[发明专利]一种基于资源约束条件的森林潜在碳储量遥感估算方法

摘要

本发明公开了一种基于资源约束条件的森林潜在碳储量遥感估算方法，包括数据获取和处理、森林覆盖区域和类型获取、叶面积指数计算、最大树高模型构建、潜在碳储量模型构建和反演等。所述数据获取和处理为本发明方法的输入数据和预处理方法；所述森林覆盖区域和类型获取为利用Landsat TM数据基于支持向量机方法确定森林区域和类型；所述叶面积指数计算为利用Landsat TM基于神经网络方法反演叶面积指数；所述最大树高模型构建为基于森林生态学的能量守恒定律和资源约束条件建立潜在树高反演模型并反演潜在树高；所述森林潜在碳储量模型构建和反演为分析森林树高和碳储量统计数据形成森林潜在碳储量估算模型，并根据模型获取研究区森林潜在碳储量。

主权项

1.一种基于资源约束条件的森林潜在碳储量遥感估算方法，其特征在于，包括步骤：步骤1，获取美国陆地卫星陆地成像仪的影像数据，并对影像数据进行预处理；获取气象数据(温度、降水、风速、相对湿度、太阳辐射)，并将气象数据插值重采样成与陆地成像仪影像数据具有相同的空间分辨率；获取与陆地成像仪影像数据相同空间分辨率的ASTER DEM图像数据；步骤2，根据预处理后得到的反射率影像采用支持向量机的分类方法获取森林覆盖区域和森林类型；步骤3，利用预处理后得到的反射率影像采用神经网络方法获取叶面积指数信息；步骤4，森林潜在高度反演模型构建；根据树所获取的太阳能量以及降水所遵循的能量守恒定律和资源约束条件构建森林潜在树高反演模型；根据森林潜在树高模型获取森林潜在高度；步骤5，获取研究区森林树高和碳储量历史统计数据，分析森林树高和碳储量之间的关系方程，构建森林潜在碳储量估算模型；根据森林潜在碳储量估算模型获取研究区森林潜在碳储量反演结果。