生态学杂志 ›› 2023, Vol. 42 ›› Issue (5): 1243-1252.doi: 10.13292/j.1000-4890.202305.021
廖易,张加龙*,鲍瑞,许冬凡,王书贤,韩冬阳
LIAO Yi, ZHANG Jialong*, BAO Rui, XU Dongfan, WANG Shuxian, HAN Dongyang
摘要: 构建基于遥感的香格里拉市高山松地上生物量变化估测模型,对比引入地形因子前后模型的估测精度。利用1987—2017年国家森林资源连续清查样地和对应年份的Landsat TM/OLI影像提取遥感因子,计算遥感因子与对应样地地上生物量的变化率,采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)及梯度提升回归树(GBRT)建模,在3种模型中分别引入海拔、坡度和坡向因子并对比其模型效果。3种建模方法的变化率模型拟合结果R2分别为0.468、0.946和0.887,RMSE分别为2.431、0.692和1.027 t·hm-2·a-1;预测效果rRMSE分别为56.66%、33.17%和35.30%,预测精度分别为44.31%、78.77%和70.95%。加入地形因子后,3种模型精度指标均有所提升,RF和GBRT模型的置信区间变窄;结合坡向因子的RF模型效果最优,其R2为0.976,提升3.17%;RMSE为0.502 t·hm-2·a-1,降低27.46%;rRMSE为31.50%,降低5.05%;预测精度为82.07%,提升4.18%。在基于RF的变化率模型中引入地形因子能够提高模型的精度,坡向因子对模型精度的提升效果最佳,可为香格里拉市高山松地上生物量精确估测提供参考。