利用LiDAR、SPOT和TM数据协同反演森林生物量研究
森林生物量的遥感估算是全球气候变化研究的重要组成部分。随着遥感技术的发展，利用陆地卫星光学数据对森林生物量进行大范围研究已经成为现实。最优的森林生物量反演需要通过一种方式最详细的得到森林的垂直结构信息，这只能通过实地测量才能达到这样的精度，目前还没有一种传感器可以达到这种要求实现高精度的森林生物量测量。但激光雷达数据能够提供最为精确的森林三维结构参数信息，成为估算森林生物量的最佳传感器。在本文中，选定甘肃大野口实验区，分别使用激光雷达，SPOT和TM数据对实验区的森林生物量进行了反演研究。通过激光雷达数据分别与SPOT和TM数据的联合反演，我们得出在实验区 LiDAR数据和TM数据协同反演森林生物量具有更高的精度。最后，利用LiDAR数据和TM数据建立的森林生物量反演模型反演的得到了实验区的森林生物量分布图。本文研究的结果再次表明，激光雷达是最好的树冠高度和生物量估算的单一传感器。同时，得出LiDAR数据和光学遥感数据协同反演时，并不是光学遥感数据的空间分辨率越高得到反演结果越好的结论。
激光雷达 光学遥感数据 协同反演 森林生物量
倪希亮 曹春香 徐敏 陈伟
中国科学院 遥感应用研究所 遥感国家重点实验室, 北京 100101 中国科学院研究生院 中国科学院 遥感应用研究所 遥感国家重点实验室, 北京 100101
国内会议
哈尔滨
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2011-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）