运用林分密度和平均高估测思茅松人工林地上生物量

作者：张国飞; 岳彩荣^*; 赵勋; 罗洪斌; 谷雷

来源：东北林业大学学报, 2021, 49(01): 16-22.

DOI：10.13759/j.cnki.dlxb.2021.01.004

• 思茅松人工林
• 林分疏密度
• 地上生物量
• 植被覆盖度
• 叶面积指数

以65块云南省普洱地区思茅松人工林圆形样地数据和sentinel-2多光谱影像数据为研究对象,利用林分平均高与林分密度(每公顷株数、林分疏密度、植被覆盖度、叶面积指数)估测思茅松人工林林分地上生物量。分析思茅松人工林林分地上生物量与林分密度指标的相关性;采用参数模型(不变参数模型和可变参数模型)和非参数模型(包括支持向量机、随机森林和BP神经网络)探索平均高和林分密度等变量估测林分思茅松人工林地上生物量。结果表明:思茅松人工林林分地上生物量与每公顷株树、林分疏密度、植被覆盖度、叶面积指数呈显著正相关(r>0.5);在构建思茅松人工林地上生物量的所有模型中,每公顷株数-林分平均高构建的可变参数模型(R2=0.966 0,RMSE=10.05 t·hm-2)效果最优,林分平均高-林分疏密度构建的RF模型(R2=0.901 7,RMSE=19.37 t·hm-2)次之,林分平均高-植被覆盖度构建的RF模型(R2=0.748 4,RMSE=33.36 t·hm-2)最差;林分密度-平均高的地上生物量模型与实测地上生物量的相关性较高(R2=0.966 0),反演误差值较低(RMSE=10.05 t·hm-2);叶面积指数比植被覆盖度对林分地上生物量变动有更好的解释能力,每公顷株数对林分地上生物量变动的解释能力好于林分疏密度。

• 单位
  西南林业大学