基于地统计学和多源遥感数据的森林碳密度估算

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成果类型：

期刊论文

作者：

严恩萍;赵运林;林辉;莫登奎;王广兴

通讯作者：

Lin, Hui

作者机构：

[严恩萍; 林辉; 王广兴; 赵运林; 莫登奎] Key Laboratory of Forestry Remote Sensing Big Data &, Ecological Security for Hunan Province, Central South University of Forestry &, Technology, Changsha, 410004, China

[王广兴] Department of Geography, Southern Illinois University, Carbondale, IL, 629012, United States

[严恩萍; 林辉; 王广兴; 赵运林; 莫登奎] College of Forestry, Central South University of Forestry &, Technology, Changsha, 410004, China

通讯机构：

Key Laboratory of Forestry Remote Sensing Big Data & Ecological Security for Hunan Province, Central South University of Forestry & Technology, Changsha, China

语种：

中文

关键词：

林业遥感;森林资源清查;多源遥感;基于块的序列高斯协同模拟;森林碳密度

关键词(英文)：

Forest carbon density;Forest resource inventory;Forestry remote sensing;Multi resource remote sensing;Sequential Gaussian block co-simulation

期刊：

林业科学

ISSN：

1001-7488

年：

2017

卷：

期：

页码：

72-84

DOI：

10.11707/j.1001-7488.20170708

基金类别：

国家“十二五”高技术发展研究计划项目（2012AA102001）国家自然科学基金面上项目（31470643）林学重点学科开放基金拟资助项目（2016YB08）

机构署名：

本校为第一且通讯机构

院系归属：

林学院

摘要：

【目的】基于遥感影像空间分辨率和地面样地大小不一致的现象,采用地统计学和多源遥感数据进行森林碳密度估算,为MODIS数据在区域森林碳密度估算领域的应用提供参考。【方法】以湖南省攸县为试验区,首先利用基于块的序列高斯协同模拟算法,将25. 8 m × 25. 8 m的样地数据分别上推到250 m × 250 m、500 m × 500 m和1 000 m × 1 000 m;然后将上推后的样地数据分别与MOD13Q1、MOD09A1、MOD15A2数据结合,利用序列高斯协同模拟算法开展区域森林碳密度估算研究;最后将最优结果用于湖南省森林碳密度估算。【结果】Landsat5和 MODIS数据与森林碳密度的敏感因子具有高度相似性,排在前3位的分别为1 /TM...

摘要(英文)：

Objective: Due to the inconsistency of spatial resolutions between sample plots and image pixels, in this study the estimation of forest carbon density was conducted by using geostatistics method and multi-resource remote sensing data, which aims to provide reference for the application of MODIS data in the regional estimation of forest carbon density. Method: Firstly, the spatial block co-simulation algorithm was employed to scale up the sample plots of forest carbon density in You county of Hunan Province from the spatial resolution of 25.8 m...

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