基于GF-2影像的武汉市九峰山国家森林公园地上碳储量估算

探究国产高分辨率数据在森林碳储量估算研究中的潜力，为构建森林碳储量估算模型提供新思路。选取武汉市九峰山国家森林公园为研究对象，以GF-2遥感影像为数据源，结合地面实测信息，对研究区森林地上碳储量进行估算，共提取6个植被指数、4个波段值、8种纹理特征，筛选出9个与实测碳储量相关的遥感变量，运用线性与非线性方程对单个高相关变量和多个相关变量进行建模，选出最优模型，为进一步提高预测精度，将模型代入4种纹理窗口(3×3、5×5、7×7、9×9)。结果表明：通过遥感图像提取的植被指数之间，具有较强的共线性，单变量建立的模型精度低于多变量模型；利用均方根误差RMSE与决定系数R²对4个窗口下模型的预测精度进行评价，模型在5×5窗口下预测效果最好(R²=0.73,RMSE=0.5),3×3窗口下预测效果最差(R²=0.64,RMSE=0.8)，将所有估测模型进行比较，在纹理窗口下模型精度提高了0.11。利用5×5窗口下构建的多变量模型对研究区碳储量进行估算，九峰山国家森林公园碳储总量为1.06×10⁴ t，总体平...