【摘 要】
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本文以天山中部天山云杉（Picea schrenkiana）为研究对象,利用森林资源样地调查数据和同期GF-1号和Landsat8 OLI影像及研究区DEM数据,通过RS和GIS手段,提取天山云杉林生物量遥感反演因子,分析天山云杉林生物量与遥感反演因子的相关性;构建天山云杉林生物量遥感反演模型;反演天山云杉林的生物量,分析天山云杉林生物量的空间分布特征;基于不同尺度下天山云杉林生物量反演的精度分析
【基金项目】
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国家重大专项“高分辨率对地观测系统重大专项”的部分研究成果（项目编号:95-Y40B02-9001-13/15）,课题主持人:李虎教授（新疆农业大学）
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本文以天山中部天山云杉（Picea schrenkiana）为研究对象,利用森林资源样地调查数据和同期GF-1号和Landsat8 OLI影像及研究区DEM数据,通过RS和GIS手段,提取天山云杉林生物量遥感反演因子,分析天山云杉林生物量与遥感反演因子的相关性;构建天山云杉林生物量遥感反演模型;反演天山云杉林的生物量,分析天山云杉林生物量的空间分布特征;基于不同尺度下天山云杉林生物量反演的精度分析,建立不同尺度间天山云杉林生物量反演结果的尺度转换关系。论文主要研究成果如下:（1）与天山云杉林生物量相关性最大的遥感因子分别为:①单波段因子中的B4、B2、B1和PCA1,与天山云杉林生物量相关系数分别为-0.360、0.372、-0.346和0.388;②植被指数因子中的DVI,与天山云杉林生物量相关系数为-0.341;③地形因子中的Altitude,与天山云杉林生物量相关系数为0.303;④影像纹理特征中的CC3、ME3、VAR3、CO3、DI5、EN5、HO7和SM7因子,与天山云杉林生物量相关系数分别为 0.560、-0.394、-0.307、-0.306、-0.371、-0.450、0.385 和 0.492。各因子相关系数均在0.05水平上显著。（2）基于逐步回归分析法,构建了天山云杉林生物量遥感反演模型为:Biomass=2234.549+938.227*CO5-1114.888*DI5-132.861*ME3-1.016*B2-0.393B1-0.381*DVI+0.741*PCA1,对研究区天山云杉林生物量的反演结果表明,研究区内天山云杉林总生物量为822365.33t,单位生物量为85.78 t/hm2,反演精度为87.57%。叠加分析和地统计分析结果显示,研究区天山云杉林生物量主要分布在海拔1600～2800 m内,坡度在5°～45°之间的阴坡（北坡、西北坡、西坡）和半阴坡（东北坡）区域内。（3）将GF-1 2 m影像经尺度转换为GF-1 30 m影像,基于GF-1 30 m影像和Landsat8 OLI 30 m影像的天山云杉林生物量估算结果的精度分别为85.61%和76.38%,与GF-1 2 m影像生物量反演结果的精度相比分别下降了 2.24%和11.19%。分别将GF-1 30 m影像生物量反演结果与Landsat8 OLI 30 m影像生物量反演结果作为X和Y轴,建立二者之间的尺度转换关系为:Y=0.8999X+7.2138（R2=0.7781）,经转换关系计算后,Landsat8 OLI 30 m影像生物量反演结果的精度提升3.89%,达到80.27%。本文的研究结果表明,利用GF-1号影像数据反演天山云杉林生物量可行性好,反演精度可达85%以上;在中天山地区,天山云杉林生物量分布的海拔高度高于西天山地区,而在坡度、坡向分布上则与西天山基本一致;通过不同空间尺度间天山云杉林生物量反演结果尺度转换关系的计算,可以提高低空间分辨率尺度下天山云杉林生物量反演结果的精度。
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