全 文 ：第 l 卷 第 2 期
1 9 8 8 年 4 月
林 业 科 学 研 究
FO R E S T R E S E A R CH
犷0 1. 1 , N o . 2
A Pr
。 , 1 9 8 8
应用航天遥感资料估测森林
蓄积量的一个新方法 ‘
赵宪文 包盈智
(中国林业科学研究院森林调查及 计算技术研究开发中心 )
摘 要
本研究是 用陆地 卫星 T M 图 象和 多元 分析方法直接估浏森林蓄积量的一次新尝
试 。 其 自变量选择 了定性和定量 因子 , 所选定性 因子是 色彩 、 树种组 ; 定量 因子是
波段密度位 及其比位 , 较大限度地发挥 了遥感资朴的潜力 。 此方法辅 以 少童地 面样
地 , 时有林地蓄积 估测精度可达80 % 以 上 。 是一个 简便 、 易行 、 经济的方法 。
关位词 这感 ; 多元分析 , 蓄积量估浏
直接用航天遥感资料来沽测森林蓄积量的研究 , 近 年 米 国 内 外 已 有 报 导 , 如 A . H .
st ra l er
.
[ ’1、 唐守正 、 徐冠华〔“l 、赵宪文 [a1 等人 , 都通过不同途径探讨了这一问题 , 它关系
到航天遥感资料在森林调查中的应用前景 。 本研究则是在前人研究丛础上所进行的新探讨 。
材 料
本研究以河北省平泉县为对象 , 1 9 8 6年在全县系统布设 1 0 群样地 , 每群由五块方 形 样
地组成 , 在每块方形样地上作 o . 02 h a 的每木检尺和 角规测树 。 资料在被使用时 , 以群 ( 5 块
方形样地平均值 )或 以单个的中心点为单位 。 与此同时 , 在 1 : 1 0 万的 TM 图像上对各样点所
在位置用点密度计 (孔径 。. 2 m m )测定各波段密度值 , 并进行比值运算 , 如4 / 3 , 4 一 3 / 4 + 3 。
在1 : 10 万的彩 色合成 M ss 和 T M 图象上判定各点的色彩和树种组 。 这些是本研究的 琴
石出资料 。
二 、 方 法 和 方 案
(一 ) 方法
采Jl] 多元估测的方法 , 其数学表达式为 : y = al 朴 + 免从 + ⋯ 十
量 刀是从现地取得的样地蓄积 , 自变量 x ; , x Z , ⋯ , x . 为在卫星照 片
嘴; 丈 1几19 87 年1 1 1】It}11 11父至.】。
曾父吸 、 赵粱明参加 J’部分 材料整理 「 }1 。
a 。 x , 。 本项研究中 一毯准 变
卜测 定的密度值及其比值 、
2 期 赵宪文等 : 应用航天遥感资料估测森林蓄积量的一个新方法
色彩和树种组 。 自变量中密度值及其比值为数量因子 ; 色彩和树种组为定性因子 。 因此本次
采用方法是多元估测的一个特例—数量化方法 , 而且是兼有数量因子和定性因子的混合型问题 [‘1 。
其原理如下 , 假定基准变量与各项 目、 类目(数量化方法 中常把定性变量叫项 目 , 而把定
性变量的各种不同的取“值”叫类 目 , 在数量化中取值非 1 即 。 )的反应间遵从 下 列 线 性 模
型 :
加 r f夕‘= 习 习 占‘(j, k)bJ * + : ‘, i = 1 , 2 , ⋯ , n .
j = 1 几二 1
这里 占‘(j, k) 叫反应 , 对每个固 定的 i 和 j
r i
有 习 占‘(i , k )‘二 1 = l , bi
, 。是仅依 赖于 i项目之
k 类 目的常系数 , 。‘是第 i 次抽样中的随机误差。
二—项目数
1i—第 i个项 目中的类 目数现在我们据最小二乘原理寻求系数 瓦* 的最小二乘估计 , 换言之即寻求 bi 、使得
q = 习 。‘
玄= 1
达到最小值 , 为此 , 求 q 关于 b
寒【; ‘ 舀“‘, ‘, “, *」““习扫.习川
. 。 的偏导数并令其等于 O , 得到
夕q
口b . 。 三
一 2 习 [
, ‘一馨馨“! (‘, ‘, ”了。]““一 , 一 。,
‘ = 1 , 2 , ⋯ , m ; 砂 = 1 , 2 , ⋯ , 1 。 。
因为这是极小值点的必要条件 , 故 , 如把 q 达到最小值的 bj * 记作 瓦。, 则 名, 。应满 足上
式 , 亦满足下式 :
= 刃 占‘(: , v )夕‘几. .‘口, 且.J恩艺 习 占‘( j, k) 占‘( u , 。 )
赵 = 1 , 2 5 ⋯ , 拢 ; v = 1 , 2 , ⋯ , r 。 。
如用矩阵形式来表示则可写为 :
x , x l = x
, y ,
其中 v ‘ = ( , : , 梦: , ⋯ , 万。 ) ,
毛‘ = (名: : , ⋯ , 名, , : , 名2 , , ⋯ , 名2 , ; , ⋯ , 名。 , , ⋯ , 名. , . ) .
上式 即正规方程 。 解此方程则求出各项 目的得分值 , 如代入新的各项 目取值 ( 1 或 O )则
会得到基准变量估计值 , 当兼有定性因子和定量因子时 , 只须把第二个定性因子以后的各定
性因子最后一个类目取值为 0 , 以保证方程有确定解 。
(二 ) 方案
作为基准变量我们采用 4种方案 : 中心 (指仅取五块样地中心一块的蓄积 , 以下同 ) 。. 02 ha
方形样地 , 中心角规样地 , 整群( 每一群五块取平均蓄积 , 以下同 ) 0 。o Zh a 方形样地和 整 群
角规样地 。 作为自变量我们选择定量因子和定性因子 。 定量因子分别为T M 图象单波段 的密
1 5 0 林 业 科 学 研 究 1 卷
度量测值 , 以 及它们的比值4 , ‘3和 4 一 3 /4 + 3 。 定性因子色彩分16 种 , 即深红 、 中红 、 浅红 ,
深黄 、 中黄、 浅黄 , 深蓝 、 中蓝 、 浅蓝 , 深棕 、 中棕 、 浅棕 , 深绿 、 中绿 、 浅绿和黑 。 而树
种组分为针 、 阔 、 灌 和其它共四类 ; 对定性因 子分 别 以 O 一 1 赋值 法赋值 。 除以全县求算
估计式外 , 还按南北两大流域分别建立多元回归式 , 并求算其统计值 。
本次试验除了用各波段密度值及其比值等定量因子外 , 还采用了色彩和树种组两个定性
因子 , 这样不仅防止 了只用密度值的局限性—有些波段之间或与比值间是相关的 , 而且更充分地发挥了遥感资料的作用 。
三 、 结 果 与分 析
1
. 由 4 种不同的丛准变量我们得到 4 组方程 , 在此仅给出整群角规的估计式 :
亏= 一 2 3 . 9 6 1 6 x : 一 3 5 。 2 8 7 6 x : 一 3 3 . 6 9 9 8x 3 一 4 2 . 16 0 5 x ‘一 4 0 . 8 3 13 x 。
一 4 1 . 7 9 0 0 x 。 一 4 8 。 6 9 1 3 x , 一 2 3 . 0 4 6 6 x : 一 3 8 . 4 8 6 9x 一 3 3 . 0 2 0 8 x 一。
一 3 4 . 5 2 9 9 x : z 一 1 8 。 9 7 0 4 x 1 2 一 2 7 。 1 2 7 l x J3 一 3 4 。 0 6 5 l x ,一 3 0 . 6 2 0 3 x , 。
一 3 0 。 4 8 3 0 x l。 + 2 9 . 2 8 4 2 x 一: + 17 。 3 3 7 6 x l。 + 0 . 5 2 6 3 x 一 + 0 . 0 0 0 0 x : 。
+ 2 3
。
6 2 7 0 x : z 一 4 . 1 2 7 8 x : : 一 9 。 4 5 0 3 x 2 3 + 5 . 0 7 3 0朴一 + 23 。 7 8 15 x 2。
一 1 3 1 。 3 0 9 9 x z .
自变量一端 x :一 x , 。 代表色彩 (当然在估测时只 能取其之一 ) , x :厂x Z 。代表林分类 型 (也
只能取其一 ), x : ‘一幻。为波段密度及比值 。 4 个方程其复相关系数如表 1 所示 。
裹 1 不同取样方式所得相关系橄
取 样 群 中 心 一 取 样 群 中 心 取 榷 群 5 个 取 榷 群 5 个
基 准变最 选取方式
0 02 样 方 角 规 样 地 0 . 02 样地 均值 角规样地均 值
, 关 系 ! 。一 ⋯ 。· 6 8 9 4 。一 { 。一
由表看出各种取法差异不大 。
本 县基本上 包括两大 流域 , 为使沾计式更符合实际 , 对瀑河和滦河两大水系分别求算佑
计式 , 其相关系数见衷 2 。
衰 2 按流城所得各种取样方法的相关系教
砚 河 流 域 · 旅准变 里样地取法 中心。. 0 2 中心 角规 榷 群。. 0 2 桩 群角规
(北部 ) 相 关 系 数 0 . 8 6 0 3 0 . 日2 0 1 0 . 52 1 3 0 . 8 压0 0
滦 河 流 城
(南部 )
基准变且样地取法
相 关 系 数
,
!
, 心 0 . 0 2
0
.
8 2 8 6
中心 角规
0
.
82 0 4
榷 群0 . 0 2
0
.
82 1 9
孩群角规
0
.
7 5 9 4
由表看出 , 分成两大流域后 , 相关系数有明显提高 , 这样作出的估计值更能贴切地反映
出蓄积量的分布 。
2
. 表 3 列出了各种取样方法所得的每公顷蓄积 (m 3 / ha) 平均位情况 。
从表中可看出瀑河流城有林地蓄积比滦河流域有林地蓄积高 ,
据两流域按面积加权计算出的平均数 比全县统一求出的略大 , 见表 4 。
2 期 赵宪文等 : 应用航天遥感资料估测森林蓄积量的一个新方法 1 5 1
裹 3 各种取样方式所拐平均值 (m 丫ha)
3 3
.
8 5 2 2
.
51
3了. 8 7 2 8 . 2 9
3 1
.
4 9 1 9
。
1 4
川l钊一
|县域
流河
全澡谏
按流域加权所求平均橄与全县平均数 (m s/ ha) 比较
{
- -不一蔽卜石子爵崖冷丽今了石了 -
八“O口,曰弓二两 流 域 加 权
全 县 统 一
37
.
91 82
37
.
44
3 4 1 9 8 0
3 3
.
8 5
2 3
.
0 2 3 8
2 2
.
51
1 1 8 2
7 2
3
. 蓄积量估测效果较好。 我们选择了中心 0 . 02 的原始值和估测值作出散点图 , (如图 )可
看出它们基本上在角平分线两侧 。
即
,召、.‘)理口华与此同时我们还比较了直接用密度值估测蓄
积和加入比值项再估测蓄积量的 效 果 , 如 仅 用
1
、
2
、
3
、
4 四个波段密度值与蓄 积 量 建 立
起来的回归式复相关系 数仅为 。. 4 8 1 8 , 而 加 入
比值项 4 / 3 和4 一 3 / 4 十 3后复相关系 数 增 加 为
0
.
7 2 6 2
, 说明比值起了重要作用 。 在自变量增加
定性因子后 , 虽没有进一步提高估测精度 , 但在
挖掘遥感资料潜力以及对地类的确认方面起了作
用。
阶 1加
原始值( m 3 八 a )
蓄积量估侧效果 图
4
. 全县蓄积求算 : 本次以整群角规为例进行两种方法求算: ¹ 全县总蓄积 二 有林地蓄积
( 19
. 7 2m 3/ ha ) x 全县总面积 (329 8 3lh a ) x 森林复被率 ( 30 . 6 5 % ) 二 i 9 93557 . 9 34m 3 ; º 用公
式回代出所有点的蓄积估测值 , 按权求出总平均的每公顷蓄积量 , 再乘以全县总面积 。 计算
如下 : 有林地 10 点估测平均值为 19 . 72 ( m “/ ha ) , 瀑河无 、非林地回代平均值为 一 0 . 7 118 ( 10 1
点 ) ; 滦河回代平均值 3 . 75 9 ( 15 8点 ) 。 求得全县总平均加权值 6 。 9 47 5m s/ h a , 于是全县总蓄
积 二 6 . 9 47 5 x 329 s31 二 2 29 15 0 0 . s 73m 3 。 两种算法相差 3 . 4写。 与全县实际蓄积相差不大 于
20 %
。
四 、 小 结
1 . 用多元分析方法估测蓄积量 , 把密度值及其比值项作 为自变量是可行的方法 , 它充分
发挥了遥感资料的作用。 为直接用航天资料估测蓄积量摸索出了一个简便易行的途径 。
2
. 分流域建立多元回归式比总体建立一个回归式效果好 。
3 . 地面样地中, 以选择角规样地比小面积 ( o , 归加以下 )方形样地效果好 。
1 5 2 林 业 科 学 研 究 l 卷
今 考 资 料
〔1] S tr a h le r , A . 11 、 , l , 吕4 , 『I’im b e r i n v e n to r y u s in g IJ A N D S A f , sth s y m p o s iu m C a n a d ia n o n
l之e m o te S e n s in g , 6 6 5一6 73 .
〔2 1 府守正 、 徐冠华 , 1 9 81 , 利用资源 卫 星进带散据 估计森林落积最 仃法的研究— 原现 机方法 , 遥感技 术研究 与应用资料汇 编 , 科学技术文 献出版社 , 14 2一 1 4 7 。
仁幻 赵完文 , 1 9 8 ) , 直接用卫星 照片来 f,t 侧一个县的森休分布及 其蓄积括的勿步尝试 , 广东林 业 科技通 讯 . ( 2 ) . 18
一 20
〔4〕 , 文 泉卒, 1 9 79 , 数 t 化理 论及其应用 , 吉休人民出版社 , 及 。
A NEW STUD Y
U S!NG
ON E ST IMAT ING
SPACE R E MOT E
FO R E ST ST O CK V OLUME
SE NSING D ATA
Z h a o x ia n w e n B a o yin g z hi
(T h。 尸e so a r e入 a , : d D e v o lo p o e o t C e o te r f o r F o r e s t Io v 。。 to r , a o d C o 脚p o t‘n 夕 T 口c h, l. q “e C A F )
A b 吕tr . ct
T h e s tu d y 15 a n ew a t te m p t that u s e s L a n d sa t T M im a g e a n d so m e g ro u n d
sa m Plin g P lo ts b y m u lt i
一
a n a lys is m e th o d to e st im a te fo r e s t 3to e k v o lu m e
.
In
th is m e th o d
,
in d e pe n d e n t va r ia ble s in e lu d e Qu a lita tiv e a n d Qu a n tita tiv e
fa e to rs
.
T h e Q u a lita t iv e fa ct o r s a r e e o lo u r h u e a n d g ro u P o f t re e sPe e ie 3 ; the
Q u a n rita t iv e fa c to r o a re d e n sity v a lu e a n d ra t io o f the ba n d s
.
In th is w a y
,
Po te n t ia lity o f r em o te s e n s in g d a ta e a n be br in g in to be tte r Pla y
。
T h e r e s u lt sh o w s th a t the a e e u r a ey o f e st im a t in g fo re s t s to e k v o lu m e 15
m o r e th a n 8 0 %
,
w h e n th i3 m et ho d 15 u s e d
.
It
,
5 a c o n v e n ie n t a n d e e o n o m ie a l
m e th o d
.
T h e sa m Plin g m eth o d o f g r o u n d sa m PI Plo ts
, Plo t s iz es a n d e sta b li3 h
e q u a tio n a e c o rd in g to b a s in s ete
.
e o r re sPo n d in g Pro b le m h a v e be e n d is e u 3 se d
in this a r tie le
.
K ey w o r d s : r e m o te s e n s in g : m u lti
一
a n a lys is ; sto c k v o lu m e e stim a t io n