森林生物量遥感估测的不确定性分析及抽样精度控制

Uncertainty, especially saturation of the different remote sensing data, and poor precision control on the remote sensing estimation of forest biomass are main problems in large-scale forest biomass estimation. We would take the typical forests in Yunnan Province as the research object to analyze uncertainty of forest biomass estimation using remote sensing, and explore the methods to determine the saturation point threshold of different remote sensing data sources for estimating the typecal forest biomass. Then based on the uncertainty analysis, We would focus on accurate estimation on forest biomass using remote sensing for underestimate interval for high biomass value (saturation point above), and based on the 3S technology, incorporating sampling technique to construct 4S technology system of the estimation of forest biomass to realize precision control, and provide theoretical and technical support for accurate estimation on forest biomass using remote sensing.

针对目前大尺度森林生物量遥感估测中存在不确定性，尤其是不同遥感数据源存在饱和点问题，以及森林生物量遥感估测普遍存在缺乏精度控制的问题。本研究以云南省典型森林为研究对象，分析森林生物量遥感估测中不确定性；探索典型森林生物量估算中的不同遥感数据源的饱和点阈值确定方法；在不确定性分析的基础上，重点探索高值低估区间（饱和点以上部分）森林生物量的遥感精确估测技术；并在3S技术的基础上，引入抽样技术，构建森林生物量估算的4S技术体系，实现对森林生物量估算的精度控制，从而为森林生物量的遥感精确估测提供理论和技术支撑。

针对目前大尺度森林生物量遥感估测中存在不确定性，尤其是不同遥感数据源存在饱和点问题，以及森林生物量遥感估测普遍存在缺乏精度控制的问题。本项目立足云南山地森林，准确获得了云南省不同区域不同类型森林的光饱和点值，从而为下一步光学遥感的森林生物量估测奠定基础，同时采用多数据源的遥感数据、整合森林信息及位置信息等，探索实现了在大尺度森林生物量及碳储量的精准估算及动态监测，并绘制了云南省部分地区的森林生物量分布图。（1）基于空间抽样技术的云南省典型森林生物量遥感监测样地最优设计。以云南省思茅区和香格里拉市为典型区域，开展了基于遥感数据的空间分层抽样、二阶抽样的设计调查，估算了研究区的森林生物量，从而为森林生物量遥感监测样地，为中大尺度水平的森林生物量计测研究的提供了技术支撑。（2）云南省典型森林生物量光谱饱和特征不确定性研究。在以云南典型流域为研究对象，获得了不同流域的主要森林的光学遥感估测的光饱和点，并建立中大尺度上典型森林生物量遥感估测模型，为大尺度的森林碳储量测算提供技术支撑。（3）基于遥感估测模型的区域尺度的森林生物量和碳密度制图。开展云南省森林生物量和碳密度估测及制图相关研究，绘制了云南省主要流域的森林生物量分布图；以云南省香格里拉市为例，探索了基于多源遥感数据的森林地上生物量估测及不确定性分析，整合龄组信息等森林信息、以及空间回归模型等进行森林生物量遥感估测模型构建，从而为大尺度上的森林生物量动态监测研究提供了数据支撑。项目研究成果为后续森林生物量遥感估测与动态监测奠定了基础。