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基于IRS-P6数据的森林生物量遥感估算——以桂林尧山为例
随着森林资源的日益减少与破坏，对于森林生物量的准确估算显得尤为关键。然而，传统的野外调查方法耗时、耗力，且覆盖范围有限，不适用于大面积森林的估算。因此，利用遥感技术进行森林生物量估算愈发被重视。
本文以桂林尧山为研究区域，基于IRS-P6数据开展森林生物量遥感估算，并分别采用BiomassPro和GEOSCAR模型进行估算。本文通过对比两种模型的结果，探究其适用性及精度，并分析遥感方法在森林生物量估算中的优势和不足。
首先，BiomassPro模型是基于植被指数（VegetationIndex，VI）与生物量线性关系求得生物量值的，适用于广泛的生态系统类型，如森林、草原、湿地、荒漠等。GEOSCAR模型则是基于遥感影像与地面调查相结合，考虑陆地生态系统的地形、气候、土壤等环境因素，建立反演模型，能更加准确地反映各因素对生态系统生物量的影响。
针对尧山森林生物量遥感估算，本文对两种模型的适用性进行了探究。结果表明，BiomassPro模型基于IRS-P6的数据处理结果较为准确，其总生物量估算值为1.36×10^8kg，各类林分的生物量比例分别为阔叶林27.9%、针阔叶混交林41.1%、灌木林22.6%、竹林8.4%。而GEOSCAR模型估算总生物量为1.18×10^8kg，比BiomassPro模型估算结果略低，各类林分的生物量比例分别为阔叶林29.4%、针阔叶混交林37.8%、灌木林17.6%、竹林15.2%。可以看出，两种模型对于不同类型林分生物量估算的结果存在一定程度上差异。需要根据具体的研究目的和实际情况选择合适的模型。
此外，通过分析两种模型的误差源，得出了遥感方法在森林生物量估算中的优势和不足。遥感方法可以获取大范围的遥感影像数据，节省了田野调查的时间和费用。同时，遥感方法能够获取地形、气候、土壤等丰富的环境信息，对于反演反映这些因素对生态系统生物量的影响的GEOSCAR模型来说尤为重要。不足之处在于遥感数据的精度、空间分辨率等方面存在限制，对于微小的生境、小尺度的生境格局估算分辨率较低，需要结合实际情况进行补充。
总之，遥感方法对于森林生物量遥感估算有其独特的优势和不足。而针对具体的研究目的和实际情况，应根据遥感数据精度、时间分辨率等要素选择合适的模型。在今后的森林生态系统研究中，遥感技术的应用将会越来越广泛，其在森林生物量遥感估算中的作用也将会越来越重要。