基于多源遥感数据的森林生物量估算模型研究

探讨了利用光学遥感图像HJ1B和多极化L波段微波遥感数据ALOS/PALSAR建立森林生物量估算模型的方法,利用统计回归方法建立了4种模型：①利用雷达图像ALOS/PALSAR后向散射系数和实测生物量建立的生物量回归模型；②利用多光谱图像HJ1B进行混合像元分解( spectral mixture analysis,SMA)后的组分图像与雷达图像ALOS/PALSAR进行图像融合建立的生物量回归模型；③利用多光谱图像HJ1B进行混合像元分解后的组分图像与实测生物量建立的生物量回归模型；④利用HJ1B图像的NDVI指数与实测生物量建立的生物量回归模型。对4种模型估算的生物量进行了对比分析。结果表明：第2种方法融合后图像与森林地上生物量之间存在较好的定量关系,估算生物量与实测生物量一致性较好,估算生物量精度优于其他模型结果。利用光学和微波图像协同遥感能够有效地提高森林生物量估算的精度,但并非所有的融合方法都能提高生物量估算的精度。利用雷达和光学图混合像元分解法进行植被生态系统监测研究具有一定的应用潜力。