张建双
- 作品数：3 被引量：18H指数：2
- 供职机构：东北林业大学林学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金长江学者和创新团队发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于多基线PolInSAR基线选择的森林高度反演方法被引量：2
- 2019年
- 为了解决单基线PolInSAR在更宽的森林高度范围内反演森林高度误差大的问题,提出了多基线PolInSAR的基线选择方法。使用JPL/NASA于2016年2月27日在加蓬森林区域获得UAVSAR L波段5个轨道的多基线全极化PolInSAR数据反演森林高度,基于相干分离最大算法(Maximum coherence difference,MCD)使复相干达到最大分离,改进PROD方法与ECC方法,并对这两种方法进行对比分析,同时使用NASA于2016年3月4日获取的激光雷达数据LVIS RH100验证反演的森林高度。通过绘制两种基线选择方法对应的k z、冠层复相干幅度与LVIS RH100的密度图来评估ECC方法和PROD方法选择基线的差异,并结合获得的森林高度图、误差图、密度图,分析对比两种基线选择方法的优劣。反演的森林高度出现低估高大森林(误差为负值)、高估低矮森林(误差为正值)的现象,同时低矮与高大森林区域的误差较大,且ECC方法的低估或高估的程度比PROD方法大,精度低于PROD方法。ECC方法将相干区域的线性程度作为判断标准,PROD方法综合考虑了复相干的相干分离程度(相干直线的拟合效果)与复相干幅度,在一定程度上缓解了ECC方法低估高大森林与高估低矮森林的问题,反演的森林高度优于ECC方法,精度比ECC方法提高了9.63%。PROD方法更适用于反演低矮与高大森林,ECC方法更适用于反演中等高度的森林。
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- 帽儿山温带落叶阔叶林通量塔风浪区生物量空间格局被引量：13
- 2016年
- 采用网格法在帽儿山温带落叶阔叶林通量塔风浪区(1500 m×400 m)内设置直径为20 m的圆形样地106个,运用地统计学方法和回归分析法研究了乔木生物量空间格局及其驱动因子。结果表明,风浪区总生物量平均值为153.63 Mg/hm^2,变异系数为37.89%;根冠比平均0.25(变化范围0.18—0.36)。总生物量、地上生物量和地下生物量的空间自相关显著,半方差模型的结构比分别为0.50、0.61和0.50,空间异质性尺度分别为276 m、198 m和375 m。硬阔叶林与杂木林的生物量组分和根冠比差异均不显著,但以胸高断面积(BA)为协变量,生物量组分差异显著。硬阔叶林和杂木林生物量组分与BA均呈极显著的线性正相关关系,BA可以解释总生物量和地上生物量空间变异的85%以上,表明局域尺度上BA可作为森林乔木生物量的预测因子。两种林型的生物量与优势高呈对数线性关系,但相关程度较低(R^2<0.41)。杂木林的各生物量组分与坡度显著正相关,但硬阔叶林的关系不显著。帽儿山落叶阔叶林乔木生物量受BA、优势高、林型、坡度和坡向共同驱动而存在空间变异,因此在整合通量塔与地面碳汇测量时需要考虑空间异质性。
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- 关键词：胸高断面积森林生物量根冠比
- 单基线PolInSAR森林高度反演方法研究被引量：3
- 2018年
- 极化干涉SAR(Polarimetric SAR interferometry,PolInSAR)森林高度反演是当前雷达遥感领域的研究热点,近年来出现了多种单基线PolInSAR森林高度反演方法。为了给单基线PolInSAR反演森林高度的算法提供基础,并探索和发展效果更优的反演方法,使用Pol SARpro软件模拟森林平均高度为18 m的L波段(L=23 cm)全极化干涉SAR数据,研究了森林高度反演算法中的DEM差分法、RVoG法、复相干幅度反演法、混合反演法,并基于相干优化法对混合反演法进行了改进;为了更准确地对算法的性能进行比较,给出方位向为48 bin时各算法的距离向剖面的对比图,并选取图像的中间区域,对森林高度位于3~30 m的1 104个样本点,应用均值和均方根误差RSME对5种方法模拟的18 m森林高度进行比较。结果表明:森林高度平均值反演结果由大到小依次为:复相干幅度反演法、混合反演法、改进的混合反演法、RVoG法、DEM差分法,分别为19.40、18.31、18.12、10.55、10.05 m,均方根误差(RMSE)由小到大依次为:改进的混合反演法、混合反演法、复相干幅度反演法、RVoG法、DEM差分法,分别为1.06、1.48、3.49、7.51、8.04 m;说明DEM差分法与RVoG法反演的森林高度存在明显低估,复相干反演法出现明显高估且其离散程度最大,混合反演法和改进的混合反演法与真实值的误差分别为0.31、0.12 m,改进的混合反演法与真实值的相差最小,离散程度最小,均方根误差最小,反演结果最优。改进的混合反演法综合了混合反演法与相干优化法的优点,使其估计的地形相位的均方根误差最小(0.045 rad),森林高度与真实值的误差最小,均方根误差最小,并且具有一定的鲁棒性。
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