應用XGBoost算法對森林地上生物量的機載LiDAR反演1)

李洋 彭道黎 袁鈺娜

(森林資源和環境管理國家林草局重點實驗室(北京林業大學),北京,100083)(珠江水利委員會珠江流域水土保持監測中心站)

森林生物量是評價森林生態系統固碳和碳平衡能力的重要變量,準確估算森林生物量對于研究大面積陸地生態系統的碳循環尤為重要[1]。森林地上生物量占陸地生態系統總量的90%[2],作為森林結構參數的重要組成部分,間接地反映森林的固碳能力,在森林碳儲量評估中充當著重要的評價因子。因此,快速、準確地估測森林地上生物量已經成為全球氣候變化研究領域日益關注的問題。

國內外對森林地上生物量反演進行了大量的研究,傳統的生物量估計通常是根據固定樣地連續觀測數據,通過異速生長方程預測樣地內單木生物量求和得到樣地生物量,從而進一步得到更大尺度的森林生物量[3]。但是這種測量方法存在較大的局限性,不僅耗時多、成本高、工作量大,而且對生態系統具有破壞性。隨著遙感與地理信息技術的快速發展,利用主被動遙感影像技術(波段信息、植被指數等)與森林地上生物量建立參數化及非參數化模型研究越來越多[4-7]。然而光學被動遙感影像技術易受森林植被物候、天氣等影響,并且存在植被信號飽和問題。隨著激光雷達技術的不斷發展及日趨成熟,森林參數的定量獲取取得了顯著突破。

激光雷達依據地面采樣點激光回波脈沖相對于發射激光主波之間的時間延遲獲得傳感器到地面采樣點的距離[8],獲取點云高度、密度、分布、強度及波形信息,從而得到樣地的三維結構參數,并且具有極高的測距分辨能力和抗干擾能力。……