文献类型： 中文期刊

作者： 秦蓁 ¹ ; 舒清态 ¹ ; 杨焕芬 ¹ ; 罗绍龙 ¹ ; 杨正道 ¹ ; 段丹丹 ² ;

作者机构： 1.西南林业大学林学院

2.北京市农林科学院信息技术研究中心

关键词： ICESat-2/ATLAS;Landsat 9;序贯高斯条件模拟;叶面积指数;估测

期刊名称： 森林与环境学报

ISSN： 2096-0018

年卷期： 2024 年 44 卷 005 期

页码： 539-550

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 叶面积指数（LAI）是评估森林生态系统健康状况的重要参数，为探究遥感数据在估测区域尺度森林LAI的能力，以搭载了先进地形激光测高仪系统（ATLAS）的冰、云和陆地高程卫星（ICESat-2）为主要信息源，协同陆地卫星（Landsat 9）及地形因子，结合51块实测样地数据，采用序贯高斯条件模拟（SGCS）方法与随机森林（RF）、梯度提升回归树（GBRT）、支持向量机（SVM）与K近邻（KNN）模型进行区域尺度的龙竹（Dendrocalamus giganteus）LAI遥感估测。结果表明：（1）在提取的46个ICESat-2/ATLAS光斑参数中，经Pearson相关性分析后，最佳拟合分段地形高度、插值地形表面高度、绝对平均冠层高度、太阳高度角4个特征参数与实测LAI具有显著相关性。（2）在RF、 GBRT、 SVM、 KNN模型中，多源遥感数据结合RF模型估测的LAI结果最佳，决定系数（R²）、均方根误差(E_rms)、平均绝对误差(E_ma)分别为0.901、0.352、 0.289。（3）使用SGCS方法及RF模型估测的研究区LAI为2.089～2.493，平均值为2.291。基于ICESat-2/ATLAS高密集光斑进行区域尺度LAI估测具有一定优势，光学影像数据及地形因子等辅助数据的加入，可有效提升模型估测精度，为高效率、低成本区域尺度LAI估测提供了案例，还为将ICESat-2/ATLAS数据与其他遥感影像相结合以估测其他森林结构参数提供了新的思路。