利用WorldView-2卫星数据的纹理特征改进森林生物量和碳储量估算

在《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）和《京都议定书》的背景下，准确估算地上生物量和碳储量变得日益重要。为了为马达加斯加东北部的湿润雨林开发改进的针对特定森林层级的地上生物量和碳估算模型，本研究分析了源自WorldView-2卫星数据的纹理特征。研究开展了森林清查，以建立针对特定层级的干生物量异速生长方程。在此基础上，通过应用转换因子计算了碳储量。在卫星数据预处理之后，计算了植被指数、主成分和纹理特征。使用Pearson相关分析评估了它们与特定层级样地数据之间相关性的强弱。通过逐步多元线性回归建立了生物量和碳估算模型。Pearson相关系数表明：(a) 纹理特征与生物量和碳的相关性高于光谱参数；(b) 退化森林的相关性强于非退化森林。对于退化森林，源自红光波段的相关性（Correlation）、角二阶矩（Angular Second Moment）和对比度（Contrast）纹理特征构成了最佳估算模型，解释了实地数据中84%的变异（相对RMSE = 6.8%）。对于非退化森林，植被指数EVI以及源自新引入的海岸蓝光波段、两个NIR波段和红光波段的方差（Variance）、均值（Mean）和相关性（Correlation）纹理特征构成了最佳模型，解释了实地数据中81%的变异（相对RMSE = 11.8%）。这些结果表明，基于超高分辨率卫星数据的热带雨林生物量/碳估算可以通过以下方式得到改进：(a) 开发和应用针对特定森林层级的模型，以及 (b) 在光谱信息之外引入纹理信息。