基于Sentinel-2A和样地法的太行山脉邢台段森林碳储量估测

摘要

利用Sentinel-2A卫星数据反演森林碳储量，通过留一交叉验证法结合实地样方调查数据验证模型精度，实现了高精度森林碳储量估算.综合考虑光谱特征、植被指数、纹理特征及地形因子，提取与乔木碳密度显著相关的8个自变量因子，以及与灌木碳密度显著相关的4个自变量因子组合作为建模变量，显著增加了变量选取的多样性.在建模方法上，比较了最小二乘法、稳健估计法和k-NN算法，优选出最小二乘法和k-NN算法分别用于乔木和灌木碳储量的反演.结果表明，乔木模型R²为0.82,灌木模型R²为0.54,模型精度高于前人研究成果.截至2023年，研究区整体森林平均碳密度为25.35 t/hm²,总碳储量为4.61 Tg,各类林地碳储量分布明确.Sentinel-2A数据光谱范围广，适用于大面积区域研究.本研究成果可为森林碳储量监测与管理提供可靠的技术依据.

关键词

森林碳储量 / 最小二乘法 / k-NN算法 / 稳健估计法 / 预测模型