[1]崔立,闫保银.基于遥感技术的森林蓄积量估测研究进展[J].江苏林业科技,2020,47(04):45-49.[doi:10.3969/j.issn.1001-7380.2020.04.011]
点击复制

基于遥感技术的森林蓄积量估测研究进展()
分享到:

《江苏林业科技》[ISSN:1001-7380/CN:32-1236/S]

卷:
第47卷
期数:
2020年04期
页码:
45-49
栏目:
综述与专论
出版日期:
2020-08-31

文章信息/Info

文章编号:
1001-7380(2020)04-0045-05
作者:
崔立闫保银
南京国图信息产业有限公司,江苏南京210000
关键词:
森林资源调查蓄积量遥感估测研究进展
分类号:
TP79:S758.5+1; S758.5+1
DOI:
10.3969/j.issn.1001-7380.2020.04.011
文献标志码:
A
摘要:
森林蓄积量是林业调查中重要的调查因子之一。传统的林业调查多采用样地实测法。该方法虽具较高的精度,但耗时长,强度大,往往需要投入大量的人力与物力。遥感技术的发展为林业调查方式的创新带来契机。该文总结、归纳了近年来利用遥感技术(包括光学遥感、雷达遥感以及LiDAR)估测林木蓄积量的研究进展,并对相关遥感技术的估测应用进行了对比与分析,指出了现阶段遥感估测木蓄积量所存在的问题,并对未来的估测研究进行了展望。

参考文献/References:

[1]汪康宁,吕杰,李崇贵.基于多尺度遥感影像纹理特征的森林蓄积量反演[J].中南林业科技大学学报,2017, 37(11):84-89.
[2]刘海清.森林蓄积量遥感估测的应用研究[D].西安:西安科技大学, 2009.
[3]涂云燕.森林蓄积量遥感估测研究[D].北京:北京林业大学, 2013.
[4]贾嘉辉.高分遥感森林蓄积量估测算法研究[D].西安:西安科技大学,2017.
[5]SCHROEDER P,BROWN S, MO J, et al. Biomass estimation for temperate broadleaf forests of the United States using inventory data[J].Forestry Science,1997, 43(3):424-434.
[6]HALL R J, SKAKUN R S,ARSENAULT E J,et al.Modeling forest stand structure attributes using Landsat ETM+data: Application to mapping of aboveground biomass and stand volume[J].Forest Ecology & Management,2006,225(1):378-390.
[7]MOHANMMADI J,SHATAEE S, BABANEZHAD M.Estimation of forest stand volume,tree density andbiodiversity using Landsat ETM + Data, comparison of linear and regression tree analyses[J].Procedia Environmental Sciences,2011,7:299-304.
[8]STUMPF A,KERLE N.Object-oriented mapping of landslides using Random Forests[J].Remote Sensing of Environment,2011,115(10):2564-2577.
[9]宋亚斌,邢元军,江腾宇,等.基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究[J].中南林业科技大学学报,2020,40(4):22-27,33.
[10]FAROOQ S,GOVIL H.Mapping Regolith and Gossan for Mineral Exploration in the Eastern Kumaon Himalaya,India using hyperion data and object oriented image classification[J]. Advances in Space Research,2014, 53(12):1676-1685.
[11]张超,彭道黎,涂云燕,等.利用TM影像和偏最小二乘回归方法估测三峡库区森林蓄积量[J].北京林业大学学报,2013,35(3):15-21.
[12]厉香蕴,孔丽.基于Landsat 8的霍山县森林蓄积量反演估算[J].智能城市,2019,5(11):71-72.
[13]冯凯,刘昌华,彭词清.基于landset 8遥感影像数据的森林蓄积量反演[J].矿山测量,2020(1):27-30,39.
[14]向安民,刘凤伶,于宝义,等.基于k-NN方法和GF遥感影像的森林蓄积量估测[J].浙江农林大学学报, 2017, 34(3):406-412.
[15]王海宾,彭道黎,高秀会,等.基于GF-1 PMS影像和k-NN方法的延庆区森林蓄积量估测[J].浙江农林大学学报, 2018,35(6):1070-1078.
[16]李世波,林辉,王光明,等.基于GF-1的森林蓄积量遥感估测[J].中南林业科技大学学报,2019,39(8):70-86.
[17]郭东华.雷达对地观测理论与应用[M].北京:科学出版社,2000.
[18]HARRELL P A,KASISCHKE E S,BOURGEAU-CHAVEZ L L,et al. Evaluation of approaches to estimating aboveground biomass in Southern pine forests using SIR-C data[J].Remote Sensing of Environment,1997, 59(2):223-233.
[19]RANSON K J,SUN G.Mapping biomass for a northern forest ecosystem using multi-frequency SAR data[C]∥Proceedings of the International Geoscience and Remote Sensing Symposium,IGARSS, 92.1992(2):1220-1222.
[20]DOBSON M C,ULABY F T,PIERCE L E,et al.Estimation of forest biophysical characteristics in Northern Michigan with SIR-C/X-SAR[J].IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing,1995,33(4):877-895.
[21]刘羽.合成孔径雷达在林业调查中的应用概述[J].内蒙古林业调查设计,2019,42(3):55-57.
[22]王臣立,牛铮,郭治兴,等. Radarsat SAR的森林生物物理参数信号响应及其蓄积量估测[J]. 国土资源遥感, 2005 (2):24-28.
[23]范凤云.基于机载LiDAR和极化SAR数据的山区森林蓄积量估测方法研究[D].北京:中国林业科学研究院,2010.
[24]杨永恬,杨广斌,赵海兵.喀斯特山区森林蓄积量的合成孔径雷达遥感估测研究[J].林业资源管理,2018(4):100-104.
[25]崔要奎,赵开广,范闻捷,等. 机载Lidar数据的农作物覆盖度及LAI反演[J]. 遥感学报,2011,15(6):1276-1288.
[26]黄华国. 激光雷达技术在林业科学研究中的进展分析[J].北京林业大学学报, 2013, 35(4):134-143.
[27]MEANS, J E, ACKER S A, HARDING D J, et al.Use of large-footprint scanning airborne Lidar to estimate forest stand characteristics in the Western Cascades of Oregon[J].Remote Sensing of Environment, 1999, 67(3): 298-308.
[28]LEFSKY M A,COHEN W B,ACKER S A,et al.Lidar Remote Sensing of the canopy structure and biophysical properties of Douglas-Fir Western Hemlock Forests[J].Remote Sensing of Environment,1999,70(3):339-361.
[29]ZHAO K,POPESCU S,NELSON R. Lidar remote sensing of forest biomass: A scale-invariant estimation approach using airborne lasers[J].Remote Sensing of Environment, 2009, 113(1):182-196.
[30]苏德添, 伍琳琳, 章范怡,等. 基于毛竹冠层LiDAR点云密度测算其蓄积量[J].中国激光,2020,47(4):1-8.
[31]许子乾.基于无人机航测与激光雷达技术的林分特征及生物量估测[D].南京:南京林业大学,2019.
[32]张峥男.机载激光雷达亚热带森林结构参数及蓄积量分布估测研究[D].南京:南京林业大学,2018.
[33]胡鸿,许延丽,鞠洪波,等.基于遥感影像的福建省长汀县级植被覆盖变化监测及分析[J].南京林业大学学报(自然科学版),2019,43(3): 92-98.
[34]GIBBS H K,BROWN S,NILES J O, et al.Monitoring and estimating tropical forest carbon stocks: making REDD a reality[J].Environmental Research Letters,2007,2(4):45023.
[35]赵明瑶,刘会云,张晓丽,等.基于林分结构响应的PALSAR森林结构参数估测[J]. 北京林业大学学报, 37(6):61-69.
[36]林越. 基于微波散射模型的森林生物量估算及模型可视化[D].哈尔滨:哈尔滨师范大学,2016.
[37]侯峰. LIDAR详细介绍及其应用举例综述[J].科技广场, 2014(4):95-100.
[38]胡凯龙,刘清旺,李世明,等.运用融合纹理和机载LiDAR特征模型估测森林地上生物量[J].东北林业大学学报, 2018, 46(1):52-57.
[39]XIANG H,TIAN L.Development of a low-cost agricultural remote sensing system based on an autonomous unmanned aerial vehicle(UAV)[J].Biosystems Engineering,2011, 108(2):174-190.
[40]赵芳.测树因子遥感获取方法研究[D].北京:北京林业大学,2014.
[41]闫利,岳昔娟,崔晨风.一种定量确定遥感融合图像空间分辨率的方法[J].武汉大学学报(信息科学版), 2007, 32(8): 667-670.
[42]PUISSANT A, ROUGIER S, STUMPF A. Object-oriented mapping of urban trees using Random Forest classifiers[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2014, 26:235-245.
[43]方明程.高分遥感纹理信息对森林蓄积量估测的影响规律研究[D].西安:西安科技大学,2016.
[44]MONTEALEGRE A L, LAMELAS M T, DE LA RIVA J, et al. Use of low point density ALS data to estimate stand-level structural variables in Mediterranean Aleppo pine forest[J]. Forestry,2016,89(4): 373-382.
[45]SABOL J, PROCHZKA D, PATOKA Z . Development of models for forest variable estimation from airborne laser scanning data using an area-based approach at a plot level[J]. Journal of Forest Science, 2016, 62(3):137-142.
[46]VEGA C, RENAUD J-P, DURRIEU S, et al. On the interest of penetration depth, canopy area and volume metrics to improve Lidar-based models of forest parameters[J]. Remote Sensing of Environment:An Interdisciplinary Journal, 2016,175:32-42.
[47]曹林, 佘光辉, 代劲松,等. 激光雷达技术估测森林生物量的研究现状及展望[J].南京林业大学学报(自然科学版), 2013, 37(3):163-169.
[48]FLOREANO D, WOOD R J . Science, technology and the future of small autonomous drones[J]. Nature, 2015, 521(7553):460-466.

相似文献/References:

[1]戴怀宝.对泗洪县国有林场改革的调查与思考[J].江苏林业科技,2015,42(06):49.[doi:doi:10.3969/j.issn.1001-7380.2015.06.012]
[2]陈兴忠,张 露*,何响凤.泰州市湿地资源现状、特点及保护对策[J].江苏林业科技,2016,43(02):54.[doi:10.3969/j.issn.1001-7380.2016.02.016]
[3]吴瑞石.虞山林场可持续经营的经验与问题分析[J].江苏林业科技,2017,44(03):54.[doi:10.3969/j.issn.1001-7380.2017.03.013]
[4]万 欣,王 磊*,江 浩,等.森林景观质量研究现状与展望[J].江苏林业科技,2017,44(06):43.[doi:10.3969/j.issn.1001-7380.2017.06.012]
 WAN Xin,WANG Lei*,JIANG Hao,et al.Research status and prospect of the landscape benefit of artificial forest[J].Journal of Jiangsu Forestry Science &Technology,2017,44(04):43.[doi:10.3969/j.issn.1001-7380.2017.06.012]
[5]王磊,万欣,王火.江苏长江沿岸森林生态系统服务功能价值评估[J].江苏林业科技,2020,47(03):16.[doi:10.3969/j.issn.1001-7380.2020.03.004]
 Wang Lei,Wan Xin,Wang Huo.Evaluation of ecological service of forests along the Yangtze River in Jiangsu Province[J].Journal of Jiangsu Forestry Science &Technology,2020,47(04):16.[doi:10.3969/j.issn.1001-7380.2020.03.004]
[6]戚阳艳,万欣*,江浩,等.扬州市长江沿岸森林生态系统服务功能价值评估[J].江苏林业科技,2021,48(02):19.[doi:10.3969/j.issn.1001-7380.2021.02.005]
 Qi Yangyan,Wan Xin*,Jiang Hao,et al.Assessment of ecological service function’s value of forests along the Yangtze River in Yangzhou City[J].Journal of Jiangsu Forestry Science &Technology,2021,48(04):19.[doi:10.3969/j.issn.1001-7380.2021.02.005]
[7]严俊.牛首山森林公园森林景观提升初探[J].江苏林业科技,2021,48(02):52.[doi:10.3969/j.issn.1001-7380.2021.02.012]
[8]王晓,洪刚俊.镇江市“十三五”年森林采伐限额管理分析[J].江苏林业科技,2021,48(05):53.[doi:10.3969/j.issn.1001-7380.2021.05.009]
[9]邱岚,孟子翔,朱俊洪,等.溧阳市古树名木资源现状分析[J].江苏林业科技,2022,49(06):53.[doi:10.3969/j.issn.1001-7380.2022.06.0010]
[10]詹雅婷,戴宁江,戎欣,等.结合全国第三次国土调查资料的DeepLabV3+林地、草地、湿地资源监测研究[J].江苏林业科技,2023,50(03):37.[doi:10.3969/j.issn.1001-7380.2023.03.007]

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2020-04-03修回日期:2020-04-25
基金项目:“基于二三维一体化的森林资源监管实践”(SCX2020C0024)
作者简介:崔立(1982- ),男,陕西延安人,工程师,硕士。主要从事林业调查规划与信息化建设工作。
更新日期/Last Update: 2020-09-30