异速增长和资源限制模型结合多源遥感数据估算森林地上生物量研究

Forest aboveground biomass is one of the key parameters related to global carbon sources and sinks, monitoring their evolution, and climatic changing. Here we tent to create a remote sensing based scheme to map live forest aboveground biomass (AGB) in northeastern China, independent of an allometric scaling and resource limitations (ASRL) model parameterization using field inventory data and climatic data. The ASRL model combines the universal allometric scaling laws with energy budget constrained by the environmental variables, such as precipitation, air temperature, wind speed, and solar radiation. The methodology to generate spatially continuous fields of tree heights with the optimized ASRL model will be first implemented in this project. Model optimization is performed with the Geoscience Laser Altimeter System (GLAS) waveform data. Then, we will define two key constants of the ASRL biomass model (size-frequency distribution normalization constant and scaling normalization constant), and find ways to test the biomass model over the forested areas in Northeastern China spanning a broad range of climatic conditions. This methodology will be demonstrated by mapping tree heights and AGB over forested lands in Northeastern China at 1 km spatial resolution.

目前用遥感数据估算森林生物量方案中使用模型大多为统计模型，其适用性具有时间和空间上的局限性。本申请将致力于研究建立基于生物物理过程的异速增长和资源限制生物量模型，并结合多源遥感数据估算东北大兴安岭森林覆盖地区地上生物量。本项目基于异速增长和资源限制概念，构造森林区域树木密度因子和木质密度因子，建立异速增长资源限制生物量模型，研究区域尺度内对模型进行参数化的方法，在地表类型、高程和气候状况等先验知识的支持下，综合利用多源卫星遥感数据估算东北大兴安岭森林覆盖区地上生物量。本项目的研究可以解决统计模型估算生物量的时空局限性等关键问题，不仅能合理解释森林生物量演进的过程，而且也能预测气候变化对森林重要特征的影响。

全球生物量特别是森林生态系统生物量影响着全球碳循环的动态变化。森林生物量又占森林生态系统生物量将近一半，因此准确估算森林生物量是计算碳含量的基础，对定量描述碳循环和气候变化具有重要意义。.项目基于异速增长资源限制概念，建立了异速增长资源限制生物量模型，综合利用多源卫星遥感数据和地面观测数据估算东北大兴安岭森林覆盖区树高和地上生物量。研究发现建立的异速增长资源限制树高和生物量模型能较好的估算出树木的树高和生物量。主要结果如下：.1)获取了研究区地面观测森林参数数据集。并根据研究区混合林样本的树高、胸径实测数据，选择曲线模型求解模型参数得到各树种的最优拟合模型。.2)发展了异速生长与资源限制模型（ASRL）。使缩放指数可变，考虑了冠层形状变化，把树木作为整体计算能量交换，使用了长期月度气象数据来计算月流通量，引入了地形指数明确局部地形特征，将林龄信息纳入到模型中，构建了木质密度因子和区域树木密度因子。.3)研究开发了基于图像的测量树高和胸径的简易方法。依据近景摄影测量和图像处理算法在安卓手机平台上开发了一种新的树高和胸径的测量方式。.4)对大兴安岭根河研究区单木参数进行了提取，该项研究是进行大兴安岭森林生物量地面验证的一部分。获取了大兴安岭根河研究区树种分类图，对不同种类的树种使用不同异速增长关系式分别进行了单木生物量计算。.5)获得了大兴安岭森林区域的多年高分辨降水数据集。在研究经费资助下发展了一种降水降尺度方法，获得了ASRL生物量和树高模型需要的关键输入数据。.6)构建了大兴安岭森林区树高和生物量模型，获得了研究区高分辨率树高和生物量数据集。利用多源遥感数据和ASRL模型反演了大兴安岭森林区树高和生物量，并对算法进行了优化，且对模型的稳定性和误差进行了评价。