光學(xué)與雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)聯(lián)合反演森林生物量方法研究

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2、學(xué)位論文是本人在巧帥指巧下進(jìn)巧的研究Ｌ作－。特別加ｙ？標(biāo)注和致謝的地山及取得的研究成果據(jù)巧所知，除丫文中夕ｈ論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的機(jī)巧成果，化不包含為獲巧電子科技大學(xué)或化它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使川過的材料。與巧問工作的同志對本研究所做的任何貴獻(xiàn)均Ｂ化論文中作／明確的說明并表示謝意。因期：年如］作者籍名：知論文使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論義的復(fù)印件和磁盤＇允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)呵ｙ■將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)

3、庫進(jìn)行檢索，可Ｗ采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（仗密的學(xué)位論文巧解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）＾，作者簽名：端導(dǎo)Ｊ）巾簽名：帶乂是Ｈ期：戶心！曰分類號密級注1UDC指導(dǎo)教師申請學(xué)位級別專業(yè)學(xué)位類別工程領(lǐng)域名稱提交論文日期2016.3.31論文答辯日期2016.5.22學(xué)位授予單位和日期答辯委員會主席評閱人注1：注明《國際十進(jìn)分類法UDC》的類號。TheMethodofResearchonEstimationofBiomassbySynergyOpticalandSARRemoteSensingDataAMasterThesisSubmittedt

4、oUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:MasterofEngineeringAuthor:LinYuefengSupervisor:Prof.LiuQinhuoAss.Prof.YangLeSchool:SchoolofResourcesandEnviroment摘要摘要森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，對人類生存有著十分重要的意義。其中，森林生物量不僅是生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力重要的評估指標(biāo)，也是反映森林生態(tài)環(huán)境的重要因子。同時，森林生物量在全球碳循環(huán)、水循環(huán)和能量循環(huán)中也起到了重要的作用。由于遙感技術(shù)具備快速、

5、準(zhǔn)確、對目標(biāo)無破壞性并能進(jìn)行宏觀監(jiān)測的優(yōu)勢，使其為大尺度森林生物量的估測和高時間分辨率的動態(tài)變化研究提供了便捷的途徑。同時，不同類型遙感數(shù)據(jù)記錄著森林不同層面信息。隨著遙感數(shù)據(jù)的多源化發(fā)展，人們將微波數(shù)據(jù)、光學(xué)數(shù)據(jù)和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)有效地結(jié)合使用，實現(xiàn)對森林生物量及其他森林結(jié)構(gòu)參數(shù)的估算，具有重大的研究空間與發(fā)展?jié)摿?。本文圍繞實現(xiàn)落葉松地上生物量估算，針對大興安嶺根河地區(qū)平緩山地地貌環(huán)境，探討了融合L波段ALOS/PALSAR微波雷達(dá)數(shù)據(jù)與多光譜TM數(shù)據(jù)對根河地區(qū)落葉松地上生物量與冠層高度估算的可行性，實現(xiàn)了利用森林三維相干雷達(dá)散射模型對生物量和其他森林參數(shù)的估算。研究結(jié)果表明，在

6、物理機(jī)理模型基礎(chǔ)上，融合微波與光學(xué)遙感數(shù)據(jù)對森林生物量的估算可以充分發(fā)揮多源遙感數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，具有一定的適用性。本研究取得的主要成果與結(jié)論如下：1.多光譜遙感數(shù)據(jù)對森林植被冠層水平信息的獲取具有一定的優(yōu)勢，利用Landsat5/TM數(shù)據(jù)實現(xiàn)對研究區(qū)森林葉面積指數(shù)的估算。TM多光譜數(shù)據(jù)提取得到NDVI,SAVI,MSAVI,RDVI,MCARI等植被指數(shù)，提出采用最小二乘法構(gòu)建估算該森林地區(qū)最佳LAI估算模型，通過對比其他方法的估算結(jié)果發(fā)現(xiàn)，該方法在一定程度上提高了估算精度。2.基于EFAST算法對PolSARproSIM雷達(dá)散射模型復(fù)雜的輸入?yún)?shù)進(jìn)行全局敏感性分析，強(qiáng)化了對雷達(dá)模

7、型的認(rèn)識并簡化了復(fù)雜的輸入?yún)?shù)。對于PALSAR傳感器(1.27GHz)而言，雷達(dá)模型的敏感性輸入?yún)?shù)主要是衛(wèi)星入射角、樹木高度、林分密度和地表粗糙度，總的敏感性指數(shù)均大于0.1。3.基于光學(xué)遙感數(shù)據(jù)提取的森林冠層結(jié)構(gòu)信息(LAI)與樣地實測數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對PolSARproSIM模型進(jìn)行本地化。模型模擬與實際森林場景相符合，利用模擬得到后向散射系數(shù)、模型模擬的生物量與模型的不同后向散射機(jī)制對模型本地化過程進(jìn)行模擬與驗證，結(jié)果表明雷達(dá)模型可用于研究區(qū)模擬。4.基于PolSARproSIM模型模