遥感支持的小班森林蓄积量估测方法研究

"这篇论文是关于使用遥感技术（RS）进行小班蓄积量估测的研究，由陈芸芝、汪小钦等人撰写。文章指出小班蓄积量是森林管理和经营的关键指标，通常通过地面调查和数学模型估算。随着遥感技术的进步，学者开始尝试利用遥感数据进行林业估测。研究中，作者选取了TM原始波段、比值波段、雷达后向散射系数等遥感数据，结合地形因素如高程、坡向，采用变量优选方法筛选关键影响因子，以预测小班平均蓄积量。实验结果显示，主要影响蓄积量的因子包括TM2、TM7、NDVI、特定比值波段、阴坡、幼龄林、坡度和郁闭度。预测误差约为10%，证明了遥感数据在林业遥感定量估测中的应用潜力。该研究是在漳浦县进行的，该地区以马尾松为主要树种，具有南亚热带海洋性季风气候。数据预处理包括TM和ERS-2 SAR数据的整合与处理。" 这篇研究的核心知识点如下： 1. **小班管理**: 小班是森林资源管理的基本单元，其蓄积量对于评估森林生长状况和制定管理策略至关重要。 2. **遥感技术应用**: 遥感(RS)被用来估计小班蓄积量，提供了一种非侵入性、高效的数据收集方式，特别是在大规模森林监测中。 3. **TM和ERS-2 SAR数据**: Landsat TM(Thematic Mapper)和ERS-2 SAR(European Remote Sensing Satellite 2 Synthetic Aperture Radar)数据是遥感图像，分别提供了光谱和雷达信息，用于森林特征分析。 4. **变量优选**: 通过变量选择来确定影响蓄积量的主要因子，如TM波段、NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)和地形因子，以建立更精确的预测模型。 5. **预测模型**: 建立了包含遥感和地形数据的模型来预测小班平均蓄积量，误差在10%左右，显示了模型的有效性。 6. **漳浦县案例**: 研究在福建省漳浦县进行，这个区域的气候和主要树种为马尾松，为研究提供了实地背景。 7. **数据预处理**: 包括遥感数据和地理数据的融合，确保了数据质量和模型构建的准确性。 这项研究对于提升森林资源调查的效率和准确性具有重要意义，为无样地数据的蓄积量遥感估测提供了新的思路。