森林生物量遥感估算方法分析
生物量的遥感估算方法及影响因素
数【 。２ ２ ｏ世纪 ５ Ｊ Ｏ年代初期 ，世界上 开始重 视森 林生物 量研 射光谱 曲线在该 部分 波段 呈 波谷形 态 ，所 以 ，植 物 的反射 究 ，此后在 国际生物学计划 （ ｐ ａ ｒ ）和千 年生 态系 统评估 计 光谱 特征反映 了植物 的 叶绿 素含 量 和生长 状况 ，而 叶绿素
森 林 生 物 量 约 占全 球 陆 地 植 被 生 物 量 ９ ％… ， 是评 估森 林 碳 收支 的重要 参
植被的遥感 图像 信 息是 由其 反射 光谱 特 征决定 的 ，植
物的光合作用表 现为对 红光 和蓝 紫光 的强烈 吸收 而使 其反
森林植 被生 物量 估测 的遥感 模型 机理 ，从 光合 作 用 即森 林 它们 的生 物量 和生产 力 ，初 步总结 了全 国不 同森 林类 型 植 被 生 产力 形 成 的 生 理 生 态 过 程 出 发 ， 以 及 森 林 植 被 对 太 Ｊ 的生 物量 与生产 力及 其空 间分 布格 局Ｈ 。过 去 对森 林生 物 阳辐射 的吸收 、反射 、透射 及其 辐射 在植 被 冠层 内及 大气 】 量 的 研究 主 要 集 中 在 个 体 、种 群 、 群 落 和 生 态 系 统 及 分 子 中的传输 ，结合 植被 生产 力 的生 态影 响 因子 ，在 卫星接 收 水平上 ，而对 大面积 森林 生物量 的 估算 还存 在许 多 不确定 到 的信 息与实测生 物量 之间建 立 完整 的数学模 型 及其解 析
划 （ Ｊ）的推动下 ，全球森林生物 量研 究工作取得 了很大 含量与叶生物量 相关 ，叶生 物量 又与 群落 生物 量相 关 。所 Ｍ＾Ｂ 发展 。我国森林生物量研究始于 ２ ０世纪 ７ 年代后期 ，先后 以 ，利用遥感 数据来 估算 森林 植 被生 物量 ，首先 需要 分析 ０
稀疏灌乔木地上生物量遥感估算方法研究的开题报告
稀疏灌乔木地上生物量遥感估算方法研究的开题报告一、选题背景和意义稀疏灌乔木地生物量是森林生态系统中重要指标之一，对于了解水文循环、碳循环、生态系统结构和功能等具有重要意义。
近年来，随着遥感技术的不断发展和卫星数据的广泛应用，利用遥感数据估算地上生物量的方法逐渐得到认可和重视。
目前，对于密度较高的乔木林，已有一些比较成熟的地上生物量遥感估算方法，但是对于稀疏灌乔木地，由于植被结构复杂、地形起伏变化大等因素的影响，使得估算地上生物量的难度增大，因此需要开展相关研究。
二、研究内容和目标本研究旨在通过对稀疏灌乔木地上生物量遥感估算方法的研究，实现对该地区地上生物量的精确估算。
具体内容和目标如下：1. 系统梳理稀疏灌乔木地上生物量遥感估算方法的研究进展，总结目前应用于该地区的方法；2. 利用2015年和2020年的Landsat 8 OLI和Sentinel-2A卫星数据，对研究区内的稀疏灌乔木地进行遥感影像处理，提取相关植被指数（如NDVI、EVI等）和地形因子（如高程、坡度、坡向等）；3. 构建遥感模型，采用回归分析方法进行拟合，建立稀疏灌乔木地地上生物量的遥感估算模型；4. 对构建的遥感模型进行准确性测试和验证，对比不同模型的估算精度和稳定性，提出改进方案和调整策略；5. 分析影响稀疏灌乔木地上生物量遥感估算精度的因素，为进一步提高精度提供理论支持。
三、研究方法和技术路线1. 数据采集：获取该地区2015年和2020年的Landsat 8 OLI和Sentinel-2A卫星数据，以及当地的生物量调查数据。
2. 遥感影像预处理：包括辐射定标、大气校正、几何校正等。
3. 植被指数提取和构建地形因子：根据遥感影像和DEM数据，提取植被指数和地形因子。
4. 模型建立和优化：通过回归分析，建立地上生物量的遥感估算模型，进行模型优化和调整。
5. 模型验证和精度评价：采用交叉验证和误差评价等方法，对模型进行验证和精度评价。
东北林区森林生物量遥感估算及分析的开题报告
东北林区森林生物量遥感估算及分析的开题报告一、研究背景与意义随着经济的快速发展，深入开发林区资源已经成为东北地区实现经济发展的必经之路。
林区是东北经济发展的支撑点和生态保持的重要地区，但是林区的生物量是影响生态保持、林区经济发展以及地球气候变化的重要指标。
因此林区生物量的监测具有非常重要的意义。
传统的林区生物量测量方法需要大量的人力物力，且时间成本较高，为了快速准确地获得林区生物量数据，遥感技术愈发受到重视。
现代遥感技术已发展到同步遥感、高光谱遥感和激光雷达遥感等水平，林区生物量遥感估算有了越来越多的优秀研究成果。
目前，空间分辨率较低的Landsat和MODIS卫星，以及空间分辨率高的HJ-1、GF等卫星已被广泛应用于林区生物量的遥感估算与监测。
本文的研究目标是以遥感技术为基础，借助遥感数据与地面数据，建立适合东北林区的林区生物量估算模型，并综合考虑环境因素、气候因素、土壤因素等因素，通过对林区生物量的研究，为东北林区的经济发展及生态保护提供科学依据。
二、研究内容与方法在研究过程中，我们首先将收集到的Landsat、MODIS、HJ-1、GF等卫星高分辨率遥感数据进行预处理，包括影像校正、辐射定标、大气校正等预处理步骤，同时与实地光谱和气象站资料进行验证。
其次，考虑到林区生物量与环境因素、气候因素、土壤因素等因素的相关性，我们将选取合适的气象站和生态站，并获取相关地理信息数据，如高程、坡度、土地利用类型等非遥感数据，以建立林区生物量估算模型。
最后，我们将运用遥感技术分析林区生物量分布特征及其时空变异规律，探讨林区生物量的影响因素。
三、研究计划与进度安排本文研究计划分为以下三个阶段：第一阶段（2018.11-2019.05）：收集和整理Landsat、MODIS、HJ-1、GF等卫星遥感数据和相关非遥感数据，进行预处理，建立林区生物量估算模型。
第二阶段（2019.06-2020.02）：利用收集的遥感数据，根据建立的林区生物量估算模型，对东北林区的生物量进行遥感估算，并进行实地验证，并对林区生物量分布特征及时空变异规律进行分析。
生态环评中森林植被生物量的估算方法
生态环评中森林植被生物量的估算方法
在生态环评中，估算森林植被生物量的方法可以通过以下几种途径进行：
1. 样地调查法：选择代表性的样地，对其中生长的植被进行调查和测量。
通过统计每
个样地中不同植物组成的生物量，再根据各样地的面积计算总体生物量。
2. 遥感和影像解译法：利用遥感数据和图像解译技术，对森林覆盖面积和植被类型进
行判读和分类，再根据不同的植被类型建立相应的生物量模型，通过计算该地区各植
被类型的面积和对应的生物量模型，估算总体生物量。
3. 生态模型法：根据森林植被的生长特征、环境参数以及人为干扰因素，建立相应的
生态模型。
通过输入相关参数，模型可以预测森林植被的生物量。
4. 无人机遥感法：利用无人机搭载的遥感传感器，对森林植被进行高分辨率的遥感监测。
通过获取的遥感数据，结合地面测量数据进行分析，得出森林植被的生物量估算。
以上是一些常用的森林植被生物量估算方法，在实际应用中可以根据具体的情况选择
适合的方法和技术。
森林生物量遥感估算与应用分析
森林生物量遥感估算与应用分析一、本文概述《森林生物量遥感估算与应用分析》一文旨在探讨利用现代遥感技术对森林生物量进行有效、精确估算的方法及其在实际林业管理、碳循环研究及气候变化应对等领域的广泛应用。
本文首先梳理了遥感技术在森林生物量估测方面的理论基础和最新进展，包括不同遥感平台（如卫星、无人机等）获取的多光谱、高光谱、雷达等数据源在生物量模型构建中的作用机理与适用性分析。
接着，本文详细介绍了目前国内外常用的遥感生物量估算模型，比较其性能优劣，并结合实地调查数据验证了各类模型在不同森林类型、不同尺度下的精度与稳定性。
研究中特别关注了遥感指数的选择、地表特征参数提取、生物量遥感变量关系建模以及不确定性分析等关键技术环节。
本文还深入剖析了遥感估算森林生物量的实际应用价值，通过实例展示如何将遥感估算成果应用于森林资源清查、碳汇计量、生态系统服务评估以及森林可持续经营策略制定等多个层面。
针对现有研究存在的问题与挑战，提出了未来遥感估算森林生物量的研究方向和技术改进策略，力求为推进我国乃至全球的森林资源精细化管理和生态环境保护工作提供科学依据和技术支撑。
二、森林生物量遥感估算的理论基础森林生物量遥感估算技术是一种结合现代遥感技术与生态学原理，对森林生态系统中植被固有的有机物质总量进行非接触式、大范围精确估计的方法。
这一技术的理论基础涵盖了遥感科学、生态计量学、森林生态学以及地理信息系统等多个学科领域。
遥感科学提供了从空间获取森林结构与状态信息的核心手段。
遥感卫星及航空器搭载的多光谱、高光谱和雷达等传感器能够捕捉到地表森林冠层的电磁波辐射特征，这些特征与森林生物量的相关性已被大量科学研究证实。
例如，近红外波段反映叶绿素含量及叶片面积指数，短波红外则可以指示水分状况和生物化学成分，雷达数据可用于提取森林高度和结构参数，这些都是估算生物量的关键参数。
生态计量学构建了生物量与遥感指标之间的定量关系模型。
通过对地面实测生物量数据与遥感数据的相关分析，科学家们建立了多元线性回归、机率密度函数模型、人工神经网络、随机森林等多种数学模型，用于模拟和预测大面积森林生物量分布。
福建武夷山自然保护区森林碳储量遥感估测方法与空间分析
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｆｏｒｅｓｔ ｃａｒｂｏｎ ｓｔｏｃｋｓ；ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ⁃ｂａｓｅｄ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ；ｓｐａｔｉａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ； Ｗｕｙｉ Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｒｅｓｅｒｖｅ
森林碳汇（ ｆｏｒｅｓｔ ｃａｒｂｏｎ ｓｉｎｋ） 是指森林生态系
随着 １９９７ 年《 京都议定书》 的签订，造林和再造林
量为因变量，分别采用多元线性回归、Ｋ 最邻近分
国东南大陆最高峰。 全区土地总面积 ５６ ５２７ ｈｍ ，
行森林单位面积碳储量遥感估测。 多元线性回归、
均气温 ８． ５ ～ １８ ℃ ， 年 均 降 雨 量 为 １ ４８６ ～ ２ １５０
析软件 ＩＢＭ ＳＰＳＳ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ １９ 实现，人工神经网络
碳密度差别不大，森林平均碳密度为 ５２ ４０ ｔ ／ ｈｍ２ ，碳储量为 ２７８ ５４２ ３ 万 ｔ；森林碳密度与所处位置的海拔、坡向
负相关，与坡度、林地土壤水文状况、植物生长状况正相关；随着海拔的降低和人为干扰活动的增强，核心区、缓
冲区、实验区森林碳密度的空间聚集性减弱，破碎化趋势增强。
关键词：森林碳储量；遥感估测；空间分析；武夷山自然保护区
（ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｌｉｎｅｒ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＭＬＲ） 、Ｋ 最邻近分类算
Ｓｐａｔｉａｌ Ａｎａｌｙｓｔ 中的 Ｓｕｒｆａｃｅ Ａｎａｌｙｓｔ 工具，生成研究
间数据库中，包含森林碳密度、３ 个地形因子 （ 海
法（ Ｋ⁃ｎｅａｒｅｓｔ ｎｅｉｇｈｂｏｒ，ＫＮＮ） 、人工神经网络（ ａｒｔｉｆｉ⁃
观测法、模型模拟法及遥感估测法等
［３］
。 其中，遥
感估测法是用遥感数据和森林生物量实测数据，通
过统计分析建立经验模型来估算森林生物量，并根
北部湾沿海5种红树林群落生物量的遥感估算
北部湾沿海5种红树林群落生物量的遥感估算摘要：一、引言1.研究背景及意义2.研究目的与方法二、红树林生物量遥感估算方法1.概述2.遥感数据来源及预处理3.生物量估算模型建立与验证三、北部湾沿海红树林群落生物量估算1.样本区域及数据收集2.生物量估算结果与分析3.不同红树林类型生物量比较四、结果讨论与意义1.遥感估算方法的适用性2.北部湾沿海红树林生物量分布特征3.对生态修复和保护的意义五、结论1.研究成果总结2.局限性与展望正文：一、引言红树林是海洋与陆地生态系统的交汇处，具有极高的生态、经济和社会价值。
生物量是衡量生态系统功能的重要指标，对红树林生物量的准确估算有助于了解其生态功能和制定合理的保护措施。
近年来，遥感技术在生物量估算方面取得了显著成果。
本研究以北部湾沿海5种红树林群落为对象，采用遥感技术对其生物量进行估算，旨在为红树林生态保护和修复提供科学依据。
二、红树林生物量遥感估算方法1.概述本研究采用遥感图像处理软件ENVI和ArcGIS，结合地面实测数据，对北部湾沿海红树林生物量进行遥感估算。
具体流程如下：2.遥感数据来源及预处理选用MODIS遥感数据，包括植被指数、地表温度等参数。
预处理包括数据下载、辐射校正、大气校正和几何校正等。
3.生物量估算模型建立与验证利用地面实测数据，构建红树林生物量与遥感参数的回归模型。
选用决定系数（R）和均方根误差（RMSE）评估模型精度，并进行模型验证。
三、北部湾沿海红树林群落生物量估算1.样本区域及数据收集选择北部湾沿海5种红树林类型为研究对象，收集相应区域遥感数据和地面实测数据。
2.生物量估算结果与分析根据建立的生物量估算模型，对各红树林类型生物量进行遥感估算。
结果表明，不同红树林类型生物量存在显著差异。
3.不同红树林类型生物量比较分析各红树林类型生物量分布特征，为进一步保护和修复红树林生态系统提供依据。
四、结果讨论与意义1.遥感估算方法的适用性本研究采用的遥感估算方法具有较高的精度，可以为红树林生物量估算提供可靠依据。
东北林区森林生物量遥感估算及分析
东北林区森林生物量遥感估算及分析一、本文概述随着遥感技术的快速发展，其在森林资源监测和管理中的应用日益广泛。
本文旨在探讨遥感技术在东北林区森林生物量估算中的应用，并分析其估算结果的准确性和可靠性。
本文首先介绍了东北林区的地理特点、森林类型和生物量分布概况，为后续研究提供背景信息。
随后，详细阐述了遥感技术在森林生物量估算中的原理和方法，包括遥感数据源的选择、预处理、信息提取等步骤。
在此基础上，本文构建了适用于东北林区的森林生物量估算模型，并利用实地调查数据和已有研究成果对模型进行了验证和评估。
结合东北林区的实际情况，对遥感估算结果进行了深入的分析和讨论，提出了相应的建议和展望。
本文的研究结果对于提高东北林区森林资源监测的精度和效率，促进森林可持续经营和生态保护具有重要意义。
二、研究方法和数据来源本研究旨在通过遥感技术估算东北林区的森林生物量，并对其分布特征进行分析。
研究过程中，我们采用了多源遥感数据，结合地面实测数据，以建立生物量估算模型。
研究方法：本研究采用了遥感反演与地面验证相结合的方法。
我们利用高分辨率遥感影像提取林区的植被信息，包括植被类型、覆盖度、叶面积指数等。
结合地面实测的生物量数据，通过回归分析等方法建立生物量与遥感参数之间的估算模型。
利用该模型对整个东北林区的森林生物量进行遥感反演，生成生物量分布图。
数据来源：本研究使用的主要遥感数据源包括Landsat系列卫星影像、Sentinel-2影像以及高分辨率无人机影像。
这些影像数据提供了丰富的植被信息，为生物量估算提供了基础数据支持。
我们还收集了地面实测的生物量数据，这些数据来自于东北林区的多个样地，包括不同树种、不同林分密度的生物量测定。
通过整合这些多源数据，我们能够更加准确地估算东北林区的森林生物量。
通过本研究所采用的遥感反演与地面验证相结合的方法，以及多源遥感数据的使用，我们能够为东北林区的森林生物量估算提供更加准确、可靠的结果，为林区的生态保护和可持续发展提供科学依据。
如何利用遥感与测绘技术进行森林生态调查与评估
如何利用遥感与测绘技术进行森林生态调查与评估遥感与测绘技术在森林生态调查与评估中起着重要的作用。
本文将从概念解释、数据获取、数据分析和应用四个方面，探讨如何利用遥感与测绘技术进行森林生态调查与评估。
一、概念解释森林生态调查与评估是指通过对森林环境、生物多样性以及各种生态环境因素的综合调查和评估，为森林资源管理、生态保护和环境规划提供科学依据。
遥感与测绘技术则是一种远距离获取和分析地物信息的技术手段，通过卫星、无人机等设备获取并处理数据，以实现对森林生态系统的全面观测和分析。
二、数据获取遥感与测绘技术能够通过卫星遥感、航空遥感和地面测绘等多种方式，获取大量森林生态系统相关数据。
卫星遥感可以远距离获取广域范围的数据，常用的卫星遥感数据包括陆地覆盖、森林类型、植被指数等。
而航空遥感则可以获取高分辨率的影像数据，对于细节的观测和测量具有优势。
此外，地面测绘技术也是重要的数据获取手段，通过现场测量和监测，获取森林地形、土壤质量、植被物候等重要数据。
三、数据分析获得的大量数据需要经过数据处理和分析，才能为森林生态调查与评估提供有用的信息。
数据处理包括数据校正、辐射校正和几何校正等环节，以确保数据的准确性和可靠性。
而数据分析则涉及遥感影像分类、指数计算和变化检测等方法，通过对数据进行分析，可以得出森林覆盖度、生物多样性、地表水体分布等相关指标。
四、应用遥感与测绘技术在森林生态调查与评估中的应用广泛而多样。
首先，根据获取的数据，可以评估森林覆盖度、森林类型和植被物候等指标，以了解森林的健康状况和变化趋势。
其次，遥感与测绘技术可以用于监测森林火灾、病虫害和其他自然灾害，提供实时数据和预警信息，为灾害管理和防御策略提供支持。
此外，遥感与测绘技术还可以用于研究森林生态系统的空间分布和相互关系，探究森林与生态环境的相互作用机制，为森林管理和生态保护提供科学依据。
总结起来，遥感与测绘技术在森林生态调查与评估中发挥着重要作用。
森林生物量及碳储量遥感监测方法研究
森林生物量及碳储量遥感监测方法研究一、本文概述随着全球气候变化问题的日益严峻，对森林生物量及碳储量的准确监测和评估显得尤为重要。
作为地球上最大的陆地生态系统，森林在全球碳循环中发挥着至关重要的作用。
然而，传统的森林生物量和碳储量监测方法往往受限于其耗时、耗力和高成本的特点，无法满足大规模、高频率的监测需求。
因此，遥感技术的引入为森林生物量和碳储量的监测提供了新的解决方案。
本文旨在探讨和研究利用遥感技术进行森林生物量及碳储量监测的方法。
我们将详细介绍遥感技术在森林生物量和碳储量监测中的应用原理、技术流程以及相关的数据处理和分析方法。
我们还将评估遥感技术的准确性和可靠性，并探讨其在实际应用中的优缺点。
通过对遥感监测方法的研究，我们期望能够为森林生态系统的碳循环和气候变化研究提供更为准确、高效的数据支持。
我们还将探讨如何将这些遥感监测方法应用于实际的森林管理和保护工作中，以实现对森林生物量和碳储量的长期、持续监测，为森林生态系统的可持续发展提供科学依据。
二、森林生物量及碳储量遥感监测基础森林作为地球上最大的陆地生态系统，其生物量和碳储量的监测对于全球气候变化研究、生态系统服务评估以及森林资源管理具有重要意义。
遥感技术作为一种高效、无损的监测手段，在森林生物量和碳储量的估算中发挥着越来越重要的作用。
遥感监测森林生物量的基础在于利用植被的光谱反射特性与生物量之间的关系。
不同植被类型、不同生长阶段的植物叶片对光谱的反射和吸收特性存在差异，这些差异可以通过遥感卫星或无人机搭载的光谱仪器进行捕捉和量化。
通过分析这些光谱数据，可以推断出植被的生物量分布和动态变化。
碳储量的遥感监测则主要依赖于植被的光合作用过程。
植被通过光合作用吸收二氧化碳并转化为有机物质，这一过程与植被的生长和生物量积累密切相关。
因此，通过遥感手段监测植被的生长状况，可以间接估算出森林生态系统的碳储量。
遥感技术还可以结合地面实测数据，建立生物量与碳储量之间的转换模型，进一步提高碳储量估算的精度。
森林生物量遥感估算与应用分析
收稿日期：２００５－１２－１２；修回日期：２００６－０３－２０．资助项目：国家重点基础研究计划（Ｇ２００２ＣＢ４１２５０７）、中国科学院百人计划项目、中国博士后科学基金资助项目和王宽诚教育基金会资助项目．作者简介：徐新良（１９７２－），男，博士，研究方向为遥感与地理信息系统应用。
第８卷第４期２００６年１２月地球信息科学ＧＥＯ－ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＳＣＩＥＮＣＥＶｏｌ．８，Ｎｏ．４Ｄｅｃ．，２００６森林生物量遥感估算与应用分析徐新良，曹明奎（中国科学院地理科学与资源研究所，北京１００１０１）摘要：遥感图像光谱信息具有良好的综合性和现势性，利用遥感信息和ＧＩＳ技术进行森林生物量估算及碳过程的研究已经成为一种全新的手段。
本文对森林生物量遥感估算方法及其应用进行了深入分析，总结了利用遥感信息进行森林生物量估算的四种主要方法：遥感信息参数与生物量拟合关系的方法、遥感数据与过程模型融合的方法、基准样地法（ＫＮＮ方法）以及人工神经网络模型方法，并在此基础上分析了当前该领域研究的不足，以及今后利用遥感方法进行森林生物量估算的主要发展方向。
关键词：森林生物量；遥感信息；模型；ＫＮＮ；人工神经网络１引言森林生物量约占全球陆地植被生物量９０％［１］，不仅是森林固碳能力的重要标志，也是评估森林碳收支的重要参数［２］。
２０世纪５０年代初期，世界上开始重视森林生物量研究，此后在国际生物学计划（ＩＢＰ）和千年生态系统评估计划（ＭＡＢ）的推动下，全球森林生物量研究工作取得了很大发展。
我国森林生物量研究始于２０世纪７０年代后期，先后建立了主要森林树种的生物量测定相对生长方程，估算了它们的生物量和生产力［３］，初步总结了全国不同森林类型的生物量与生产力及其空间分布格局［４，５］。
过去对森林生物量的研究主要集中在个体、种群、群落和生态系统及分子水平上［６］，而对大面积森林生物量的估算还存在许多不确定性。
近年来迅速发展的３Ｓ技术为大尺度森林生物量估算提供了一条快捷、经济、方便和可靠的途径［７］。
基于GLAS和MODIS数据的森林生物量估算
基于GLAS和MODIS数据的森林生物量估算森林生物量即指森林中单位面积内生物体量的总和，是评价森林生态系统健康状况和土地生产力的重要指标。
然而，由于森林生物量的测量成本高昂，同时监测点的数量有限，很难得到全面、准确的森林生物量数据，因此需要借助遥感技术来实现大面积的森林生物量估算。
本文将介绍两种遥感数据在森林生物量估算中的应用，分别是激光雷达数据（GLAS）和中分辨率成像光谱仪（MODIS）数据。
一、激光雷达数据（GLAS）在森林生物量估算中的应用激光雷达数据是以光强度与距离之间的关系测量地面高度和其它地表特征的一种遥感技术，它具有获取精度高、空间分辨率好、遥测量稳定等特点，是进行森林生物量估算的一种理想数据。
而激光雷达数据中最常用的数据来源就是NASA的ICESat卫星上的激光高度计（GLAS），该卫星的激光雷达系统能够以大约70米的点间隔进行地表高度测量，并利用大量的GLAS数据来推算全球各种类型的森林生物量。
利用GLAS数据进行森林生物量估算的方法包括两种：一种是利用高度分布图来确定森林高度（H）和冠层厚度（C）等参数，进而计算出森林生物量，这种方法需要采用精细的图像处理技术；另一种方法是采用机器学习算法，利用GLAS数据及其它环境数据（如植被指数、气候指数等）建立森林生物量估算模型，以此来估算全球各类森林的生物量分布情况。
这种方法能够全面、快速地获得森林生物量分布信息，但需要充分的训练数据和算法调优。
MODIS是一种主要用于地球表面覆盖及其变化观测的太阳同步轨道卫星搭载设备，以其较高的时间分辨率和全球性能为广大研究者所喜欢。
在森林生物量估算中，特别是大面积估算中，利用MODIS数据可以获取和监测森林植被状况、层次及其变化情况，为下一步生物量估算奠定基础。
MODIS数据常用的植被指数有NDVI、EVI、SAVI等。
NDVI是一种反映植被覆被状况的指数，可以通过NDVI值与其它环境因子（如气温、水分、人为影响）建立线性回归模型，以预测不同区域的森林生物量。
遥感提取生物量的方法综述
利用遥感提取森林生物量的方法综述一、引言森林是陆地上最大的生态系统，在全球变化研究中占有举足轻重的地位。
森林生物量是整个森林生态系统运行的能量基础和营养物质来源，是研究生物生产力、净第一性生产力、碳循环、全球变化研究的基础，因此对森林生物量测定方法进行研究具有非常重要的意义。
随着“3S”技术(地理信息系统GIS、全球定位系统GPS、遥感RS)的不断发展,对植被生物量的研究已经从小范围、二维尺度的传统地面测量发展到大范围、多维时空的遥感模型估算。
遥感不仅可以为预测生物量的模型提供数据，而且可以直接用于生物量的估算和制图。
二、利用遥感提取生物量随着全球变化研究的深入，陆地生态系统生物量的估算工作变得越来越重要。
基于遥感的生物量估算模型也逐渐由传统的经验模型向机理模型转变。
机理模型是建立在植被辐射的吸收、反射与辐射在植被冠层和大气的传输过程以及影响森林生产力的生态学因子之上的。
最初，人们用LandsatMSS来监测植被的叶面积指数和活体生物量。
后来，更多的是利用Landsat TM和NOAA A VHRR数据来监测植被生长和生物量。
如结合地面调查和TM、A VHRR数据，对数百万平方公里欧洲森林生物量的成功估算，利用TM数据对美国Colorado矮草草原地上部分生物量的估算，对美国EastMaryland落叶林的地上部分生物量的估算等。
近年来，各种星载和机载SAR 数据己被广泛用于估算陆地植物生物量，生物量估算己成为SAR数据的重要应用领域之一。
卫星遥感使人们能在大陆甚至全球尺度上监测自然资源。
过去的研究主要集中在热带和北方针叶林区。
与传统的生物量估算方法比较，遥感方法可快速、准确、无破坏地对生物量进行估算，对生态系统进行宏观监测。
研究者可以利用遥感的多时相特点定位分析同一样区一段时间后的非干扰变化，使传统方法难以解决的问题变得轻而易举，使动态监测成为可能。
且RS、GIS技术的集成推动了生物量遥感估算的进程，在GIS环境下实现包括RS信息在内的多种信息的复合，建立生物量遥感模型。
基于遥感的森林健康评估方法研究
基于遥感的森林健康评估方法研究森林作为地球上重要的生态系统之一，对于维持生态平衡、提供生态服务、保护生物多样性以及应对气候变化等方面都具有不可替代的作用。
因此，准确评估森林的健康状况对于森林资源的管理和可持续发展至关重要。
遥感技术的出现和发展为森林健康评估提供了新的途径和方法。
遥感技术能够获取大面积森林的信息，包括植被的光谱特征、结构特征和生态过程等。
通过对这些信息的分析和处理，可以有效地评估森林的健康状况。
目前，基于遥感的森林健康评估方法主要包括以下几种：一、植被指数法植被指数是通过对不同波段的反射率进行组合计算得到的数值，能够反映植被的生长状况和覆盖度。
常见的植被指数如归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。
NDVI 是通过近红外波段和红光波段的反射率计算得到的，其值在－1 到 1 之间，值越大表示植被生长越旺盛，覆盖度越高。
EVI 则在 NDVI 的基础上进行了改进，对高植被覆盖区域的敏感性更高。
通过对不同时期的植被指数进行比较和分析，可以了解森林植被的动态变化，从而评估森林的健康状况。
例如，如果植被指数在一段时间内持续下降，可能表明森林受到了病虫害、干旱等因素的影响，健康状况不佳。
二、光谱分析法不同的植被在不同波段的光谱反射率具有独特的特征，这些特征与植被的生理生化参数密切相关。
通过对森林植被的光谱进行测量和分析，可以获取植被的叶绿素含量、水分含量、氮含量等信息，进而评估森林的健康状况。
例如，叶绿素在可见光波段的吸收较强，而在近红外波段的反射较强。
通过分析叶绿素在不同波段的吸收和反射特征，可以估算植被的叶绿素含量。
叶绿素含量的高低可以反映植被的光合作用能力和生长状况，从而间接反映森林的健康水平。
三、高空间分辨率遥感影像分析法高空间分辨率遥感影像能够提供详细的森林结构信息，如树木的分布、树冠的大小和形状等。
通过对这些影像的处理和分析，可以计算森林的郁闭度、林分密度等参数，进而评估森林的结构完整性和健康状况。
遥感技术对生物量的估测
遥感技术对生物量的估测-科技创新论文遥感技术对生物量的估测遥感技术对生物量的估测何芝颖1庹自豪2（1.四川师范大学西南土地评价与监测教育部重点实验室，四川成都610068；2.金堂县淮口中学，四川金堂610400）[摘要]森林作为地球最重要的陆地生态系统，区域乃至全球尺度的森林地上生物量估算一直是生态学研究的难点之一。
在大的空间尺度上，遥感技术是估算森林地上生物量的有效手段。
TM、AVHRR、SAR等数据以及多源数据的融合的在森林生物量估算方面广泛应用，并取得了显著的效果。
[ 关键词]生物量；遥感；估测Remote Sensing-Based Biomass EstimationHE Zhi-ying1TUO Zi－hao2(1.Key Laboratory of Land Resources Evaluation and Monitoring in Southwest, Sichuan Normal University, Chengdu Sichuan 610068, China;2.Jintang Huaikou School, Jintang Sichuan 610400, China) [Abstract]Forest plays an important role in the global carbon budget because it determines the dynamics of terrestrial carbon cycle, but the measurement of its aboveground biomass involves extensive field surveys. On large regional scale, using satellite data is an effective way to estimate forest biomass. Up now,TM,AVHRR,radar data and the fusion ofmultiple satellite data have widely used in forest biomass estimation.[Key words]Biomass; Remote sensing; Estimate生物量为生态和环境应用研究的重要变量之一，利用遥感进行森林生物量估算是基于植物的反射光谱特征实现的。
遥感在森林地上生物量估算中的应用
遥感在森林地上生物量估算中的应用3何红艳 郭志华33 肖文发(中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所,北京100091)摘 要 生物量是地表C 循环研究的重要组成部分,生物量研究有助于深入认识区域乃至全球的C 平衡。
森林作为地球最重要的陆地生态系统,区域乃至全球尺度的森林地上生物量估算一直是生态学研究的难点之一。
在大的空间尺度上,遥感技术是估算森林地上生物量的有效手段。
T M 、AVHRR 、S AR 等数据以及多源数据的融合在森林生物量估算方面广泛应用,并取得了显著效果。
运用遥感技术进行森林生物量估算时,所采用的数据源不同,分析方法也不相同,主要分析方法有:相关分析、多元回归分析、神经网络和数学模型模拟等。
随着测定不同空间、时间和波谱分辨率的各种传感器的广泛使用,以及生物量遥感估算模型的进一步发展和完善,大尺度森林生物量的遥感估算研究必将向前迈进一大步。
生物量;遥感;神经网络;数学模型中图分类号 S718.55 文献标识码 A 文章编号 1000-4890(2007)08-1317-06Appli ca ti on of re m ote sen si n g i n forest aboveground b i oma ss esti m a ti on.HE Hong 2yan,G UO Zhi 2hua,X I A O W en 2fa (Institute of Forest Ecology,Environm ent and P rotection,Ch inese A cade m y of Forestry,B eijing 100091,China ).Chinese Journa l of Ecology ,2007,26(8):1317-1322.Abstract:B i omass is an i m portant variable in many ecol ogical and envir on mental models,and its large scale esti m ati on would be hel pful t o understand the gl obal C balance .Forest p lays an i m 2portant r ole in the gl obal carbon budget because it deter m ines the dyna m ics of terrestrial carbon cycle,but the measure ment of its abovegr ound bi omass involves extensive field surveys .On large regi onal scale,using satellite data is an effective way t o esti m ate forest bi omass .Up t o now,T M ,AVHRR ,radar data and the fusi on of multi p le satellite data have been widely used in f orest bi o 2mass esti m ati on .During esti m ating with satellite data,different mathe matic methods may be re 2quired if the data s ources are different .The main methods for the esti m ati on are correlati on analy 2sis,regressi on analysis,neural net w ork,and other mathe matic models .Ne w instru ments with different res oluti on in s patial,te mporal and s pectru m are devised f or the relatively reliable deter 2m inati on of f orest abovegr ound bi omass .W ith the devel opment and i m p r ove ment of the theories and models for bi omass esti m ati on by using re mote sensing data,great p r ogress will be achieved in the research of forest bi omass on large scales .Key words:bi omass;re mote sensing;neural net w ork;mathe matical model .3国家自然科学基金重大研究计划项目(90211006)、国家重点基础研究发展规划项目(2002CB412508)、国家自然科学基金重大项目(30590383)、国家科技十一五攻关计划项目(2006037002027)和国家林业局重点试验室开放基金资助项目。
森林地上生物量遥感估算研究进展
森林地上生物量遥感估算研究进展一、本文概述Overview of this article随着全球生态环境问题的日益突出，对森林地上生物量的准确估算已成为生态学、林学和地球科学等领域的研究热点。
森林地上生物量是指森林生态系统中乔木层、灌木层、草本层等所有地上部分的生物量总和，其估算对于理解森林生态系统的碳循环、能量流动以及生物多样性保护等方面具有重要意义。
遥感技术以其高效、快速、无损的特点，在森林地上生物量估算中发挥了越来越重要的作用。
本文旨在对森林地上生物量遥感估算的研究进展进行全面梳理和评价，以期为未来的研究提供借鉴和参考。
With the increasingly prominent global ecological and environmental issues, accurate estimation of forest aboveground biomass has become a research hotspot in fields such as ecology, forestry, and earth science. Forest aboveground biomass refers to the total biomass of all aboveground parts of a forest ecosystem, including the tree layer, shrub layer, and herbaceous layer. Its estimation is ofgreat significance for understanding the carbon cycle, energy flow, and biodiversity conservation of forest ecosystems. Remote sensing technology has played an increasingly important role in estimating aboveground biomass in forests due to its efficient, fast, and non-destructive characteristics. This article aims to comprehensively review and evaluate the research progress of remote sensing estimation of forest aboveground biomass, in order to provide reference and inspiration for future research.文章首先回顾了遥感技术在森林地上生物量估算中的应用历程，分析了不同遥感数据源和方法在生物量估算中的优缺点。
三种森林生物量估测模型的比较分析
三种森林⽣物量估测模型的⽐较分析植物⽣态学报 2011, 35 (4): 402–410 doi: 10.3724/SP.J.1258.2011.00402Chinese Journal of Plant Ecology /doc/d9eaf791f524ccbff021842f.html——————————————————收稿⽇期Received: 2010-09-15 接受⽇期Accepted: 2010-11-26 * E-mail: fanwy@/doc/d9eaf791f524ccbff021842f.html三种森林⽣物量估测模型的⽐较分析范⽂义* 张海⽟于颖⽑学刚杨⾦明东北林业⼤学林学院, 哈尔滨 150040摘要森林⽣物量的定量估算为全球碳储量、碳循环研究提供了重要的参考依据。
该研究采⽤⿊龙江长⽩⼭地区的TM 影像和133块森林资源⼀类清查样地的数据, 选取地学参数、遥感反演参数等71个⾃变量分别构建多元逐步回归模型、传统BP (back propagation)神经⽹络模型和基于⾼斯误差函数的BP 神经⽹络改进模型(Gaussian error function, Erf-BP), 进⽽估算该地区的森林⽣物量, 并进⾏⽐较分析。
结果表明, 多元逐步回归模型估测的森林⽣物量预测精度为75%, 均⽅根误差为26.87 t ·m –2; 传统BP 神经⽹络模型估测森林⽣物量的预测精度为80.92%, 均⽅根误差为21.44 t ·m –2; Erf-BP 估测森林⽣物量的预测精度为82.22%, 均⽅根误差为20.83 t ·m –2。
可见, 改进后的Erf-BP 能更好地模拟⽣物量与各个因⼦之间的关系, 估算精度更⾼。
关键词⽣物量, BP 神经⽹络模型, 基于⾼斯误差函数的BP 神经⽹络改进模型, 多元逐步回归Comparison of three models of forest biomass estimationFAN Wen-Yi *, ZHANG Hai-Yu, YU Ying, MAO Xue-Gang, and YANG Jin-MingSchool of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin 150040, ChinaAbstractAims Quantitative estimation of forest biomass is significant to studies of global carbon storage and carbon cy-cle. Our objective is to develop models to estimate forest biomass accurately.Methods Multi-stepwise regression model, traditional back propagation (BP) neutral network model and BP neutral network model based on Gaussian error function (Erf-BP) were developed to estimate forest biomass in Changbai Mountain of Heilongjiang, China according to TM imagery and 133 plots of forest inventory data. There were 71 dependent variables of geoscience and remote sensing. Important findings The precisions and root mean square errors of multi-stepwise regression model, traditional BP neutral network model and Erf-BP were 75%, 26.87 t·m –2; 80.92%, 21.44 t·m –2 and 82.22%, 20.83 t·m –2, re-spectively. Therefore, the relations between forest biomass and various factors can be better modeled and de-scribed by the improved Erf-BP.Key words biomass, back propagation (BP) neural network model, BP neutral network model based on Gaus-sian error function (Erf-BP), multi-stepwise regression森林是地球上最重要的资源之⼀, 是陆地上⾯积最⼤、分布最⼴、组成结构最复杂、物质资源最丰富的⽣态系统, 是陆地⽣态系统的主要碳汇(庞勇等, 2005)。
如何利用遥感技术进行森林资源调查与评估
如何利用遥感技术进行森林资源调查与评估遥感技术与森林资源调查与评估近年来，随着遥感技术的快速发展，利用遥感技术进行森林资源调查与评估变得越来越重要和可行。
遥感技术广泛应用于环境监测和资源管理等领域，对于评估森林资源的分布、类型、结构和生态功能等方面提供了有力的工具和数据。
首先，通过遥感技术可以获取大规模、连续、时序性的影像数据。
遥感技术可以通过人造卫星、航空影像或者地面监测设备获取高分辨率的图像，在一定程度上弥补了传统野外调查的局限性。
通过对不同时间、不同空间的影像数据进行比较和分析，可以有效监测森林资源的变化和动态。
这对于进行森林生态系统的监测、研究和评估是非常有帮助的。
其次，遥感技术可以提供森林资源的各种空间信息。
森林作为一个复杂的生态系统，包含着丰富的生物多样性和地理信息。
通过遥感技术可以获取到森林的空间分布、面积、边界、形状以及不同类型森林的数量和分布等信息。
这些信息对于科学合理地规划和管理森林资源具有重要意义。
另外，遥感技术还可以提供有关森林的生长状态、植被覆盖度、树木高度、群落结构等方面的数据，为森林资源的评估和利用提供了参考依据。
此外，遥感技术可以辅助进行森林病虫害监测和预警。
森林病虫害是森林生态系统中的重要问题，对生态环境和经济利益都具有显著的影响。
通过遥感技术可以及时探测和分析森林病虫害的发生程度和分布范围。
同时，遥感技术还可以结合地理信息系统，进行定量分析和模拟，为病虫害的预测和预警提供科学依据。
最后，遥感技术在森林资源调查与评估中还可以与其他辅助方法相结合。
例如，通过遥感技术获取到的图像数据可以与地面调查数据相结合，进行验证和校正。
同时，遥感技术还可以与气象数据、地形数据等多源数据融合，提高森林资源调查与评估的精度和可靠性。
这种多源数据融合的方法可以有效地综合利用各种信息，提高森林资源调查与评估的效率和精度。
综上所述，遥感技术对于森林资源调查与评估具有重要的意义和应用价值。
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森林生物量遥感估算方法分析近些年来，随着人类活动日益频繁，全球森林面积锐减，大量使用化石燃料，由此导致的温室效应等环境问题等全球环境问题。
所以，全球碳循环问题日渐成为全球环境变化究领域的热点问题，其中森林生态系统碳循环又是全球碳循环中受人类活动影响最强烈的部分。
因此，为了正确评价森林在全球碳平衡中所发挥的作用，森林生物量作为有效衡量森林生态系统生产力、生态系统结构功能的重要指标，其研究正日益成为人们关注的重点。
随着航天遥感技术应用技术的提高，利用卫星影像特征判读数据与地面实测数据建立数学模型，进行森林资源调查己越来越被人们所认识和应用。
需要注意的是，在对森林生物量进行估算时，模型的恰当选择是关键问题，因为它直接影响了森林生物量的估算精度。
2.基于遥感技术的森林生物量估算方法分析2.1基于遥感技术的森林生物量估算方法的机理分析生物量是指在一定时间内，单位面积内所含的一个或多个生物种组成的群落中所有生物有机体的总干物质的质量。
森林生物量包括乔木层生物量、活地被物层生物量以及动物和微生物生物量3个部分。
目前，对生物量研究的途径主要有三种：依据呼吸作用释放二氧化碳的变化的方法；依据监测光合作用的方法；依据对生物现存量来进行研究的方法。
植物遥感基于对植物叶片和冠层光谱特征的了解，所以要清楚植物叶片结构和植被结构。
从植物遥感—植物与光（辐射）的相互作用出发，叶片的大小、形状、结构以及叶绿素含量同植被结构一样，随着植物的种属、生长时期及分布的改变而变化的。
从植被光谱特征来看，近红外区的反射主要受叶片的叶腔结构控制；在叶片的光合作用过程中，叶绿素主要吸收可见光中的蓝光、红光以及少部分绿光；植物的发射特征主要表现在热红外和微波普段。
由于随着植物的生长发育的变化，其叶腔结构、细胞叶绿素含量和水分含量均会随之变化，导致叶片的光谱反应也发生相关变化。
因此，通过对这些现象及其相应的光谱特征变化的研究和多种光谱特征值的合理组合，可有效的进行植物与非植物的区分、不同植被类型的识别、植物长势监测以及植被生物量估算等研究。
植物的反射光谱特征反映了植物的叶绿素含量和生长状况，而叶绿素含量与叶生物量相关，叶生物量又与群落生物量相关。
因此可以采用多波段遥感数据来揭示植物活动的信息等。
2.2基于传统森林生物量研究分析传统的森林生物量研究常常以采样区内一定面积内树木质量为主，采用实测数据为基础进行宏观拓展估算或相关分析的方法，其传统研究方法有气体交换法、微气象场法和收获法等。
传统的森林生物量估测方法需要大量的固定样地，运用相应方法进行实地测量以及相关部门提供的研究区统计资料。
其为植被遥感储备了丰富的地面实测数据样本。
这些数据既是建立生物量模型的基础，也是验证生物量模型的依据。
但其通常只能获得点上的数据，且耗时、费力、具有一定破坏性，无法做到实时动态监测，不利于研究生物量的空间分布和变化，而且实际应用中存在着林业测量仪器误差、样地空间分布的代表性不足等问题。
2.3基于遥感技术的森林生物量估算方法分析2.3.1遥感信息参数与生物量拟合关系的方法遥感信息参数与生物量拟合关系方法基于对遥感信息参数和地面观测的森林生物量进行相关性分析的基础上，通过建立两者的拟合方程来估算生物量的方法。
这种方法常常根据植被的反射光谱特征，利用红光、近红外波段的反射率和其他因子及其组合获得的植被指数，再同生物量进行拟合，从而来估算森林生物量。
从现有资料可以看出：基于样点观测数据建立遥感信息参数与森林生物量之间的回归关系模型是基于遥感信息参数与生物量拟合关系方法的关键。
上述方法中较常用的如多元线性回归方法，依据多个因变量与自变量的最优组合建立回归分析方程，其一般形式为：y=b0+b1xi1+b2xi2+b3xi3+…+bpxip+i式中：为第i（i=1，2…n，n为样本个数。
）个样本因变量观测值；称为第i个样本第p个自变量观测值；为的观测误差；为常数x1，x2，…，xp为y对应于，…，的偏回归系数。
在实际应用中，Mynei等应用NOAA/AVHRR数据，建立了森林NDVI值与各省森林生物量总量的关系，其方程为：1/Bimass=-0.377+0.0006·Lat+3809.65·（1/NDVI/Lat2）马泽清等在Landsat5.TM遥感图像数据和相应野外调查数据的基础上，建立了植被指数、影像与植被各器官生物量之间的关系。
其地上生物量多元回归模型分别为：Bleaf=*****.663+33.145TM1+60.515TM2-768.449TM3+225.790TM4-27.689TM5+50.638TM7-4062.812RVI Babove=*****.597+114.335TM1+395.904TM2-4895.496TM3+1462.842TM4-243.747 TM5+490.069TM7-*****.247RVI杨存建等采用统计回归的方法，对云南省西双版纳热带森林植被的生物量与遥感数据之间的相关性进行了深入探索。
2.3.2遥感数据与过程模型拟合的方法过程模型根据植物生理、生态学原理，通过对太阳能转化为化学能的过程以及植物冠层蒸散与光合作用相伴随的植物体及土壤水分散失的过程进行模拟，进而计算植被NPP。
它从机理上对植物的生物物理过程以及影响因子进行分析和模拟。
在众多NPP估算模型中，过程模型以其完整的理论框架、清晰的过程机理而逐渐趋于主导地位。
进行NPP模拟时，主要地表覆被信息、植物的生长状态相关信息与土壤水分相关信息需由遥感数据提供。
目前，较为常用的模型有：TEM模型、*****模型、BEPS模型、*****D模型、GLO-PEM模型等。
M.Chiesi等利用传统数据和NOAA/AVHRR NDVI数据分别应用FOREST-BGC模型，并对模型的模拟结果进行了验证，结果发现使用NOAA/AVHRR NDVI数据能大大提高模型的估算精度。
冯险峰对BEPS 模型进行了输入变量或部分算法的改进，并基于遥感数据参数对2001年中国陆地生态系统净第一性生产力进行了模拟。
2.3.3基准样地法基准样地法又被称为KNN。
该算法涉及3个主要因素：训练集、距离或相似的衡量、k的大小。
这种方法最初是由Cover和Hart于1968年提出的，是一个理论上比较成熟的方法。
其基本计算过程：算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离；找邻居：选定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻；做分类：根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类。
此外，Heather Reese等采用K最近邻分类法对芬兰的森林材积和林分年龄等进行了估算。
Tomppo将KNN算法应用于芬兰国家森林资源清查，提出了基于KNN的MS-NFI技术，并得到了良好的估测效果。
2.3.4人工神经网络模型法人工神经网络也称为神经网络人工神经网络模型，具有四个特性：非线性、非局限性、非常定性、非凸性。
它是近几年兴起的一种新的研究方法，它从微观结构与功能上模拟人脑神经系统，进而建立的一种模型，是模拟人的智能，比较适用于机制尚不清楚的高维非线性系统的研究。
目前国内外已有近40余种神经网络模型，常用的神经网络主要有BP神经网络、前向神经网络、径向基函数神经网络、自适应神经网络等。
首先，提出问题，确定主要变量及其主要影响因素。
然后，要建立ANN学习过程，利用己知的原始数据，是络预先学习。
最后，再利用已知的输入因子来计算输出变量，观测并记录模拟结果；另选一组原始数据（输入因子）进行预测计算，校验预测值与实际值之间的拟合效果。
只有当模拟和预测计算的拟合效果达到预设条件时，建模才算完成；否则，重新对模型进行调整，转到1、2步，直至建模完成为止。
3.基于遥感技术的森林生物量估算各方法的比较每种森林生物量遥感估算方法对森林生物量的研究都有积极的意义，只是所解决问题的角度和适用性不同。
明确各种遥感估算方法的特点以及它们之间的联系，有助于在进行森林生物量估算研究之前，选择最优的研究方法和模型，减小估算结果与实际值之间的误差，提高估算精度。
所以，各种森林生物量遥感估算方法的特点如下：（1）遥感信息参数与生物量拟合关系的方法的突出优点是可以宏观、连续地监测植被生物量，并且此种模型简便实用，适合一时一地一事的情况。
但其理论基础不完备，对物理机理认识不足，所建立的经验模型缺乏广泛的普适性。
（2）遥感数据与过程模型融合方法的理论完善，并对作用机理进行数学描述较好。
然而，它通常是方程复杂、实用性较低。
（3）KNN算法的门槛较低，并且能冗余量小。
对于重复较多的待分样本集来说，KNN方法相对于其他的方法更具优势，适用于样本容量较大的情况，但该算法计算量较大。
在不同研究尺度上，KNN算法比较适合区域尺度的森林生物量的研究。
（4）人工神经网络模型方法具有独特的信息处理能力，在高维非线性系统且机制不明时，它表现出巨大优势。
应用神经网络方法的“黑箱”操作，估测相对误差较小，但不能解释机理，模型缺乏生物物理意义。
该方法也只适合一时一地一事的情况，不能进行时间和空间的外推。
4.总结和展望传统的森林生物量估计相比，基于遥感信息的森林生物量估算方法具有减少野外工作量、节省投入成本、提高工作效率等优点，并可实现森林资源的实时监测，对人迹稀少、常规方法难以调查的地区更具有优势，具有重要的社会意义和经济意义。
根据已有资料分析，基于遥感技术的森林生物量估算方法还需要在以下几个方面进一步开展研究：（1）森林生物量监测站点密度较低，需建立标准化观测系统和观测方法，同时协同各个部门（如：气象部门、国土部门和测绘部门等）的数据共享，建立并完善观测数据库。
（2）从多种森林生物量研究方法的比较入手，结合新兴技术手段，发展更高效的估算方法。
（3）微观上从植被生理功能角度利用精确测量仪器测定植被生理参数；宏观上利用3S技术获取研究区域植被的整体变化信息和发展趋势。
多角度分析、多技术手段融合，拓展了森林生物量研究的视角。
（4）深化森林生物量因子与遥感信息的相关性研究，识别因树种、树龄以及物候期等的不同而引起的生物量差异，以减小因这些差异而引起的估测误差。