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样本分层对毛竹林地上部分碳储量估算精度的影响
  • ISSN号:1001-7488
  • 期刊名称:林业科学
  • 时间:2013.6.6
  • 页码:18-24
  • 分类:S758.5[农业科学—森林经理学;农业科学—林学]
  • 作者机构:[1]北京林业大学林学院,北京100083, [2]浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室,临安311300
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(31070564); 科技部973课题(2011CB302705); 浙江省自然科学基金项目(Y3100427); 浙江省林业碳汇与计量创新团队项目(2010R50030)
  • 相关项目:毛竹林冠层参数定量反演及其高效固碳响应遥感信息模型
中文摘要:

结合Landsat TM影像和毛竹林样地调查数据,分别采用原始样本及基于太阳入射角余弦值cos(β)分层后样本建立多元线性回归模型估算安吉县毛竹林地上部分碳储量,并对利用这2种不同样本集所建模型的精度作比较。结果表明:通过cos(β)对样本分层能够降低样本点离散程度,提高遥感因子与毛竹林地上部分碳储量相关性;采用cos(β)分层后样本集所建的模型拟合(RMSE=4.07 MgC·hm-2)和预测精度(RMSE=4.63 MgC·hm-2)都高于基于原始样本集所建的模型;样本分层能够显著改善高和低水平地上部分碳储量精度。本研究提出的样本分层方法还需应用于不同影像及森林类型作进一步验证。

英文摘要:

Based on a combined use of landsat thematic mapper (TM) and field measurements, original plots and stratified plots according to cosine of incidence angle, which can represent correlation of terrain and sun light, were respectively used for variables of muhiple regression models to estimate the aboveground carbon storage of moso bamboo ( Phyllostachys edulis) forest. Results showed that : dispersion degree of sample plots decreased and correlation coefficients between remote sensing variables and aboveground carbon storage increased through stratified sample plots; The fitting (RMSE =4.07 MgC. hm-5) and predicted ( RMSE = 4.63 MgC · hm-2 ) accuracy of model with stratified sample plots were high than that of model with original samples; the improvement was of statistical significance for those high and low aboveground carbon storage value based on stratified plots strategy. The stratified sample plots method provided in this study is still needed to be tested with different images and forest types in future studies.

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期刊信息
  • 《林业科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国林学会
  • 主编:尹伟伦
  • 地址:北京万寿山后中国林学会
  • 邮编:100091
  • 邮箱:lykx@vip.sina.com
  • 电话:010-62889820
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-7488
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1908/S
  • 邮发代号:82-6
  • 获奖情况:
  • 在三届"国家期刊奖"评选中,两次荣获中国期刊最高奖-"国家期刊奖",一次名列"国家期刊奖提名奖"第一名
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42472