刘伯涛 李崇贵 郭瑞霞 刘思涵 马婷

(西安科技大学，西安，710054)

森林是地球生态系统重要的组成部分，其碳汇能力对维持全球碳平衡起着重要作用。而森林蓄积量，是林业资源管理的一项重要指标，它能够反映森林资源的丰富程度，衡量森林生态环境的优劣[1-2]。因此，准确地估测森林蓄积量对林业资源管理和生态环境保护建设具有重要意义[3-4]。传统的一类二类森林资源调查是森林蓄积量重要的测算方法之一，这种人工调查方法虽然准确度很高，但需要耗费大量人力物力，并且时效性差。而随着计算机技术、遥感(RS)和地理信息系统(GIS)的快速发展，基于遥感影像，结合少量调查样地数据，应用数学模型和算法建立森林蓄积量估测模型，可以在满足预测准确度的基础上，大大减少人力物力投入且时效性高，这种估测方式得到了国内外学者广泛研究[5-8]。如王月婷等[9]以Landset8遥感影像为数据源，采用多元线性回归分析，对福建省乐县森林蓄积蓄积量进行估测，估测精度达为85.98%。蔡学成等[10]以中巴资源卫星遥感数据为数据源，结合少量样地数据使用多元线性回归建立蓄积量估测模型，配合少量的地面实测样地数据对森林蓄积量的估测精度达到93.32%，满足了林业生产的要求。王宗梅等[11]结合光学遥感和微波遥感采用多元回归分析方法反演森林蓄积量，多元数据蓄积量预测模型的均方根误差为13.38 m3/hm2；汪康宁等[12]以GF-1遥感数据和少量样地调查数据为数据源，针对不同分辨率和纹理特征采用随机森林模型反演森林蓄积量，使用较高分辨率遥感影像提取纹理特征作为特征变量，可以有效的提升森林蓄积量反演模型的准确度。……