时间序列森林地上生物量遥感估算及其时空格局分析

This research aims to study time-series forest aboveground biomass (AGB) estimation and analyze its spatial-temporal pattern. First, a Light Detection And Ranging (LiDAR) based AGB estimation algorithm will be developed to gain high accuracy AGB data, and a time-series remote sensing data based change detection method will be applied to retrieve forest age data. Combine the LiDAR based AGB, forest age, vegetation indices, and so on, a time-series AGB estimation model will be built. The spatial-temporal pattern of the time-series AGB will be analyzed based tree rings variables, climate and environmental factors. The impacts of extreme climate and environmental changes to forest ecosystem will be predicted by scenario analysis. The research imports some advanced remote sensing and ecological technologies, such as airborne LiDAR, multi-temporal remote sensing data, tree rings analyzing, and tries to figure out regional scale time-series forest AGB estimation method based on forest age and multi-spectral remote sensing images, and understand the impacts of climate and environmental changes to the spatial-temporal pattern of forest ABG.

项目旨在开展时间序列地上生物量遥感估算，并分析其时空分布格局。首先研究基于激光雷达的森林三维结构参量到地上生物量的普适性转换算法，利用获取的小范围高精度地上生物量数据作为样本，与利用长时间序列遥感数据获取的林龄、植被指数和辅助数据，构建长时间序列森林地上生物量监测数据集，结合树轮变量、气候和环境要素分析影响森林地上生物量时空格局的关键要素，通过情景分析预测极端气候和环境变化对森林生态系统的影响。项目引入机载激光雷达、多时相遥感数据、树轮分析等先进的遥感和生态学技术，拟解决基于林龄和多光谱遥感影像的区域尺度时间序列森林地上生物量遥感估算问题，形成时间序列森林地上生物量监测技术体系，并尝试理解气候和环境变化对森林地上生物量时空格局的影响模式。

本项目的科学创新体现在：从获取区域尺度森林三维结构参数入手，构建基于激光雷达的森林地上生物量估算模型，基于时间序列遥感数据变化检测获得的林龄数据，提出区域尺度时间序列森林地上生物量估算方法；引入气象数据和树轮分析等生态学要素，分析森林地上生物量的时空格局，为森林生态系统可持续管理提供技术支撑。.利用LiDAR点云提取的高度分位数、点云密度等冠层结构指标，并通过步进式回归分析建立了样地尺度地上生物量与上述指标之间的回归模型，能够获得高精度的森林地上生物量。研究表明：利用LiDAR获取森林地上生物量已经称为一种可以替代传统基于地面调查的地上生物量获取方法，并已经广泛应用。.基于多时相Landsat数据融合、归一化与变化检测，结合地面调查数据开展变化阈值的设定，能够有效的识别森林的林龄信息。研究表明：通过高时间分辨率光学遥感数据的变化检测可以一定程度上反应森林的林龄信息，但在反应一些森林的精细扰动，如森林择伐、间伐、补植等仍有待研究。 .通过Landsat对研究区森林生态系统地上生物量的整体估算发现：Landsat的波段反射率以及NDVI和SAVI是通过步进式回归获得的地上生物量水平的主要预测因子，引入林龄则可以提高长时序森林地上生物量估算的精度。研究表明：开展基于光学遥感数据的长时序森林地上生物量估算需要考虑森林的生长状况，这将为科学的描述森林生长状态奠定了基础。.利用树龄与胸径和树高之间的线性关系可以重建样地内单木的胸径和树高序列，通过生长方程计算相应的地上生物量序列从而获得历史时期样地尺度的生物量水平，在此基础上可以开展森林历史地上生物量的估算结果验证；同时，通过分析树木断面积生长增量BAI，二氧化碳浓度信息与水分利用率和生长动态的关系，可以从生长和气候变化的角度，反应树木对大气二氧化碳浓度逐渐上升和环境变化的响应。研究表明：树轮能否深层次的反应一个区域森林的生长以及其受到气候变化的影响，结合遥感技术，能够为区域尺度的全球变化响应研究提供技术支撑。.