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基于机载P波段全极化SAR数据的森林地上生物量估测

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[目的]森林生物量的空间精准量化对了解陆地碳储量、碳收支、碳平衡,以及揭示森林碳储量与全球气候变化的影响过程具有重要意义.P波段波长较长,在森林中具有更高的穿透能力,研究机载P波段SAR数据提高森林地上生物量(AGB)估测精度的可行性.[方法]以机载P波段全极化合成孔径雷达(SAR)数据和高精度激光雷达(LiDAR)数据估测的森林AGB抽样点为基础,提取20个极化SAR特征,并分别与森林AGB变化作敏感性响应情况分析.采用多元线性回归模型(MLR)、K近邻方法(KNN)、支持向量回归(SVR)和随机森林(RF)4种估测方法,探究机载P波段SAR数据的森林AGB估测精度.[结果]在较低森林AGB(均值约45 t·hm−2)的森林覆盖区中,P波段的同极化后向散射系数、Freeman-Durden和Yamaguchi分解中的表面和二次散射分量对森林AGB变化敏感;此外H-A-ALPHA极化分解的散射角(alpha)、拓展极化参数极化辨别率参数(PDR)也对森林AGB变化敏感.4种方法估测的森林AGB相对误差均约30％,其中MLR估测结果精度最低,估测精度为63.55％,均方根误差(RMSE)为19.16 t·hm−2;RF估测结果精度最高,估测精度为72.97％,RMSE为15.98 t·hm−2;KNN和SVR估计结果差别不明显,RMSE分别为17.04和17.09 t·hm−2.[结论]P波段SAR数据对估测森林AGB具有一定潜力,3种非参数方法的估测结果明显优于MLR参数方法.此外,P波段的森林AGB估测精度受到待估森林AGB水平高低的影响明显,在森林AGB水平较高的分组中估测精度较高.在森林AGB均值为45 t·hm−2,最大值为120 t·hm−2的森林覆盖区,以50 t·hm−2将森林AGB样点分为2组时,高森林AGB组的估测精度高出低AGB组约6％.
Forest above ground biomass estimation using airborne P band polarimetric SAR data

姬永杰、杨丛瑞、张王菲、曾鹏、张甫香、屈亚妮

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西南林业大学 地理与生态旅游学院,云南 昆明 650224

西南林业大学 国家林业和草原局西南生态文明研究中心,云南 昆明 650224

云南省红河州测绘地理信息服务中心,云南 红河 661199

西南林业大学林学院,云南 昆明 650224

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P波段 森林地上生物量 合成孔径雷达(SAR) 极化

32160365318602404216105980201444

2022

10.11833/j.issn.2095-0756.20220111

浙江农林大学学报
浙江农林大学

浙江农林大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.929
ISSN：2095-0756
年,卷(期)：2022.39(5)
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