杨金明
- 作品数：11 被引量：132H指数：7
- 供职机构：东北林业大学林学院更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家教育部博士点基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学天文地球更多>>
- 黑龙江长白山森林生物量的时空变化分析被引量：19
- 2011年
- 森林生物量碳储量的空间分布及其变化信息,对揭示地表空间变化规律及驱动因子、分析评价森林生产力及生态功能具有重要意义。该文以20世纪70年代、80年代、90年代和21世纪初4个时期的遥感数据和同期的森林资源清查样地数据为基础,应用遥感信息模型,估算了黑龙江长白山地区的森林生物量,分析了该地区森林生物量的时空动态变化,以及森林生物量随高程、坡度和坡向的变化规律。结果表明:该地区4个时期的森林平均生物量分别为81.56、44.27、48.27和54.82t·hm-2。4个时期总的森林生物量分别为5.37×108、2.83×108、3.06×108和3.46×108t。20世纪70年代到21世纪初森林平均生物量和总的森林生物量都呈现出先降低后增加的趋势,呈先下降趋势的主要原因是20世纪70-80年代以森林采伐为主,后增加趋势的主要原因是实施天然林保护工程起到了很大的作用。该地区4个时期森林生物量随高程、坡度和坡向都表现出一致性的变化规律,森林生物量随高程和坡度变化都呈先增加后减少的趋势,导致这一现象的主要原因是,高程、坡度和坡向变化引起了局地气候条件的变化,从而直接影响森林生长环境,造成森林分布的变化。森林生物量在200-400m高程所占的比例最大,约为35%,在坡度5°-15°所占的比例接近50%。森林生物量在南坡和西南坡所占的比例最小,为7%;平坡所占的比例最大,为28%;南坡次之,为19%。
- 毛学刚范文义李明泽于颖杨金明
- 关键词：生物量森林生物量遥感信息模型
- 三个日太阳总辐射估算模型的比较被引量：11
- 2014年
- 利用东北三省及内蒙古东部13个气象站1982—2012年的数据,分析比较了3个估算日太阳总辐射的模型(-P模型、Thornton-Running模型和刘可群等提出的模型).经交叉验证分析的结果表明:3个模型的平均绝对误差(MAE)分别为1.71、2.83和1.68 MJ·m-2·d-1,表明利用了日照百分率的-P模型和刘可群等提出的模型对于日太阳总辐射的估算效果明显优于没有利用日照百分率的Thornton-Running模型.刘可群等提出的模型对无日照情况的处理起到了很好效果,其无日照情况下的MAE和偏差百分比分别比-P模型小18.5%和33.8%.在有日照情况下利用-P的简单线性模型计算日太阳总辐射即可获得较高精度.-P模型、Thornton-Running模型和刘可群等提出的模型对日太阳总辐射分别高估12.2%、19.2%和9.9%.各气象站MAE随地理位置的变化不大,MAE随年代的推移呈递减趋势,原因可能是1993年更换辐射观测仪器后所导致的观测精度的变化.3个模型在有雨日、无日照和暖季情况下的MAE均远大于无雨日、有日照和冷季,说明利用气象要素推算太阳辐射的模型有待对不同的天气情况进行不同处理.
- 杨金明范文义赵颖慧
- 关键词：日照百分率气象要素
- 三种森林生物量估测模型的比较分析被引量：43
- 2011年
- 森林生物量的定量估算为全球碳储量、碳循环研究提供了重要的参考依据。该研究采用黑龙江长白山地区的TM影像和133块森林资源一类清查样地的数据,选取地学参数、遥感反演参数等71个自变量分别构建多元逐步回归模型、传统BP(back propagation)神经网络模型和基于高斯误差函数的BP神经网络改进模型(Gaussian error function,Erf-BP),进而估算该地区的森林生物量,并进行比较分析。结果表明,多元逐步回归模型估测的森林生物量预测精度为75%,均方根误差为26.87t·m-2;传统BP神经网络模型估测森林生物量的预测精度为80.92%,均方根误差为21.44t·m-2;Erf-BP估测森林生物量的预测精度为82.22%,均方根误差为20.83t·m-2。可见,改进后的Erf-BP能更好地模拟生物量与各个因子之间的关系,估算精度更高。
- 范文义张海玉于颖毛学刚杨金明
- 关键词：生物量BP神经网络模型
- 长白山林区森林生物量遥感估测模型被引量：21
- 2011年
- 采用黑龙江长白山地区TM图像和143块森林资源连续清查固定样地数据及野外调查补充样地数据,选择包括各波段灰度值、不同波段灰度值之间的线性和非线性组合(包括11种植被指数)、纹理信息以及环境因子在内的75个自变量,分别采用逐步回归分析法和偏最小二乘回归法建立黑龙江长白山林区森林生物量遥感估测模型:逐步回归法采用5个自变量所建模型平均拟合精度为76.5%,均方根误差为19.12t·hm-2,样地生物量真实值与预测值相关系数为0.5434;偏最小二乘回归法采用10个自变量所建模型平均拟合精度85.8%,均方根误差9.92t·hm-2,样地生物量真实值与预测值相关系数0.8603,偏最小二乘回归法要优于逐步回归法。利用建立的偏最小二乘回归模型计算得到黑龙江长白山2007生物量等级分布图,采用29个检验样本对反演结果进行检验,计算得到29个样本的平均预测精度为83.73%。
- 范文义李明泽杨金明
- 关键词：TM森林生物量偏最小二乘回归BOOTSTRAP
- ALOS融合影像质量评价及其土地盐渍化应用研究被引量：5
- 2015年
- 将经过配准的同一地区不同空间分辨率和光谱分辨率的遥感影像进行融合是提高土地覆盖/土地利用分析精度的有效途径。采用PCA、IHS、HPF和小波变换融合法对内蒙古杭锦后旗中部地区的ALOS全色和多光谱影像进行融合,并对融合结果进行了定性和定量评价。基于地物光谱特征、解译标志和监督分类法提取试验区土地盐渍化信息,比较多光谱影像和融合影像的土地盐渍化信息提取精度。结果显示,PCA、IHS和HPF融合影像的空间细节表现能力得到提升,而PCA和小波变换融合影像的光谱保真度优于IHS和HPF融合影像;PCA融合影像的盐渍化分类精度、总分类精度和Kappa系数均为最高,是最适于试验区土地盐渍化分类研究的融合方法。
- 张利华翟靖超李珊杨金明
- 关键词：ALOS影像融合土地盐渍化
- 长白山林区森林生物量变化定量驱动分析被引量：8
- 2011年
- 根据研究区单木生物量模型及森林资源清查资料计算样地生物量,采用试验精度较高的遥感模型进行4期遥感数据的森林生物量估算,获得区域单位面积生物量变化值,并利用bootstrap方法对引起这种变化的气象因素、森林经营活动因素和社会经济因素等驱动因子进行变量筛选,利用偏最小二乘算法建立不同时间段的森林生物量变化驱动模型,计算变量投影重要性指标(VIP)定量刻画各因素对森林生物量变化的影响重要程度.结果表明:目前人为因素对长白山林区森林生物量变化的影响程度(VIP值)已经小于自然因素,说明国家对林区的森林保护政策已经起到了明显的效果.本文拓宽了森林生物量变化驱动分析的内容,引入了VIP值对森林生物量的变化驱动因子进行定量刻画,为定量分析森林生物量的变化提供了一条新的途径.
- 杨金明范文义李明泽田利军毛学刚于颖
- 关键词：森林生物量
- 小兴安岭主要树种生物量的理论模型被引量：7
- 2011年
- 为了研究大尺度森林生物量,利用高精度的林木生物量模型准确估算单木生物量,以树木胸径D为基本自变量,采用chebyshev正交多项式系构建新的自变量组合,并利用偏最小二乘方法进行回归,建立了小兴安岭15个树种的生物量理论模型,并将之与采用常规生物量模型建立的模型进行了精度比较。结果表明:生物量理论模型方法对样本的拟合效果普遍好于传统方法,所有树种的平均拟合精度比常规生物量模型法的平均拟合精度高出近6个百分点。但是,经实验发现,理论生物量模型在预测方面还存在一些问题,若在实际中应用此模型,还需做进一步的改进研究。
- 杨金明范文义
- 关键词：生物量模型偏最小二乘
- 基于分布式水文模型的森林水源涵养功能评价——以新林流域为例
- 森林是自然界中重要的可再生资源，能够调节气候、涵养水源、净化空气等，有效地改善生态环境。森林植被可以影响水文过程，改变降雨的再分配途径，影响土壤中水分的运动等，从而缓和地表径流，增加壤中流和地下径流，在一定程度上能够起到...
- 杨金明
- 关键词：森林资源生态系统水源涵养功能分布式水文模型
- 基于过程模型的森林流域的实际蒸散发研究被引量：2
- 2013年
- 蒸散发是陆地水文收支平衡中非常重要的一部分,是水资源评价和可持续性水资源管理政策的决定性关联因素.利用Terrain-Lab过程模型对大兴安岭地区一个流域进行了蒸散发量分析,得到了研究区2008年每日及全年的蒸散发量,分析了不同土地覆盖类型的蒸散强度.模型输入数据有DEM（Digital Elevation Model）、土地覆盖类型、LAI（Leaf Area Index）和气象数据等.流域年总蒸散发量为255.02 mm,占全年总降雨量（599.68mm）的42.5％,其中6～8月的蒸散发占全年总蒸散发量的73％.针叶林、阔叶林及针阔混交林对蒸散发的贡献率分别为97.4％、0.4％和1.7％,其他土地覆盖类型总的贡献率为0.5％.
- 杨金明范文义
- 关键词：流域物理模型
- 中国东北地区日总太阳辐射估算研究被引量：2
- 2013年
- 基于改进后的Bristow-Campbell模型,利用12个气象站的日辐射数据、温度、湿度和降雨等气象数据及高程、坡度、坡向等地理因子建立了适合我国东北地区的每日短波辐射估算模型;将一年分为冷季和暖季两部分,利用降雨量和日照时数变量,分别采用四参数和六参数法获得了模型的最佳参数。结果表明,六参数法在保证全年平均绝对误差(MAE)不增大的前提下使得冷季和暖季的辐射估算偏差呈现正态分布,每日太阳总辐射的预测MAE及偏差值分别约为2.43和-0.12 MJ/(m2·d)。
- 杨金明范文义
- 关键词：太阳辐射气温
