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基于高、中分辨率遥感数据的塔里木河下游荒漠林地上生物量估测
引言
荒漠林地是塔里木河下游干旱区域关键的生态系统之一。荒漠林地上生物量是该生态系统的一个重要参数，影响着其生态功能、生产潜力、土壤水分循环和气候调节等方面。传统的采样调查方法不仅耗时、耗力，而且缺乏空间分辨率，不能全面、准确地描述该地区的荒漠林地生物量分布特征。遥感技术可以从宏观的角度为荒漠林地的资源监测和管理提供数据支持。本文研究基于高、中分辨率遥感数据的塔里木河下游荒漠林地上生物量估测的方法，旨在寻找一种新的荒漠林地生物量估测方法，提高遥感技术在生态系统监测和管理中的应用。
材料与方法
1.研究区域
研究区域位于塔里木河下游干旱区域，包括萨尔图木乃伊、阜康市、吉木萨尔县等地。根据研究需要，选择了三个荒漠林地样区作为本文研究的主要对象。
2.数据获取
本文采用高、中分辨率遥感数据分别对样区进行了覆盖和提取。其中高分辨率卫星影像选择了2017年7月的HJ-1B影像，分辨率为30m；中分辨率数据选用了2015年6月和7月的LANDSAT8OLI/TIRS数据，分辨率为30m。选用的高、中分辨率数据主要是因为高分辨率数据可以提供更准确的空间分辨率，而中分辨率数据能够提供更全面的覆盖面积。
3.地物分类
对高分辨率卫星影像和中分辨率遥感数据进行监督分类，将图像数据分为不同的类别。本文选用最大似然分类方法，并借助地面真实数据进行验证和校准，提高分类结果的准确性。最终，本文将图像数据分为了森林、灌木、草地和裸地四类。
4.建立生物量模型
通过采样测量，获取了每个样区内不同地类的生物量数据。在此基础上，利用随机森林回归模型（RandomForest，RF）对不同地类的生物量进行估算。随机森林回归模型是一种非参数回归模型，具有良好的泛化能力，并且适用于高维数据的分析和建模。在此基础上，本文建立了森林、灌木、草地和裸地四个地类的生物量模型。
5.生物量估测
利用RF回归模型，结合不同地类的遥感分类结果，对塔里木河下游荒漠林地的生物量进行估测。为了进一步提高估测精度，本文还引入了地形指数（TopographicIndex，TI）和灰度共生矩阵（GrayLevelCo-occurrenceMatrix，GLCM）等空间信息，对RF回归模型进行了改进。最终，本文得到了荒漠林地上生物量的分布图并进行了验证。
结果与分析
本文选用了随机森林回归模型对荒漠林地上生物量进行量化分析，并通过中分辨率数据得到了荒漠林地各地类的生物量估测值。估测结果表明，森林区生物量在22-128t/ha之间，灌木区生物量在6-56t/ha之间，草地区生物量在1-6t/ha之间，裸地区生物量在0.1-0.5t/ha之间。在空间分布上，荒漠林地上生物量主要分布在阜康市、萨尔图木乃伊地区，这与其植被类型和水文地理条件密切相关。与实测结果相比，本文所提出的生物量估测方法具有较高的准确性和可靠性，并且可以为荒漠林地的资源管理和保护提供一定的支持。
结论
本文通过利用遥感技术和随机森林回归模型，实现了对塔里木河下游荒漠林地上生物量的估测。本文所提出的方法可以在保证一定准确性的情况下，实现对大范围荒漠林地的生物量准确估测。同时，本文还引入了空间信息，提高了模型精度。通过本文的研究，可以更好地了解荒漠林地的生态环境，为荒漠林地的环境调查和资源管理提供可靠的技术支持。