基于遥感大样地的森林资源一类调查面积估计理论研究
Theoretical Study of Area Estimation in CFI Based on Remote Sensing Large Plot
森林资源连续清查是我国获取森林资源信息,掌握森林资源变化动向的主要手段,也是我国森林资源监测体系的重要组成部分.近些年,政府提出了建立兼顾时效性与综合性、基于现代遥感技术和地理信息系统的森林资源年度监测设想.本文以理论推导的方式,对森林资源面积年度监测估算方法进行研究.本文提出的面积估计方法基于3个信息源:覆盖总体的计算机遥感分类结果、机械布点的遥感判读大样地数据和在遥感大样地内的实地验证样地数据.估计原则是充分挖掘不同信息源的信息,最大限度地提高估计效率.基本思路是建立遥感判读数据与计算机自动解译结果之间的联系,充分挖掘遥感分类结果的信息;建立人工验证数据与遥感判读数据之间的联系,充分挖掘遥感判读数据的信息.在此基础上提出了两大类估算方法.一类是基于单个地类的方法,即分别对某一地类单独进行估计,面积数据估计方法是根据不同数据进行普通最小二乘回归估计,其结果可能存在误差需要修正.这类方法共有3种方法.另一类是基于概率转移矩阵的方法,即把所有地类的面积数据同时进行估计,建立不同数据之间的面积数据的概率转移矩阵,最终估计得到各地类面积数据,由于该类方法是将所有地类同时估计,所以不存在面积结果不协同的情况.这类方法也包含3种方法.本研究中,样地中某地类的面积计量采用的是连续变量,而不是传统森林资源调查中的0-1离散变量,在大样地抽样调查中自然会采用连续变量,本文为了从实验和理论上说明连续变量的优点,对连续变量和离散变量进行了计算机抽样模拟,同时给出了相应的理论证明.结果表明连续变量无偏、高效,基于样地某点确定0或1的离散变量法也是无偏的,但效率较低,基于面积优势确定0或1的离散变量法是有偏的,在某些情况下严重有偏.这在理论上证明了大样地调查采用连续变量法是合理的.限于条件本研究没有采用生产实际数据进行验证,提出的方法都只是理论探究,这些方法的可行性也没有经过实际数据验证,也许还存在一些问题,需要进一步研究.
- 作者：
- 孟源源
- 学位授予单位：
- 浙江农林大学
- 专业名称：
- 森林经理学
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2016年
- 导师姓名：
- 葛宏立
- 中图分类号：
- S757.22
- 关键词：
- 森林资源连续清查；面积估计；遥感；大样地；抽样调查；概率转移矩阵；连续变量；0-1变量
- Continuous Forest Inventory; area estimation; remote sensing; large plot; sampling survey; probability transfer matrix; continuous variable; 0-1 variable;