%0 Journal Article
%T 不同林分郁闭度与遥感数据的相关性
%A 杨存建？
%A 倪静？
%A 周其林？
%A 程武学？
%A 韩沙鸥？
%J 生态学报
%D 2015
%X 林分郁闭度与遥感数据的相关性分析是郁闭度遥感估算的基础,郁闭度遥感是林业遥感的重要方向。以四川省石棉县为例,就不同林分探讨了其郁闭度与陆地资源卫星专题制图仪landsatthematicmapper(tm,包括其波段1至7,分别表示为tm1、tm2、tm3、tm4、tm5、tm6和tm7)数据之间的相关性及其受地形校正的影响。建立了地形数据库和基于1994年调查数据的森林资源数据库;对1994年6月26日成像的landsattm数据进行了几何校正,并与森林资源数据库配准;分别利用lambertcosinecorrection(lcc)模型和suncanopysensor(scs)模型对tm数据进行地形校正,生成tm-lcc和tm-scs数据;将tm、tm-lcc和tm-scs各波段数据分别与森林资源数据叠加统计,得到各小班tm、tm-lcc和tm-scs各波段数据的均值和标准差,并将其添入数据库中,选取标准差较小的小班共1194个作为样本。按优势树种将样本层化为8个林分层,分别计算其郁闭度与tm、tm-lcc和tm-scs各波段数据间的相关系数,并分析其在不同林分不同波段上的差异及其受地形校正的影响。研究表明:铁杉、冷杉和云杉等林分郁闭度与tm部分波段数据的相关性在0.01的水平上均为显著;而桦木、栎类、桤木、软阔类和云南松等林分郁闭度与tm数据的相关性在0.05的水平上均不显著;tm的lcc校正提高了冷杉、铁杉和软阔等林分郁闭度与tm4和tm5的相关性,tm的lcc校正还提高了软阔类林分郁闭度与tm7的相关性,tm的scs校正提高了冷杉林分郁闭度与tm4和tm5的相关性,且在0.01的水平上均为显著。tm的lcc和scs校正未能明显提高桦木、栎类、桤木、云南松和云杉等林分郁闭度与tm数据的相关性。该研究对林分郁闭度遥感具有一定的科学意义和应用价值。
%K 郁闭度
%K 林分
%K 遥感
%K 相关性
%K 小班
%U http://www.ecologica.cn/stxb/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=stxb201306101626&flag=1