以南京市紫金山林区为研究区,利用e-Cognition面向对象分类方法,基于光谱和空间信息融合后的IKONOS影像提取单木树冠阳性冠幅(PoCA)信息,并结合野外实测的样方生物量数据,分别建立了针叶林和阔叶林地上生物量(AGB)的遥感估算模型,并利用实测森林生物量数据对模型进行了验证.结果表明,基于遥感影像提取的PoCA与实测AGB存在较好的非线性相关关系,所建针叶林AGB估算模型的可靠性优于阔叶林模型.对建模样本而言,估算的针叶林和阔叶林AGB与观测数据比较的R2分别为0.62 (P＜0.01,n=9)和0.56(P＜0.01,n=16).验证表明,所建AGB估算模型的可靠性较好,估算的针叶林和阔叶林AGB与观测数据比较的R2分别为0.55(P＜0.01,n=6)和0.52(P＜0.01,n=10),但当AGB较低时,模型结果偏高,AGB较低时,模型结果偏低.研究说明通过高分辨率遥感数据的融合、提取树冠信息进行生物量估算是可行性的.
高分辨率遥感 地上生物量 面向对象 阳性冠幅