监督分类精度一般都不高。
2020/11/26
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传统的绿地提取方法
研究区域：呈贡县位于昆明市东南部，希临滇池，东临阳宗海，属
低纬度高原平坝地区，地势平缓，海拔1900—2000m左右，气候适宜。
数据和数据预处理：采用QuickBird第2、第3和第4波段影像；首
先对QuickBird影像进行几何校正、配准；然后全色波段影像与多光谱影像进行融合。
QuickBird真彩色呈贡城区图
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基于多尺度分割的面向对象的信息提取技术应用于大庆市城市绿地信息快速获取的实践
大庆市城市绿地调查的范围为大庆市主城区，面积为53,403公顷。
大庆市城市绿地信息提取分两步进行：一是绿地覆盖信息的提取，二是城市园林绿地信息提取。
绿地调查作业流程
遥感绿地调查工作十分复杂，包括影像数据准备、信息提取、数据统计分析、数据库建设以及全流程的质量管理等各个方面。
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基于多尺度分割的面向对象的信息提取技术应用于大庆市城市绿地信息快速获取的实践
例：对象层的尺度选择如层1的尺度=1000，提取大范围的退化草地；层2的尺度=500，排除
非绿地，层3的尺度=100，提取城区人工草地、疏林地与成片乔灌，层4 的尺度25，提取零星分布的乔灌。
分割尺度25
高分辨率遥感影像数据量大，空间分辨率高，地物结构信息复杂，地物同物异谱的现象突出。因此，需要一个好的提取算法。

森林资源生态价值核算ppt课件

我国森林生物多样性的价值核算张颖中国森林生物多样性价值核算研究1划分森林生物多样性植被区森林生物多样性植被区有林地面积10气候和主要森林类型东北区3400寒温带针叶林和针阔混交林西北区240中温带和暖温带针叶林黄土高原区232中温带阔叶林华北区597暖温带阔叶林南方区5500亚热带阔叶林和针叶林西南高山区800亚热带区热带区700热带区青藏高原区高寒区422选取样本根据森林生物多样性分区采取分层抽样调查法以31个省市区为总样本数经计算选取9个样本进行调查
式中：S —— 河流年输沙量； C —— 森林覆盖率；
R —— 年径流量；
P —— 年降雨量；
D —— 单位面积蓄积量；
a, c, d, p, r —— 回归方程系数。
② 计算森林减少泥沙淤积的价值 V = (S1 – S2 )*E 或 = S*E
式中：S1、S2 —— 林草措施实施前后水库或者拦沙坝的淤积量；
因森林植被的合理经营而提高了土地地位级（增加了土地肥力）的土地增值。
减少土壤崩塌的价值；防止泥石流的价值。
5
3. 固碳制氧
森林植被的固碳量及相应减少大气CO2的价值；有林地固持土壤C及相应地减少大气CO2的价值；增加大气氧含量的价值；森林固化的太阳能的价值。
6
覆盖面积之间的函数关系，通过函数计算求森林减少风沙灾害损失的价值。
25
6. 森林减少其他自然灾害损失的价值
（1）森林减少泥石流洪峰造成的损失价值
V = V1 – V2 = a1 * f1(Q) – a2 * f2(Q)
式中：V1 —— 没有森林防护作用下，泥石流洪峰造成的损失价值； V2 —— 有森林防护作用下，泥石流洪峰造成的损失价值； a1 —— 没有森林防护下，泥石流洪峰1年中发生的次数； a2 —— 有森林防护下，泥石流洪峰1年中发生的次数； f1 (Q) —— 没有森林防护下，泥石流洪峰流量同其造成损失价值的函数关系； f2(Q) —— 有森林防护下，泥石流洪峰流量同其造成损失价值的函数关系；

森林碳蓄积量估算方法及其应用分析

第９卷第４期２００７年８月地球信息科学ＧＥＯ－ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＳＣＩＥＮＣＥＶｏｌ．９，Ｎｏ．４Ａｕｇ．，２００７收稿日期：２００７－０４－１５；修回日期：２００７－０５－２３．作者简介：杨海军（１９７５－），男，博士研究生，专业方向ＧＩＳ。

Ｅ－ｍａｉｌ：ｙａｎｇｈｊ＠ｌｒｅｉｓ．ａｃ．ｃｎ森林碳蓄积量估算方法及其应用分析杨海军，邵全琴，陈卓奇，张帅（中国科学院地理科学与资源研究所资源环境数据中心，北京１００１０１）摘要：近些年来，森林锐减、土地退化、环境污染、生物多样性丧失，特别是人类活动产生的Ｃ０２浓度急剧上升和由此导致的温室效应等是目前人类面临最严峻的全球环境变化问题，所以全球碳循环问题日益成为全球变化与地球科学研究领域的前沿与热点问题，其中陆地生态系统碳循环又是全球碳循环中最复杂、受人类活动影响最大的部分。

而森林生物量占整个陆地生态系统生物量的９０％，因此，为了正确评估森林在全球碳平衡中的作用，了解森林生态系统在碳循环中的作用，森林的碳动态研究正日益成为人们关注的重点。

本文总结了估算森林固碳量的几种方法———样地清查法、模型模拟法和遥感估算法，分析了它们的特点及应用等有关问题。

关键词：森林；碳汇；生物量；估算方法１引言森林生物量约占整个陆地生态系统生物量的９０％，生产量约占陆地生态系统的７０％，它不仅在维护区域生态环境上起着重要作用，而且在全球碳平衡中也起着巨大的贡献，这是由于森林本身维持着大量的碳库（约占全球植被碳库的８６％以上）。

同时森林也维持着巨大的土壤碳库（约占全球土壤碳库的７３％）。

此外，森林生态系统具有较高的生产力，每年固定的碳约占整个陆地生态系统的三分之二，因此，森林生态系统在调节全球碳平衡、减缓大气中Ｃ０２等温室气体浓度上升以及维护全球气候等方面具有不可替代的作用［１］。

因此，估算森林的碳储量，评价森林的碳汇功能，具有重要意义。

根据研究对象的时空尺度和研究手段，可以大体将森林碳蓄积研究方法分为３类：样地清查法、模型模拟法和遥感估算法。

森林蓄积量遥感估测的研究进展

维普资讯
第３卷第２期１２００８年４月
内蒙古林业调查设计
ＩｅｏｇｌａＦｏｅｔｙＩｖｓｉａｉｎａｄＤｅｓｇｎｎｒＭｎｏｉｒｓｒｎｅｔｇｔｎｏｉｎ
ｖ１３．．ｏ．１Ｎｏ２
ｍｅｏｈｔｄ．Ａｔｐｅｅｔｅｅｆｉｏｔｎｔｒｓａｃｒｇｅｓｉｅｅｔｔｏｆｔｅｆｒｓｔｃｏｕｒｓｎ，ａｓｒｓｏｍｐｒａｅｅｒｈｐｏｒｓｎｔｓｉｉｎｏｏｅｔｓｏｋｖｌｍｅｉｈｍａｈｂｉｇｔｅｒｍｏｅｓｎｉｓａｒａｙｂｅｄｅｈｅｒｓａｃｏｒｓｎｔｅｒｍｏｅｓｎｉｇｅｔ — ｙｕｓｎｈｅｔｅｓｎｇｈａｌｅｄｅｎｍａ．Ｔｅｅｒｈｐｒｇｅｓｉｅｔｅｓｎｓｉｈｍａｔｏｆｔｅｆｒｓｔｃｏｕｔｉｅｓｏｅｏｈｐｉａｄｔｅｍｉｒｗａｅｒｍｏｅｓｎｉｏｔｉｎｏｏｅｔｓｏｋｖｌｍｅｗｉｎｔｃｐｆｔｅｏｔｃｌａｈｃｏｖｅｔｅｓｎｇｂｔａｈｈｈｎｈｈｍｅａｄａｒａｓｓｍｍａｉｅｏｎｂｏｄｗａｕｒｚｄ．Ｆｕｔｅｍｏｅ，ｉｗａｆｇｅｔｓｇｉｃｎｅｔａｒｎｔｅｅｔｔｎｒｈｒｒｔｓｏａｉｎｆａｃｏｃｒｙｏｓｉｉｒｉｈｍａｏｏｈｏｅｔｂｉｍａｓｂｓｎｇｔｅｒｍｏｅｓｎｉｅｈｏｏｏｎｅｔｎｎｇａｄｍｏｉｏｎｈｌ— ｆｔｅｆｒｓｏｓｙｕｉｈｅｔｅｓｎｇｔｃｎｌｇｆｒｕｄｒａｄｉｙｓｎｎｔｒｇｔｅｃｉｉｍａｉｈｎｇｄｔｅｈｍａｃｉｉｅｎｅｅｅｅｔｏｅｇｏａｃｓｓｅ．ｔｃｃａｅａｈｕｎａｔｔｓｕｄｒｔｆｃｆｔｌｂｌｅｏｙｔｍｓｎｖｉｈｈＫｅｙｗｏｒｓ：ｏｅｔｓｏｋｖｌｍｅ，ｒｍｏｅｓｎｉｓｉｔｏｄｆｒｓｔｃｏｕｅｔｅｓｎｇｅｔｍａｉｎ，ＳＡＲ，ｒｓａｃｒｇｅｓｅｅｒｈｐｏｒｓ

多源遥感数据森林蓄积量估测研究现状、问题及对策

第48卷第6期2020年12月陕西林业科技Shaanxi Forest Science and TechnologyVol48No6Dec2020多源遥感数据森林蓄积量估测研究现状、问题及对策张智锋】，张燕】，汪新岩】，范凤云2(•陕西省林业调查规划院，西安710082；.二十一世纪空间技术应用股份有限公司，西安710100)摘要：遥感卫星影像已经成为林业资源调查监测不可或缺的介质，多源高分系列卫星的研发给森林资源调查监测带来更大的机遇。

森林蓄积量作为林业资源调查的重要因子，反映了森林资源的丰富程度和森林生态环境的优劣，本文通过梳理森林蓄积量传统调查方法和多源遥感估测的研究现状，重点介绍了森林蓄积量遥感测量已经取得的进展、最新估测方法，激光雷达新技术的发展，展示了多源遥感相结合技术在森林蓄积定量估测领域成为发展趋势，同时，本文针对陕西森林蓄积量监测中存在的问题，探讨了解决森林蓄积量估测的方法，以期为相关部门决策提供技术支撑。

关键词：多源遥感;森林蓄积量；定量反演；研究进展中图分类号:S771.8文献标志码:A文章编号=1001-2117(2020)06-0068-06Forest Stock Estimation based on Multi—sourced Remote Sensing Data------Status,Problems and CountermeasuresZHANG Zhi-feng1,ZHANG Yan1,WANG Xin-yan1,FAN Feng-yun2(1.Shaanxi Institute of Forest Inventory,Planning and Design,Xian,Shaanxi710082；2.Twenty First Century Aerospace Technology Co.,Ltd.,Xian,Shaanxi710100) Abstract:Remote sensing satellite image has become an indispensable medium for forest resource in-ventoryand monitoring The developmentof multi—sourced and high—resolution sate l ites has broughtgreateropportunitiesinthisregard Asanimportantfactorinforestresourceinvestigation，foreststockvolumereflectstheabundanceofforestresourcesandtheprosandconsofforestecologi-calenvironment Thispaperreviewedthecurrentresearchstatusoftraditionalforeststockinventory methodsandmulti—sourcedremotesensingestimation，highlightedtheprogressmadeinforeststock remotesensing measurement，thelatestestimation methodsandthedevelopmentstatusofnewtech-nologyofLidar，whichdemonstratedtheapplicationanddevelopmentprospectsofmulti—sourcedre-mote sensing technology in the field of quantitative estimation of forest stock.The problems existing in the monitoring of Shaanxi's forest stock volume were discussed in order to provide technical support forthedecision—makingofrelevantdepartmentsKey words：Multi―sourced remote sensing；forest volume；quantitative inversion；research progress林业承担着森林和湿地生态保护、荒漠化治理、生物多样性保护等国家重大任务，肩负着保护资源环境和维护生态安全的责任。

利用遥感数据估测森林蓄积量

利用遥感数据估测森林蓄积量潘帅;李娟;徐新;薛庆勇;李晓光【摘要】Liuhe County in JiLin Province was taken as the research area , relevant factors was extracted to estab-lish the model of remote sensing estimation of forest stock volume , based on Landsat-5 TM remote sensing im-age data, the results showed that the prediction accuracy of the model was 82.36%with precision test.The for-est stock volume inversion of model showed that forest stock volume was 1 226 ×10 4 m3 ,the realistic accuracy was 80.00%.The method was feasible to estimate forest stock volume by using remote sensing data .%以吉林省柳河县为研究区，以Landsat-5 TM遥感影像为基础数据，提取相关因子，建立柳河县森林蓄积量遥感估测模型，经过精度检验，模型的预测精度达到82．36％。

利用模型进行森林蓄积量反演，得出该县森林蓄积量为1226×104 m3，实际精度为80．00％。

利用遥感技术进行森林蓄积量估测是可行的。

【期刊名称】《吉林林业科技》【年(卷),期】2013(000)004【总页数】3页(P30-32)【关键词】遥感数据;森林蓄积量;线性回归;估测模型【作者】潘帅;李娟;徐新;薛庆勇;李晓光【作者单位】柳河县林业局，吉林通化 135300;吉林省林业科学研究院，吉林长春 130033;镇赉县林业局，吉林白城 137300;吉林省白河林业局，吉林延边133613;吉林省白河林业局，吉林延边 133613【正文语种】中文【中图分类】S758.5+1传统的森林蓄积量是利用角规测树法进行测定，这使得蓄积量的测定存在周期长、数据更新慢、人力与资金投入大等问题。

基于偏最小二乘回归的森林蓄积量遥感估测

基于偏最小二乘回归的森林蓄积量遥感估测刘琼阁;彭道黎;涂云燕【摘要】森林蓄积量受遥感因子与地形因子的影响,但这些因子间存在多重相关性,会影响模型稳定性与精度.针对森林蓄积量遥感估测自变量间存在多重共线性问题,采用异于传统最小二乘的偏最小二乘方法建立密云县森林蓄积量遥感估测模型.先对可能影响蓄积量的因子进行分析,选取既存在相关性又对模型显著性有影响的因子为森林蓄积量估测的自变量.用预留的样本对模型进行检验,预测值与实测值相比精度达到90.1％.将通过检验的模型对整个密云县进行反演,得到密云县估测森林蓄积量为2 447 695.203 m3.【期刊名称】《中南林业科技大学学报》【年(卷),期】2014(034)002【总页数】5页(P81-84,132)【关键词】森林蓄积量;遥感因子;地形因子;多重相关性;偏最小二乘【作者】刘琼阁;彭道黎;涂云燕【作者单位】北京林业大学林学院,北京100083;北京林业大学林学院,北京100083;北京林业大学林学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】S757.2+19森林是地球上最大的陆地生态系统，是地球上的基因库、碳贮库、蓄水库和能源库，在全球生态系统平衡中发挥着重要作用，是人类和多种物种赖以生存和发展的基础，其数量与质量是决定森林经济效益与生态系统服务功能的关键。

森林蓄积量是衡量一个国家森林健康与否的重要标志，也是政府掌握国家森林资源状况和制定计划采伐、森林经营管理措施的重要依据。

传统的蓄积量的测定主要是通过全国森林资源一、二类清查获得数据，存在工作量大，耗时，需要经费多等问题，且调查间隔期长，一类5 a，二类10 a[1]。

因而，寻求一种技术上适用，经济上可行的森林资源监测方法，将是一项非常重要的工作。

近十年来航天遥感（RS）、地理信息系统（GIS）与计算机的发展以及与数学模型的结合应用，为森林蓄积量的估测带来了新的发展方向，为森林资源的快速监测,实现实时的森林资源状况分析、评价带来了新的方法。

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第2章样地对应遥感信息的提取及精度分析
2.1概述
2.2传统方法提取样地遥感信息的精度
2.3GPS定位提取样地遥感信息的精度
2.4样地对应遥感信息的提取
2.5GPS定位在样地遥感信息提取中的应用
04
第3章森林郁闭度优势树种及龄组对蓄积量估测的影响规律
第3章森林郁闭度优势树种及龄组对蓄积量估测的影响规律
附表
202X
感谢聆听
3.1森林郁闭度对蓄积量估测的影响规律
3.2优势树种对蓄积量估测的影响规律
3.3龄组对蓄积量估测的影响规律
05
第4章遥感比值波段的设置与选择
第4章遥感比值波段的设置与选择
4.1比值波段的设置 4.2信息量及多重相关性 4.3遥感波段及比值波段的选择 4.4实例分析 4.5结论
06
第5章影响森林蓄积量定量估测最优变量的选择方法
7.1森林蓄积量估测残差分析 7.2蓄积量估测诊断修正 7.3确定蓄积量估测模型解算方法
09
第8章森林蓄积量估测模型解算方法
第8章森林蓄积量估测模型解算方法
8.1最小二乘估计 8.2岭估计 8.3稳健估计 8.4径向基神经网络
10
第9章获取待估单元影响蓄积量估测的主要遥感和GIS因子
第9章获取待估单元影响蓄积量估测的主要遥感和GIS因子
9.1样地大小单元主要遥感因子的提取 9.2样地大小单元主要GIS因子的提取
11
第10章森林蓄积量遥感估测软件实现
第10章森林蓄积量遥感估测软件实现
10.1概述 10.2样地资料 10.3遥感信息 10.4监测区域森林郁闭度估测 10.5监测区域森林蓄积量估测
12 参考文献
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
参考文献
13 附表
202X
森林蓄积量遥感估测理论与实现 (李崇贵，赵宪文，李春干著)
演讲人 2 0 2 X - 11 - 11
01 前言
前言
02
第1章森林蓄积量遥感估测理论的基本思想
第1章森林蓄积量遥感估测理论的基本思想
1.1森林蓄积量估测 1.2森林郁闭度估测 1.3基础数据准备 1.4展望分析
03
第2章样地对应遥感信息的提取及精度分析
06 5 .6 结论
07
第6章在监测区域抽取建立蓄积量估测方程的样地
第6章在监测区域抽取建立蓄积量估测方程的样地
6.1用主分量分析探测监测区域样地的种类 6.2聚类分析在监测区域样地分类中的应用研究 6.3监测区域样地抽样
08
第7章森林蓄积量估测模型合理性诊断
第7章森林蓄积量估测模型合理性诊断

估第
测最优变量的选择方法
章影响森林蓄积量定量
5
01 5 .1 最优变量选择原 02 5 .2 最优变量选择方
则
法
03 5 .3 计算所有可能的 04 5 .4 测度各种方法优
遥感和GIS因子子集
劣的标准
05 5 .5 实例计算