森林生物量遥感估算与应用分析
作者：徐新良， 曹明奎， XU Xinliang， CAO Mingkui
作者单位：中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101
刊名：
地球信息科学
英文刊名：GEO-INFORMATION SCIENCE
年，卷(期)：2006，8(4)
被引用次数：14次
参考文献(38条)
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1.期刊论文徐天蜀.XU Tian-shu基于遥感信息的森林生物量、碳储量估测技术研究-林业调查规划2008,33(3)
利用遥感数据结合地面调查建立模型是定量评价森林生物量、碳储量的重要手段.以遥感教据及GIS易于获取的地学因子为主要信息源,应用逐步回归方法选取与森林生物量相关的7个遥感及地学因子为自变量,利用地面样地每木胸径调查数据结合生物量相对生长式获取样地生物量作为因变量,建立多元回归模型用于估测森林生物量.森林碳储量通过森林生物量结合碳转换系数获取.经方差分析检验,模型达到极显著相关水平.研究结果表明,这一方法是获取较大尺度森林生物量、碳储量及其动态变化监测的有效方法.
2.学位论文张锋基于遥感信息估测森林生物量的研究2003
该论文利用小兴安岭南坡TM图像和232块森林资源一类清查样地数据构建多元回归方程和神经网络模型,用以估测该地区森林生物量.对包括环境因子、生物因子和遥感信息在内的20个自变量进行逐步回归,其中包括归一化差值植被指数NDVI、比值植被指数RVI、环境植被指数EVI和卫星图片灰度值的比
境下构建前馈神经网络模型,在对独立样地估测中人工神经网络模型估测的平均精度为90.61﹪.在TM图像上森林分布区内按网络提取灰度值,利用前述多元回归模型和神经网络模型进行森林生物量的估测,估测结果按转换系数进行林份碳储量的估测,并按林型和土壤碳储量转换系数进行土壤碳储量的估测,求和得到该地区森林总碳储量,其分布区间为61~225t/hm<'2>.
3.期刊论文万猛.李志刚.李富海.阿不都克依木.WAN Meng.LI Zhi-gang.LI Fu-hai.Abudukeyimu基于遥感信息的
森林生物量估算研究进展-河南林业科技2009,29(4)
遥感技术已被广泛应用于植被和生态系统的定量研究中,特别是利用遥感技术快速准确地估算森林生物量已取得了突破性的进展.综述了遥感技术在森林生物量估算中的现状,分析了各种遥感数据源在森林生物量估算中的优缺点,并简要总结了遥感技术在森林生物量估算应用方面的发展趋势.
4.期刊论文徐天蜀.张王菲.岳彩荣.XU Tianshu.ZHANG Wanfei.YUE Cairong基于PCA的森林生物量遥感信息模型
研究-生态环境2007,16(6)
森林生物量和遥感多光谱数据、植被指数及地学因子存在相关关系,但这些因子间可能存在着多重相关性,如利用这些因子直接建模估测森林生物量,则可能出现病态模型.因此,文章采用主成分分析方法,提取遥感及地学因子的主成分,再建立主成分与生物量多元线性回归模型,估测森林生物量,达到既可保留多个遥感及地学因子的主要信息,又可避免因子间共线性的问题,以及降维,简化模型的作用.文章以高黎贡山自然保护区常绿阔叶林为研究对象,利用地面样地胸径每木调查数据,结合生物量相对生长式,得样地生物量.利用2006年印度卫星(IRS)数据,包括B2、B3、B4、B5四个波段,提取DVI、NDVI、PVI、RVI、VI3、SLAVI六种植被指数,利用DEM提取海拔、坡度、坡向值共13个遥感及地学因子.在此基础上,提取13个因子的主成分,第一主成分至第五主成分的累计贡献率达98.7%.以前5个主成分值作自变量,建立主成分与地面生物量的回归模型,模型经方差分析及相关性检验,达到显著相关水平,相关系数R=0.7129,可用于森林生物量估测.
5.期刊论文国庆喜.张锋基于遥感信息估测森林的生物量-东北林业大学学报2003,31(2)
采用小兴安岭南坡TM图像和232块森林资源一类清查样地数据构建多元回归方程和神经网络模型,用以估测该地区森林生物量.选取环境因子、生物因子和遥感信息在内的13个自变量计算出回归方程的R2=0.712 5,并通过了相关检验.在对独立样地估测中,人工神经网络模型估测的平均精度为90.61%.基于回归方程估测有助于阐明森林生物量与遥感信息之间的内在机理;神经网络技术使高精度估测成为可能.
6.学位论文李娜川西亚高山森林植被生物量及碳储量遥感估算研究2008
森林生物量是监测全球变化的1关键因素之一，而遥感技术能够快速、无破坏地对森林生物量进行估算。川西亚高山森林是我国西部目前相对保存良好的天然森林，也是全球气候变化最敏感的地区之一。本文以四川省道孚县的亚高山森林为例，利用野外112个(阔叶林44个和针叶林68个)实测样地的森林生物量数据和陆地卫星TM影像数据分析了遥感信息与实测森林生物量的相关关系，分别建立了基于遥感信息的川西亚高山针叶林和阔叶林的最佳森林生物量遥感估算模型，估算了该区域森林生物量及碳储量，并对森林碳储量进行了空间分析。
(1)经过地形校正的TM影像遥感信息的相关性明显高于未经地形校正的影像，表明经地形校正后的遥感数据更适合用于建立森林生物量遥感模型。
(2)通过森林生物量与遥感单波数据(TM1～7)、植被指数(DVI、RVI和NDVI等)和地形数据(DEM、SLOPE租ASPECT)，相关性分析表明：①除波段TM6外，其他各波段与生物量普遍都在0.01水平上呈显著正相关，其中与波段TM1的相关性最高，分别达到0.620(针叶林)和0.514(阔叶林)；②针叶林和阔叶林生物量与植被指数PVI和BVI都在0.01的水平上呈显著正相关，针叶林生物量与植被指数NDVI在0.05的水平上呈负相关；③针叶林生物量与海拔(ALTITUDE)和坡度(SLOPE)在0.01的水平上呈显著正相关，而阔叶林生物量只与坡向(ASPECT)在0.01的水平上呈显著正相关。这表明针叶林和阔叶林生物量与遥感信息变量之间的相关性差异很大，总体表现为针叶林生物量与遥感变量间的相关性高于阔叶林。这意味着森林类型对遥感生物量模型精度有较大的影响。
(3)利用野外实测的森林生物量数据与TM影像的单波段数据、植被指数数据以及地形数据在内的18个自变量分别建立了川西亚高山针叶林和阔叶林生物量的回归估算模型。在建立的一元线性回归、一元非线性回归和多元线性回归生物量模型中，无论是针叶林还是阔叶林，都以多元线性回归模型在森林生物量估算中有较好的精度。针叶林生物量最优回归模型为Y=2.511TM1-1.366TM3+0.057DEM-1.021SLOPE-239.107(R=0.700)，阔叶林生物量最优模型为Y=19.103+0.027ASP-0.863TM5+1.093TM7+0.485BVI(R=0.592)。
(4)利用建立的针叶林和阔叶林最优遥感生物量模型估算出研究区域森林总生物量为56.243Tg，森林总碳储量为26.434TgC，平均碳密度为
87.153t·hm-2。其中针叶林生物量为45.842Tg，占总生物量的81.507％，碳储量为21.546TgC，占总碳储量的88.180％，碳密度为98.564t·hm-2；阔叶林生物量为10.401Tg，占总生物量的18.493％，碳储量为4.888TgC，占总碳储量的11.820％，碳密度为75.724t·hm-2，表明针叶林是该区域的最大森林植被碳库。
(5)研究区域森林植被碳储量随海拔变化表现为以海拔3800-4200m为中心向两极递减，海拔3800-4800m区域的森林植被碳储量最大，占总储量的39.328％；森林植被碳储量随坡度变化表现为陡坡＞急坡＞斜坡＞缓坡＞险坡＞平坡；森林植被碳储量随坡向变化表现为半阴坡＞半阳坡＞阳坡＞阴坡＞无坡向。
7.期刊论文王海鹏.金亚秋.大内和夫.渡边学.岛田政信.WANG Hai-peng.JIN Ya-qiu.Ouchi Kazuo.Watanabe
Manabu.Masanobu Shimada Pi-SAR极化数据与K分布指数估算森林生物量与实验验证-遥感学报2008,12(3)
用2002年和2003年日本Pi-SAR全极化数据,研究日本北海道苫小牧森林地区的森林生物量.雷达后向散射系数随森林生物量的增大而增大并迅速达到饱和,L波段雷达数据饱和点约为40t/hm2,X波段仅约为20t/hm2.在SAR数据统计分布中,K分布的指数参数在饱和点以上仍随生物量的增大而增大,并且HV极化方式时相关性最高.根据交叉极化数据K分布的指数参数与森林生物量的关系,本文估算了23个观测点的森林生物量,结果表明平均准确率为85%.因此该算法可以作为一种新的估算森林生物量的手段.
8.期刊论文李明诗.谭莹.潘洁.彭世揆.LI Ming-Shi.TAN Ying.PAN Jie.PENG Shi-Kui结合光谱、纹理及地形特
征的森林生物量建模研究-遥感信息2006(6)
一些纹理测度已经发展起来并用于提高土地覆盖分类精度,但是利用纹理测度来提高森林地上生物量估算且精度已得到验证的研究却少有,纹理与生物量的关系没能得到很好地阐述.鉴于此,本文在对SPOT5 HRG影像进行正射校正及大气校正基础上,进行光谱特征变换和基于灰度共生矩阵分4个方向、不同窗口尺寸进行9个纹理测度提取.结合研究区地形特征,分别对5个森林类型实现其生物量估算模型辨识与验证,结果表明:(1)少数纹理特征ME、VA在森林生物量估算上是有效的并且是重要的,大多数纹理测度与生物量的关系不紧密;(2)纹理测度对针叶林空间形态的表达能力优于阔叶林;(3)地形因子中,坡度和高程相对于坡向而言,对提高生物量估算精度的贡献更大.
9.学位论文仝慧杰森林生物量遥感反演建模基础与方法研究2007
论文的研究目的是通过遥感的波段信息及其派生数据、地形数据、气候数据,建立森林生物量的遥感反演模型.
目前国内外的研究基本上有三种建模方法.第一种是基于统计模型,利用回归算法建立生物量与遥感信息的回归模型,这种模型只适合一时一地一事的情况.不能解释机理,参数之间缺乏逻辑性.对于不同地区、不同条件,往往可以得出多种统计规律.不能进行时间和空间的外推.第二种方法,是建立神经网络模型.应用神经网络方法的"黑箱"操作,可能精度比回归方法高,但同样不能解释机理,也只适合一时一地一事的情况,不能进行时间和空间的外推.第三种方法是基于机理的过程模型,这种模型参数众多,难以获取,方程复杂,实用性较差.对参数进行简化后使用,甚至全球使用某一固定值,与实际值差距较大.为了解决以上问题本研究提出了根据地理相似理论与相似准则建立生物量、遥感信息、地貌因子、气候因子的建模方法.
解算数据来自2001年的森林清查北京北部山区部分固定样地数据.将样地调查的活立木总蓄积利用连续系数法转换为活立木生物量作为模型的解算值.对试验区的多期TM图像利用DEM数据进行了正射校正,利用测区的降水等值线图和测站点的观测值生成了降水影像,从而精准的获取了建模信息,建立了森林特征的独立因子团.利用地理相似准则建立了生物量的遥感模型.计算了模型参数:地理指数、地理系数在时间和空间上的分布,预测了3年后的试验区生物量.同时用逐步回归的方法建立了统计回归模型并对这两种模型进行了精度比较.
规律,而且兼顾了随机性和模糊性.并且和森林生物量的维量分析法达到了统一.建立了不同树种幼龄林、中林龄和近熟林的遥感生物量模型.在森林特征因子建立和选择上进行了创新;选择了植被覆盖度、建立了TM吸收反射与反照度因子、年龄因子等具有生态意义的森林因子团.结合NASA-CASA和马蔼乃的NPP模型创造性地构建了光合作用因子团.在模型中首次使用植被覆盖度f<,g>这个遥感因子代替外野调查的郁闭度.在模型的时间预测上进行了创新,利用NASA公布的MODIS植被指数年变化图,对不同时期的遥感影像的植被指数进行了换算;模型最小单元是像元,对影像可以进行像元计算,推进了定量遥感在森林生物量估测方面的应用.
10.期刊论文刘炜洋.梁嘉鑫.李志新.Liu Weiyang.Liang Jiaxin.Li Zhixin生物量的遥感估算方法及影响因素-
林业科技情报2010,42(2)
论述了森林生物量的概念和发展历史,介绍了常规森林生物量的研究方法,并进一步分析了广泛应用于生物量估算的遥感模型以及它们的影响因素.
引证文献(12条)
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本文链接：https://www.doczj.com/doc/1613830955.html,/Periodical_dqxxkx200604024.aspx
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实验八 林分蓄积量的测算 一、目 的 用平均标准木法、径级标准木法、立木材积表法、标准表法及形数法测算林分蓄积量。 二、仪器、用具及资料 (一)仪器、用具： 计算机、森林调查工作手册、铅笔、橡皮、直尺、方格纸。 (二)资料： 1．用实验三标准地调查所得资料； 2. 也可用附表8－4～8－6所提供的资料。 三、方法步骤 (一)平均标准木法 1．根据标准地每木调查资料，分别树种统计各径阶的株数及标准地总株数。 2．计算标准地总断面积，平均断面积及平均直径。 3．确定林分平均高。 4．以平均直径及平均高作为标准木的胸径和树高。 5．实际标准木的大小： 根据计算的标准木的直径、树高，在林分选伐与其大小相近似的树木，一般以林分平均直径Dg(±5％)和平均树高H (±5％)为准，用区分求积法计算实际准木的材积。 6.标准地蓄积量(M)用下式计算： g G V M ∑?= (8－1) 式中：V ——实际标准木材积；g ——实际标准木断面积； ∑G ——标准地总断面积。 7．换算成每公顷蓄积量标准地面积 标准地蓄积= (8－2) 伐倒的树是实际标准木，用它估计林分蓄积其估计精度完全取决于所选取这棵标准木的 代表性。因此，该法误差较大。 附表8—1为用平均标准木计算林分蓄积量的实例。 (二)径级标准木法 为了提高蓄积计算精度，有时需要把标准地树木分成若干径级，在每个径级中选取标准木，以推算林分蓄积量，是常用的方法之一。 其步骤为： 1．划分径级，将标准地全部树木分成几个(一般3—6个)径级，使每个径级的株数相等。 2．计算各径级的平均直径、平均树高。 3．分别径级选取标准木：按各径级平均直径、平均高在林选伐标准木，用区分求积法计算各标准木材积。 4．按下式计算各径级蓄积量(i M )
森林生物量地研究进展-生物论文 森林生物量地研究进展 摘要：森林生物量是森林生态系统地最基本数量特征，是研究许多森林问题和生态问题地基础.建立森林生物量模型地目地是制定全国森林植被（包括乔木、灌木和草本）生物量地计量标准，为评价我国森林生产力和森林质量，以及监测我国地森林固碳释氧能力提供基础依据. 关键词：森林；生物量；生态系统 1 森林生物量 生物量是一定时间、一定空间一种或数种生物有机体地总重量，或者一个群落内所有生物有机体地总重量，前者是种地生物量，后者是群落地生物量.生物量实质是绿色植物在单位面积上通过同化器官进行光合作用积累地有机物和能量.群落生物量地多少，反映了群落利用自然潜力地能力，是衡量群落生产力地重要指标，也是研究森林生态系统物质循环地基础. 森林生物量是近代林学中发展起来地一项新内容，它是指各种森林在一定地年龄、一定地面积上所生长地全部干物质地重量，它是森林生态系统在长期生产与代谢过程中积累地结果.森林生物量是研究森林生态系统结构和功能地基本数据，主要有3个研究目地：一是在全球或区域地尺度上通过对森林生物量和生产力地地理空间分布规律，以及与气候因子、植物群落分布之间关系地研究，可以估算地球生物圈地承载能力.森林具有减缓温室效应地作用，森林生物量和生产力地研究与森林碳汇功能紧密结合起来，使森林地生物量和生产力成为新地研究热点.二是在生态系统地尺度上，某一森林生态系统生物产量地分布格局和机理可用来揭示生态系统生产力与环境地相互关系，探索维持持久林地生产力和健康
森林生态系统地内在生理要素和外在生态条件，为评价森林地可持续经营提供理论依据.三是森林生物量作为可再生地生物能源，通过生物技术措施来提高短轮伐期能源林地生物产量和生产力水平、能源林收获与加工贮存以及能源转换利用等技术，均是森林生物量地主要研究内容. 2 生物量地研究进展 最早有关生物量和生产力地研究报道，德国几种森林地枝叶掉落物和木材重量地测定.后来在研究森林自然稀疏问题时，探讨了森林地初级生产量.1944年，Kittredge利用叶重和胸径地拟合关系，成功地拟合了白松等树种预测叶量地对数回归方程.但这些研究都是局限于少数树种局部地段针对某项目地独立研究，总体上来说，森林生物量和生产力地研究并未引起人们地重视.到了20世纪50年代，人们开始关心生态系统到底能为人类提供多少有机物，世界上开始重视对森林生物量研究.20世纪80年代后，随着全球环境问题日益突出，全球碳循环研究得到重视，研究者将以往在斑块水平地生态系统研究成果和生物量数据，扩展到景观、区域乃至全球地空间尺度上，从而科学地评价森林生态系统在全球大气中发挥地碳源和碳汇地作用，同时也进一步推动了森林生物量和生产力地研究. 我国生物量研究工作起步较晚，20世纪60年代初，少数学者在部分地区对为数不多地树种开展了生物量测定和研究工作，以后地数十年里发展迅速.潘维俦等对杉木人工林地研究，冯宗炜对马尾松人工林地研究，以及李文华等对长白山温带天然林地研究，使我国森林生态系统生物量地研究在人工林和天然林两个方面得到了发展.冯宗炜采用特征木调查与分层切割等方法，对湖南省会同县森林群落地生物量及生物生产力进行了研究，并总结了全国不同森林类型地生物量
附件2 国家森林资源连续清查森林生物量模型建立暂行办法 （试行） 第一章总则 第一条目的任务 森林生物量是森林生态系统的最基本数量特征，是研究许多森林问题和生态问题的基础。建立森林生物量模型的目的是制定森林植被（包括乔木、灌木和草本）生物量计量标准，为评价森林生产力和森林质量，以及监测我国的森林固碳释氧能力提供基础依据。同时，增加森林枯落物储量调查建模，结合森林生物量，以满足森林碳汇现状与碳汇能力变化估算需要。 主要任务是通过采集所需的乔木、灌木、草本和枯落物等建模样本，建立森林生物量和枯落物储量模型，实验测定相应的固碳系数和储能系数。 第二条主要内容 （一）样本采集。包括乔木层（含竹类、下木，下同）、灌木层、草本层3个层次的生物量样本及枯落物层储量样本。 （二）系数测定。实验测定样品的含水率、含碳系数与储能系数。 （三）模型建立。森林生物量分别按乔木、竹类、灌木和草本建立回归模型，其中乔木和竹类建立单木回归模型，灌木建立
单木或样方回归模型，草本建立样方回归模型。枯落物储量按样方建立回归模型。 第三条建模单元 （一）乔木生物量建模单元原则上参照原农林部标准立木材积表（LY208－77）的分区和树种（组）确定。竹类生物量建模单元原则上按散生、丛生竹种类型，分毛竹类、刚竹类、其他散生竹类、簕竹、绿竹、其他丛生竹类确定建模单元。灌木和草本生物量建模单元原则上在森林植被群落内按建群种确定。枯落物储量建模单元原则上按森林的优势树种（组）确定。 （二）各省、自治区、直辖市可在上述原则要求的基础上，根据各自需求，并结合本地实际，进一步细化乔木、竹类、灌木、草本和枯落物建模单元。 第四条精度要求 （一）回归模型精度。乔木和竹类生物量模型精度在90％以上，灌木和草本生物量模型精度在85%以上，枯落物储量模型精度80%以上。 （二）系数测定精度。含水率、含碳系数和储能系数的实验测定精度要求在98％以上。 第二章样本采集 第五条前期准备 生物量建模承担单位根据本暂行办法编制操作细则，制定工
甘肃省2017年森林覆盖率和森林蓄积量 增长目标考核技术操作细则 第一章总则 第一条考核目的 建立健全领导班子和领导干部保护发展森林资源目标责任制，加快造林绿化步伐，保护森林资源，维护国土生态安全。 第二条考核主体与考核对象 森林覆盖率及森林蓄积量增长目标考核主体是省人民政府，考核对象为14个市（州）人民政府。 第三条组织实施 考核工作由省人民政府组织，省林业厅实施，以市（州）为单位进行考核。 第四条考核依据 ——《甘肃省人民政府办公厅关于印发甘肃省人民政府2017年考核项目的通知》（甘政办发[2017]154号）； ——《甘肃省2017年森林覆盖率增长目标考核办法》; ——《造林技术规程》（GB/T15776—2016）； ——《封山（沙）育林技术规程》（GB/T 15163—2004）； ——《甘肃省森林资源规划设计调查技术操作细则》；
——《甘肃省林地落界实施细则》; ——《甘肃省林地变更调查操作细则》; ——2017年6月上报并经国家林业局核准的林地年度更新数据库。 第五条考核内容及各项指标分值 ㈠森林覆盖率 1、考核主要内容 森林覆盖率增长目标考核内容包括四项指标：森林面积核实情况、2016年省级下达的人工造林和封山（沙）育林任务完成面积、森林资源保护管理情况。 2、考核指标分值及评分 考核采用量化评价方法，按100分制进行考核评分。各项指标分值分别为： ——森林面积核实率占55分； ——2016年省级下达的人工造林任务完成面积占20分； ——2016年省级下达的封山（沙）育林任务完成面积占10分； ——森林资源保护管理占情况15分。 若人工造林和封山（沙）育林出现缺项时，将两项分值合并计算。
生物量测定方法 1树木生物量测定方法 1.1树木生物量的组成 一木树的生物量可以分为地下及地上两部分，地下部分是指树根系的生物量（WR）；地上部分主要包括树干生物量（WS）、枝生物量（WB）和叶生物量（WL）。在生物量的测定中，除称量各部分生物量的干重量外，有时还要计算它们占全树总生物量干重的百分数，此百分数称为分配比。树干占地上部分的分配比最大（一般为65～70%），而枝叶部分的分配比约各占15%左右。 与材积测定相比，生物量测定的对象更为复杂，测定的部分也多，因而使得生物量的测定工作即复杂又困难。但是树木生物量与树木胸径、树高等测树因子之间也有着密切的关系，这些关系也为树木生物量测定提供了依据。在树木生物量测定中，树冠量的大小与形状对枝、叶量的多少有着显著的影响，因此，在实际工作中，要研究反映冠形和冠量的因子，常用的因子有冠长率、树冠圆满度、树冠投影比等因子，这些因子的意义如下： ⑴冠长率是冠长与树高之比 ⑵树冠圆满度是冠幅与冠长之比。用以表明树冠的圆满程度，此值愈大愈圆满，反之而树冠狭长。 ⑶树冠投影比是冠幅与胸径之比。用以表明树木营养面积的相对大小，此值愈大则树木占有的相对空间愈大。 上述这些因子在枝叶生物量测定、估计及分析比较中起着较大的辅助作用。而且，这些因子与胸径、树高等测树因子之间有着密切的相关关系，这为利用测树因子直接估测树木生物量提供了依据。 1.2树木生物量鲜重和干重的测定 树体在自然状态下含水时的重量称为鲜重，它是砍伐后立即称量的重量。干燥后去掉结晶水的重量称为干重。在外业中只能测得树木的鲜重，然后采用各种方法将鲜重换算为干重，最常用的换算方法是计算树木的干重比（），即， 而（11-8） 式中可用取样测定获得。 （1）树干干重的测定方法 ①木材密度法
遥感在森林地上生物量估算中的应用 3 何红艳 郭志华 33 肖文发 (中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所,北京100091) 摘 要 生物量是地表C 循环研究的重要组成部分,生物量研究有助于深入认识区域乃至 全球的C 平衡。森林作为地球最重要的陆地生态系统,区域乃至全球尺度的森林地上生物量估算一直是生态学研究的难点之一。在大的空间尺度上,遥感技术是估算森林地上生物量的有效手段。T M 、AVHRR 、S AR 等数据以及多源数据的融合在森林生物量估算方面广泛应用,并取得了显著效果。运用遥感技术进行森林生物量估算时,所采用的数据源不同,分析方法也不相同,主要分析方法有:相关分析、多元回归分析、神经网络和数学模型模拟等。随着测定不同空间、时间和波谱分辨率的各种传感器的广泛使用,以及生物量遥感估算模型的进一步发展和完善,大尺度森林生物量的遥感估算研究必将向前迈进一大步。 生物量;遥感;神经网络;数学模型中图分类号 S718.55 文献标识码 A 文章编号 1000-4890(2007)08-1317-06Appli ca ti on of re m ote sen si n g i n forest aboveground b i oma ss esti m a ti on.HE Hong 2yan,G UO Zhi 2hua,X I A O W en 2fa (Institute of Forest Ecology,Environm ent and P rotection,Ch inese A cade m y of Forestry,B eijing 100091,China ).Chinese Journa l of Ecology ,2007,26(8):1317-1322. Abstract:B i omass is an i m portant variable in many ecol ogical and envir on mental models,and its large scale esti m ati on would be hel pful t o understand the gl obal C balance .Forest p lays an i m 2portant r ole in the gl obal carbon budget because it deter m ines the dyna m ics of terrestrial carbon cycle,but the measure ment of its abovegr ound bi omass involves extensive field surveys .On large regi onal scale,using satellite data is an effective way t o esti m ate forest bi omass .Up t o now,T M ,AVHRR ,radar data and the fusi on of multi p le satellite data have been widely used in f orest bi o 2mass esti m ati on .During esti m ating with satellite data,different mathe matic methods may be re 2quired if the data s ources are different .The main methods for the esti m ati on are correlati on analy 2sis,regressi on analysis,neural net w ork,and other mathe matic models .Ne w instru ments with different res oluti on in s patial,te mporal and s pectru m are devised f or the relatively reliable deter 2m inati on of f orest abovegr ound bi omass .W ith the devel opment and i m p r ove ment of the theories and models for bi omass esti m ati on by using re mote sensing data,great p r ogress will be achieved in the research of forest bi omass on large scales .Key words:bi omass;re mote sensing;neural net w ork;mathe matical model . 3国家自然科学基金重大研究计划项目(90211006)、国家重点基础研究发展规划项目(2002CB412508)、国家自然科学基金重大项目(30590383)、国家科技十一五攻关计划项目(2006037002027)和国家林业局重点试验室开放基金资助项目。33通讯作者E 2mail:guozh@caf .ac .cn 收稿日期:2006209230 接受日期:2007205205 1 引 言 作为生态和环境应用研究的重要变量之一,生物量的长期定位研究有助于加深对全球碳平衡的认识 和理解(Field et al .,1995;Fang et al .,2001;方精云 等,2002)。作为地球上最重要的陆地生态系统,森林在全球碳循环中居重要地位,对陆地生物圈和其它地表过程有着重要影响。因此,大尺度森林地上生物量的有效估算是生态学研究的重要内容之一。 利用遥感进行森林生物量估算是基于植物的反射光谱特征实现的。这是因为:不同植物及同种植物在不同的生长发育阶段,其反射光谱曲线形态和特征不同;并且,病虫害、灌溉和施肥等条件的不同 也会引起植物反射光谱曲线的变化(彭少麟等, 生态学杂志Chinese Journal of Ecol ogy 2007,26(8):1317-1322
第22卷 第5期世 界 林 业 研 究Vol.22 No.5 2009年10月World Forestry Research Oct12009 我国的森林生物量研究3 马 炜 孙玉军 (北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室,北京100083) 摘要:论述了我国森林生物量的研究内容及方法,对乔木层、林下植被、凋落物、粗木质残体、根系以及区域尺度的生物量研究进行了总结,概述了直接收获法、回归模型、平均换算因子法等常见的森林生物量估测方法。 最后提出当前我国在研究重点分布、基础数据采集以及空间尺度转换等方面存在的一些问题,指出森林生物量研究在遥感监测等方面的发展趋势。 关键词:森林生物量,模型估算,粗木质残体,尺度转换,遥感反演 中图分类号:S758.5 文献标识码:A 文章编号:1001-4241(2009)05-0071-06 Forest B i oma ss i n Ch i n a Ma W ei SunYujun (The Key Laborat ory for Silviculture and Conservati on of M inistry of Educati on, Beijing Forestry University,Bejing100083,China) Abstract:Forest bi o mass has great research and app licati on value in f orest ecol ogical syste m.Con2 cep ti on,significance and devel opment hist ory of China’s f orest bi omass were exp lained.Extra e m2 phasis was p laced on research contents and methods of forest bi omass in China.An intr oducti on was made on the researches including dom inant s pecies,vegetati on,litter,coarse,r oot and regi onal scale bi omass esti m ati on as well.Some common forest bi omass esti m ati on methods were su mmarized, such as harvest,regressi on model,and bi omass-expansi on-fact or equati on.There still existed s ome shortages in forest bi omass research in China,i.e.in dis p r oporti on of study field,the collec2 ti on of basic data and the scaling-up of measure ment.Finally,the devel opment trend of forest bi o2 mass was pointed out. Key words:forest bi omass,esti m ati on model,coarse woody debris,scaling-up, re mote sensing inversi on 森林生物量是森林生态系统最基本的数量特征,近十几年来,其提供了大量可靠的基础数据用以研究森林生态系统的生产能力以及揭示森林生态系统能量平衡和养分循环等功能过程的变化规律[1-2]。森林生物量已成为量度森林结构和功能变化的重要指标,并为生态系统的碳汇和碳素循环研究提供关键数据,在碳循环、全球气候变化研究中起到重要作用[3-5]。目前国际林联(I U FRO)在《国际森林资源监测大纲》中已将森林生物量列为最主要的监测项目之一[6]。 我国植被生物量的研究起步较晚,但经过近30年的发展,已经对森林生态系统中主要乔木、林下植被、凋落物、粗木质残体、根系等生物量进行了大量估测,开拓了不同森林类型、不同气候带与区域尺度生物量等研究领域。目前,我国森林生物量已经有了大量点上的分散资料的积累,这 3收稿日期:2009-05-23 基金项目:引进国际先进林业科学技术计划资助项目(948)(2008-4-48);高等学校博士学科点专项科研基金基于树木生长的森林碳储量模型(20060022009);国家自然科学基金资助项目基于森林资源清查的碳循环研究(30571492)作者简介:马炜(1985-),男,福建龙岩人,硕士,主要从事森林资源监测与评价研究,E-mail:bright m a wei@https://www.doczj.com/doc/1613830955.html, 通讯作者:孙玉军,E-mail:sunyj@https://www.doczj.com/doc/1613830955.html,.an
第5章 林分蓄积量测定 [本章提要]本章主要介绍采用标准木法、数表法测定林分蓄积的具体方法、步骤，以及一些数表的简要编制方法。另外，在本章中简要介绍了一种较好的3P 样木法，该方法仅供教学中参考。 林分中全部林木的材积称作林分蓄积量(Stand Volume)，简称蓄积(记作M)。在森林调 查和森林经营工作中，林分蓄积量常用单位面积蓄积(m 3／hm 2 )表示。 林分蓄积和单木材积一样，是由断面积、树高和形数三要素构成，因此，林分蓄积量的基本概念为D GH f 3.1M ＝。它又与单株木的材积有区别，因为林分是由树木的群体组成，它具有生长、积累过程。因此，受林木直径、树高、形数及株数等因子的制约，并受树种、年龄、立地条件和经营措施的直接影响而发生变化。 蓄积是鉴定森林数量的主要指标。单位面积蓄积的大小标志着林地生产力的高低及经营措施的效果。另外，在森林资源中，经济利用价值最大的仍是木材资源。因此，林分蓄积的测定是林分调查主要目的之一，它为森林经营和采伐利用提供重要的数量依据。 林分蓄积的测定方法很多，可概分为实测法与目测法两大类。实测法又可分为全林实测和局部实测。在实际工作中，全林实测法费时费工，仅在林分面积小的伐区调查和科学实验等特殊需要的情况下才采用。在营林工作中最常用的是局部实测法，即根据调查目的采用典型选样的标准砸进行实测，然后按面积比例扩大推算全林分的蓄积。对复层、混交、异龄林分，应分别林层、树种、年龄世代、起源，进行实测计算。对极端复杂的热带雨林的调查方法需根据要求而定。 实测确定林分蓄积的方法又可分为标准木法、数表法等，目测法可以用测树仪器和测树数表作辅助手段进行估算林分蓄积，或根据经验直接目测。 5.1 标准木法 用标准木测定林分蓄积，是以标准地内指定林木的平均材积为依据的。这种具有指定林木平均材积的树木称为标准木(mean tree)。而根据标准木的平均材积推算林分蓄积量的方法称为标准木法(method of mean tree)。这种方法在没有适用的调查数表或数表不能满足精度要求的条件下，它是一种简便易行的测定林分蓄积量的方法。 用标准木法推算林分蓄积时，除需认真量测面积和测树工作外，选测好标准木至关重要。 因此，在实际工作中依据林分平均直径(D g )、平均高(H D )且要求干形中等3个条件选取标准木，即标准木应具有林木材积三要素的平均标志值。其中要求干形中等最难掌握，因树干材积三要素是互不独立的，这就更增加了选定标准木的难度。基于调查目的和精度要求不同，标准木法可分为单级标准木和分级标准木两类。这两类方法的主要区别是标准木所代表的径阶范围及株数分配不同。一般说来，增加标准木的株数可提高蓄积测定精度，但若标准木选择不当，增加标准木株数也不一定能提高精度。 5.1.1 平均标准木法 平均标准木法又称单级法(胡伯尔，1825)，是不分级求标准木的方法，其步骤为： (1)测设标准地，并进行标准地调查。 (2)根据标准地每木检尺结果，计算出平均直径(D g )，并在树高曲线上查定林分平均高
森林生物量的研究进展-生物论文 森林生物量的研究进展 摘要：森林生物量是森林生态系统的最基本数量特征，是研究许多森林问题和生态问题的基础。建立森林生物量模型的目的是制定全国森林植被（包括乔木、灌木和草本）生物量的计量标准，为评价我国森林生产力和森林质量，以及监测我国的森林固碳释氧能力提供基础依据。 关键词：森林；生物量；生态系统 1 森林生物量 生物量是一定时间、一定空间一种或数种生物有机体的总重量，或者一个群落内所有生物有机体的总重量，前者是种的生物量，后者是群落的生物量。生物量实质是绿色植物在单位面积上通过同化器官进行光合作用积累的有机物和能量。群落生物量的多少，反映了群落利用自然潜力的能力，是衡量群落生产力的重要指标，也是研究森林生态系统物质循环的基础。 森林生物量是近代林学中发展起来的一项新内容，它是指各种森林在一定的年龄、一定的面积上所生长的全部干物质的重量，它是森林生态系统在长期生产与代谢过程中积累的结果。森林生物量是研究森林生态系统结构和功能的基本数据，主要有3个研究目的：一是在全球或区域的尺度上通过对森林生物量和生产力的地理空间分布规律，以及与气候因子、植物群落分布之间关系的研究，可以估算地球生物圈的承载能力。森林具有减缓温室效应的作用，森林生物量和生产力的研究与森林碳汇功能紧密结合起来，使森林的生物量和生产力成为新的研究热点。二是在生态系统的尺度上，某一森林生态系统生物产量的分布格局和机理可用来揭示生态系统生产力与环境的相互关系，探索维持持久林地生产力和健康
森林生态系统的内在生理要素和外在生态条件，为评价森林的可持续经营提供理论依据。三是森林生物量作为可再生的生物能源，通过生物技术措施来提高短轮伐期能源林的生物产量和生产力水平、能源林收获与加工贮存以及能源转换利用等技术，均是森林生物量的主要研究内容。 2 生物量的研究进展 最早有关生物量和生产力的研究报道，德国几种森林的枝叶掉落物和木材重量的测定。后来在研究森林自然稀疏问题时，探讨了森林的初级生产量。1944年，Kittredge利用叶重和胸径的拟合关系，成功地拟合了白松等树种预测叶量的对数回归方程。但这些研究都是局限于少数树种局部地段针对某项目的独立研究，总体上来说，森林生物量和生产力的研究并未引起人们的重视。到了20世纪50年代，人们开始关心生态系统到底能为人类提供多少有机物，世界上开始重视对森林生物量研究。20世纪80年代后，随着全球环境问题日益突出，全球碳循环研究得到重视，研究者将以往在斑块水平的生态系统研究成果和生物量数据，扩展到景观、区域乃至全球的空间尺度上，从而科学地评价森林生态系统在全球大气中发挥的碳源和碳汇的作用，同时也进一步推动了森林生物量和生产力的研究。 我国生物量研究工作起步较晚，20世纪60年代初，少数学者在部分地区对为数不多的树种开展了生物量测定和研究工作，以后的数十年里发展迅速。潘维俦等对杉木人工林的研究，冯宗炜对马尾松人工林的研究，以及李文华等对长白山温带天然林的研究，使我国森林生态系统生物量的研究在人工林和天然林两个方面得到了发展。冯宗炜采用特征木调查与分层切割等方法，对湖南省会同县森林群落的生物量及生物生产力进行了研究，并总结了全国不同森林类型的生物量
第24卷 第3期 2005年5月地 理 研 究GEOGRAPH ICAL RESEARCH V o l 124,N o 13M ay ,2005 收稿日期:2004-06-28;修订日期:2004-10-22 基金项目:国家自然科学基金项目(40161007)、科技部863项目(2002a135230)以及中国科学院知识创新项目 (CX10G -E01-02-03)、四川省青年基金项目(03ZQ026-032)资助 作者简介:杨存建(1967-),男,四川成都人,研究员。现主要从事遥感和地理信息系统的应用研究,发表相关论文多篇。热带森林植被生物量与遥感地学数据之间的相关性分析 杨存建1,2,3,刘纪远2,黄河1,许辉熙1,党承林3 (11四川师范大学遥感与GIS 应用研究中心,成都610068; 21中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;31云南大学地植物学与生态研究所,昆明650018) 摘要:以我国云南省西双版纳的热带森林为例,对热带森林植被生物量与遥感地学数据之间 的相关性进行了分析。首先,利用森林资源连续清查的林业固定样地数据计算出各样地的森 林植被生物量,并建立其GIS 数据库。然后,对遥感图像进行几何校正,并对遥感图像进行 主成分变换、缨帽变换以及植被指数的计算来产生其派生数据。其次,将样地数据、遥感数 据及其派生数据,地形和气象数据转换到统一的坐标系和投影下,并将其内插为30米分辨率 的格网数据。最后,进行样地森林植被生物量与其遥感地学数据之间的相关性分析。该分析 表明,森林植被的生物量与年降雨量和第二主成分在0101的水平上相关显著,而与中红外植 被指数、LA N DSA T T M 5、缨帽变换的亮度、湿度以及第一主成分在0105的水平上相关显 著。其中,与年降雨量的相关性最高,达到01308;其次是与第二主成分,达到-01231;再 次是与中红外植被指数和L A NDSA T T M 5,其相关系数分别为01203和-01201。 关 键 词:热带森林植被;生物量;遥感地学数据;相关性分析 文章编号:1000-0585(2005)03-0473-07 1 前言 在植被的遥感应用方面,较多的是利用遥感数据进行植被的分类[1,2] 、农作物的种植分区[3]、农作物的长势监测[4]、农作物的估产[5]、植物N PP 的估算[6],以及植物叶面积指数的估算[7]。植被生物量的遥感估算研究是植被遥感应用的一个重要方向,在此方面,国外已有学者进行了植被生物量与遥感数据及其派生数据之间的相关性分析。已有研究表明,生物量与SAR 的后向散射之间具有较强的相关性,其生物量的饱和点大约在每公顷40~60吨[8]。JERS-1/SAR 的后向散射数据与皆伐迹地上更新起来的热带次生林的生物量的相关性为0177,而与择伐经营后所更新起来的热带次生林的相关性较低[9]。也有研究表明,放牧草地生物量与T M 缨帽变换的绿度指数、湿度指数以及植被指数和红光波段(TM 3)之间具有较好的相关关系,其复相关系数在0162到0167之间[10]。H 1Ikeda 和K 1Okam oto 等的研究表明,NDVI 的累计值与光合产量具有较好的相关性,利用TM 4/T M5的光谱指数估算生物量,其模型的复相关系数为0175,用T M2/TM 3的光谱
生物量数据是研究林业和生态问题的基础数据，而森林生物量是森林生态系统最基本的数量特征，它既能表明森林的经营水平和开发利用价值，又能反映森林及其所在环境物质循环和能量流动上的复杂关系。 早在2009年，国务院新闻办公室举行了新闻发布会，发布了我国第七次全国森林资源清查结果：我国森林植被总碳储量为78.11亿吨。这是我国首次对外公布的全国性森林碳储量数据，由此填补了我国在国际上的一项空白。2010年，我院举行了中国森林生态服务评估研究成果新闻发布会，公布了另一研究结果：我国森林植被生物量总量为157.7亿吨。这也是我国首次公布的全国生物量数据。这两项数据，全面评估了我国森林生态服务功能的物质和价值量，为构建我国林业三大体系、促进现代林业发展提供了科学依据，同时也客观反映了我国森林在全球碳循环及全球气候变化中所做出的贡献，为我国树立大国形象，以及在全球气候变化谈判中争取更多话语权发挥了重要的作用。 而这些数据的获得，得益于中国科学院院士、我院专家唐守正研究员率领的科研团队的长期研究结果。自1995年始，唐守正院士率领我院资源信息研究所、国家林业局中南林业调查规划设计院的专家，在林业部重点基金、国家自然基金、948、国家林业局专项基金等项目的陆续支持下，开展了森林生物量估算模型的研究和推广应用，形成了“与森林资源调查相结合的森林生物量测算技术”的研究成果，本成果获得了2012年度国家科技进步奖二等奖。 成果首次提出了非线性模型联合估计方法，有效解决了各维量模型之间不相容的问题。首次对干物质率法和密度法进行了比较研究，证明了生物量样品的密度和干物质率估计的最佳方法，证明在通过样品的密度和干物质率来计算全树的平均密度和干物质率的两种方法中，加权法优于直接回归法，提出了树干、树冠部分生物量外业测定时最好分别采用密度法、干物质率法。 据研究主要参加人我院资信所张会儒研究员介绍，森林生物量的测定和估计是当代林业生产和科研的热点问题，立木生物量是森林生物量的主体，它的优化模型尚不系统，之前在我国基本处在空白状态。“与森林资源调查相结合的森林生物量测算技术”研究成果的获得，对规范我国森林生物量调查评价技术、推进森林可持续经营，以及在研究森林生态系统功能等方面将发挥十分重大的作用。国家林业局资源司基于第七次全国森林资源连续清查资料，应用“与森林资源调查相结合的森林生物量测算技术”成果中提出的技术线路和方法，进行了我国森林植被生物量和碳储量评估。成果除了在第七次全国森林资源连续清查中发挥了重要的作用外，还在广东、贵州等部分省区的森林资源监测工作中得到了很好的推广应用。为结合森林资源调查编制森林生物量表提供了一套可行的技术路线和方法，为计量森林生态效益提供了强有力的技术手段，推动了我国森林生物量估测模型研究的深入发展。 张会儒研究员介绍说，在东北天然林区及南方人工林区，研究团队通过野外调查，研究提出了一套完整的建立相容性立木地上部分生物量模型的方法，研建了我国南、北11个树种(组)的二元和多元相容性生物量模型，在国内外首次提出了非线性模型联合估计方法，解决了生物量调查用表中的相容性和规范性问题。由此编制的生物量表解决了长期以来调查表中分量和总量不相容的问题。提出了生物量模型的评价指标体系，综合反映了模型的拟合效果、统计性能和预估的准确性。在模型中引进了材积因子，提高了模型的估计精度。将自适应树高曲线引入生物量模型，实现了由通用性向局部应用的转换。模型精度达到了总量和树干及木材生物量总相对误差±5%以内，平均相对误差±1%以内，预估精度达到了90%以上；树皮、树冠、枝和叶的平均相对误差在±8%以内，具有较高的精度和稳定性。成果具有明显创新性，在同类研究中处于国际先进水平。 广东省林业调查规划院在2002年和2007年开展的广东省森林资源连续清查和生态状况监测工作中，利用“与森林资源调查相结合的森林生物量测算技术”中的杉木、马尾松和阔
《绿化树木生态价值估算》地理活动课方案 范九生1 （江西省赣州中学江西赣州341000） 摘要：中学地理新课标中对地理活动课有较高的要求，本方案介绍了对野外植物生态价值（固碳制氧）估算的方法与操作流程，对于高中学生和中学地理教师都有较好的参考价值。 关键字：活动课生态价值赣州 活动主题：赣州市城市中央公园绿化树木生态价值的估算 活动课目标： 1、知识与能力目标：懂得野外调查的一般方法，能探讨城市中央公园绿化树木的生态价值，培养学生的地理技能、掌握地理科学研究的一般流程。 2、过程与方法目标：利用对城市中央公园绿化树木的调查过程，与老师交互式学习的方法，获得科学实验的方法与理论。 3、情感与价值目标：在运用知识来解决地理问题的过程中受享成功的乐趣，培养科学情操，激发学生的科研热情与环保意识，培养科学思维。 活动重点： 1、在中央公园内对绿化树种进行调查，获取科学数据。 2、在实验室进行分析，写出活动结果并向老师汇报。 活动难点： 1、实际树种的识别。 2、绿化树种生物量的密度、生物量的计算。 教学方法： 野外调查法、实验探究法。 活动工具：8根三米长竹竿，8把卷尺或米尺，木锯或刀若干把。 活动课时：3课时 活动方案与流程： 为了每个学生都可以参与活动体验科学研究的乐趣，也为了培养学生团队协作的精神，本活动采用大组竞争小组合作的方案。赣州中学高一3班（宏志班）共45人，活动共分成4大组，每大组内又分成2小组，分别对公园内重要绿化树种进行调查，得到绿化树木的主要树种构成，然后各大组分别选择其中一种主要树种进行生态价值的研究与估算，最后汇总各大组的研究结论，来对赣州城市中央公园内绿化树种优劣进行判断，对相关部门给予建议。活动流程如下： 1范九生男１９７６年１２月生，在广州大学攻读自然地理学硕士研究生期间，主要从事城市生态与农业旱灾预测的研究与学习，现为江西省赣州中学教师。电子信箱：fjs103@https://www.doczj.com/doc/1613830955.html,
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/1613830955.html, 森林资源抽样调查中样地数量与精度计算 作者：吴光明 来源：《现代农业科技》2016年第09期 摘要在森林资源调查方法中，抽样调查仍是最常用的方法之一。通过引入抽样调查数量 和精度的计算方法，对各参数进行说明并举例计算分析结果，为林业调查人员分析调查结果、判断调查精度提供参考。 关键词森林资源；抽样；数量；精度 中图分类号 S757.2+1 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2016）09-0173-02 Abstract Sampling survey is still one of the most commonly used methods in forest resource survey.By introducing the calculation method of the quantity and precision of sampling survey，the parameters were explained and the results were calculated and analyzed，which provided reference and help for analysis of the survey results and the accuracy of the survey results. Key words forest resources；sampling；quantity；precision 在森林资源调查中，由于林木资源面积大，个体数量多，不可能一一对其进行调查。无论是森林资源一类调查（国家森林资源连续清查）中的样地调查、二类调查（森林资源规划设计调查）中的总体蓄积抽样控制以及三类调查中的抽样调查，均是在被调查的森林资源中抽取一定数量的样地，以样地调查的数据来推算整个被要求调查的森林资源的相关数据和因子[1]。 为此，样地调查数量多少和调查是否达到精度要求，成为抽样调查的关键。从理论上说，抽取的样地数量越多，其调查结果误差愈小，精度越高，但样地数量越多，其调查工作量越大、成本愈高、工作效率愈低。因此，需要以最小的样地数量达到相应的精度指标要求。样地调查后，也需利用抽样理论公式计算抽样精度，用以检验抽样调查是否达到规定要求，并以此估算整个被调查的森林资源的区间数值[2]。 1 抽样调查的相关概念 在数理统计中，把在一定条件下进行观测和研究对象的全体称为总体；构成总体的每一个基本单位称为单元；在总体中抽取部分单元组成的全体称为样本；对样本进行测定调查即为抽样调查。在森林资源调查中，被要求调查一定面积上的森林资源即为总体，所抽取一定数量的样地便为样本。笔者就用数理统计的参数估计法来论述在一定精度条件下所抽取的样地数量和抽取一定数量样地调查精度的计算[3]。 2 抽样调查样地数量计算方法
利用遥感提取森林生物量的方法综述 一、引言 森林是陆地上最大的生态系统，在全球变化研究中占有举足轻重的地位。森林生物量是整个森林生态系统运行的能量基础和营养物质来源，是研究生物生产力、净第一性生产力、碳循环、全球变化研究的基础，因此对森林生物量测定方法进行研究具有非常重要的意义。随着“3S”技术(地理信息系统GIS、全球定位系统GPS、遥感RS)的不断发展,对植被生物量的研究已经从小范围、二维尺度的传统地面测量发展到大范围、多维时空的遥感模型估算。遥感不仅可以为预测生物量的模型提供数据，而且可以直接用于生物量的估算和制图。 二、利用遥感提取生物量 随着全球变化研究的深入，陆地生态系统生物量的估算工作变得越来越重要。基于遥感的生物量估算模型也逐渐由传统的经验模型向机理模型转变。机理模型是建立在植被辐射的吸收、反射与辐射在植被冠层和大气的传输过程以及影响森林生产力的生态学因子之上的。 最初，人们用LandsatMSS来监测植被的叶面积指数和活体生物量。后来，更多的是利用Landsat TM和NOAA A VHRR数据来监测植被生长和生物量。如结合地面调查和TM、A VHRR数据，对数百万平方公里欧洲森林生物量的成功估算，利用TM数据对美国Colorado矮草草原地上部分生物量的估算，对美国EastMaryland落叶林的地上部分生物量的估算等。近年来，各种星载和机载SAR 数据己被广泛用于估算陆地植物生物量，生物量估算己成为SAR数据的重要应用领域之一。卫星遥感使人们能在大陆甚至全球尺度上监测自然资源。过去的研究主要集中在热带和北方针叶林区。 与传统的生物量估算方法比较，遥感方法可快速、准确、无破坏地对生物量进行估算，对生态系统进行宏观监测。研究者可以利用遥感的多时相特点定位分析同一样区一段时间后的非干扰变化，使传统方法难以解决的问题变得轻而易举，使动态监测成为可能。且RS、GIS技术的集成推动了生物量遥感估算的进程，在GIS环境下实现包括RS信息在内的多种信息的复合，建立生物量遥感模型。利用GIS技术将高时相分辨率的卫星遥感数据如NOAA / A VHRR数据、TM 图像和各种观察数据集成在一起，基本上实现了区域尺度甚至全球尺度不同陆地生态系统生物量的动态监测。这一技术体系包括生物量遥感参数模型和生物量遥感机理模型。 生物量遥感估算研究大致可分为三个阶段: 最初的生物量遥感估算是利用单波段进行研究，如Prince和Goward研究认为，地上生物量与植物生长季内最小的可见光反射率存在着负相关，从而建立了地上生物量遥感估算的统计模型: =ρ W 7166.2- ) ( 61 . 式中，W为地上生物量;ρ为生长季A VHRR第一通道的最小值。利用单通道来 估算生物量，运算简便。但其受大气、土壤、传感器性能、太阳角度等一系列因素的影响强烈，估算精度较差。 第二阶段是利用植被指数来估算生物量，因其方法简便、估算精度较高而广为应用，从使用高空间分辨率的TM、MSS数据等到使用高时间分辨率的NOAA