机载激光雷达/VIS指标的森林生物量估测

摘要：量化全球大区域森林地区的生物量是至关重要的，这是完善生态系统、模拟气候变化方式的一个非常重要的过程。本文在获取的激光雷达数据和实地测量数据的基础上，分析相应地区的区域生物量和激光雷达指标之间的关系，以检测和评估利用激光雷达方式来估测森林生物量上的准确性。

关键字：激光雷达；生物量；指标

1 引言

准确估算全球生物量对研究目前的拟合气候模型、量化气候变化以及了解生态系统的过程是极其重要的。随着雷达和激光雷达的迅速发展，为研究全球生物量遥感估测提供了可能性。一般情况下，遥感测量方法不会直接测量森林生物量，而是间接测量生物量的相关因子，如森林结构、郁闭度和密度等。

2 生物量估测

2.1 LVIS RH指标LVIS RH指标是指返回波形的四分位数，即RH指标值，包括RH25、RH50、RH75、RH100。RH指标值是根据发射的光斑数据得到的全波形数据进行估算的，根据首尾回波来计算与经度、纬度和高度三重峰的关联度。其中判断LVIS点属于哪一个特定的子区域，是根据激光照射的光斑在区域所占的面积重叠百分比来确定，作为交点的LVIS点占所在区域的面积比定义为总面积的百分比。

2.2 区域生物量估测 很多研究报道指出激光雷达RH指标值与区域生物量之间有着非常密切的关系。根据森林里面植物的生长，他们的生物量也在逐渐增加，如果能够估算这个过程数据就能够达到对森林生态过程结构的控制，并且也能够在一定程度上反映生物量结构特征。

2.3 误差来源分析 激光雷达数据的指标和生物力量之间的关系不是一致的，不同样本对应的相关系数R2也会不一样，引起这种差别的原因主要有2个：一个是生物群落和物种的研究地点因素不同，如树种、年龄和气候等都会影响区域尺度的生物量结果；还有一个是森林结构和生物量之间的较高相关性关系只在过大的空间尺度上体现出来。

3 结论

本文是从试验区域选取的LVIS数据进行了分析，初步分析实验区域的激光雷达数据的相对应的指标，用以评估其与区域生物量之间的关系。在激光雷达数据里，选取了RH25、RH50、RH75、RH100指标作分析，得到了RH100是被证明的生物量的最佳估测指标值。