东北林业大学学报
東北林業大學學報
동북임업대학학보
JOURNAL OF NORTHEAST FORESTRY UNIVERSITY
2013年
11期
138-142
,共5页
城市风景林%蓄积量%估测方法%典型样地
城市風景林%蓄積量%估測方法%典型樣地
성시풍경림%축적량%고측방법%전형양지
Urban scenic forest%Stock volume%Estimation method%Typical plots
以南京紫金山国家森林公园为研究区域,以2011年90个典型样地调查数据和同期HJ-1 A环境小卫星遥感影像为信息源,分别采用归一化植被指数( NDVI)参数反演、克里金内插和Maxent生态位建模三种方法估算紫金山2011年森林蓄积量,在获得预测值的基础上通过相关系数法、ROC曲线法和计算相对误差比较三种方法预测精度。结果表明:NDVI参数反演建立的最优拟合方程R2为0.788,相关系数为0.85,克里金内插相关系数为0.76,Maxent生态位模型相关系数为0.65;NDVI参数反演AUC曲线值为0.959、克里金内插为0.859、Maxent模型为0.787;NDVI参数反演相对误差为0.18、克里金内插为0.32、Maxent模型为0.49。 NDVI参数反演与克里金内插和Maxent建模相比,蓄积量的估算精度较高。
以南京紫金山國傢森林公園為研究區域,以2011年90箇典型樣地調查數據和同期HJ-1 A環境小衛星遙感影像為信息源,分彆採用歸一化植被指數( NDVI)參數反縯、剋裏金內插和Maxent生態位建模三種方法估算紫金山2011年森林蓄積量,在穫得預測值的基礎上通過相關繫數法、ROC麯線法和計算相對誤差比較三種方法預測精度。結果錶明:NDVI參數反縯建立的最優擬閤方程R2為0.788,相關繫數為0.85,剋裏金內插相關繫數為0.76,Maxent生態位模型相關繫數為0.65;NDVI參數反縯AUC麯線值為0.959、剋裏金內插為0.859、Maxent模型為0.787;NDVI參數反縯相對誤差為0.18、剋裏金內插為0.32、Maxent模型為0.49。 NDVI參數反縯與剋裏金內插和Maxent建模相比,蓄積量的估算精度較高。
이남경자금산국가삼림공완위연구구역,이2011년90개전형양지조사수거화동기HJ-1 A배경소위성요감영상위신식원,분별채용귀일화식피지수( NDVI)삼수반연、극리금내삽화Maxent생태위건모삼충방법고산자금산2011년삼림축적량,재획득예측치적기출상통과상관계수법、ROC곡선법화계산상대오차비교삼충방법예측정도。결과표명:NDVI삼수반연건립적최우의합방정R2위0.788,상관계수위0.85,극리금내삽상관계수위0.76,Maxent생태위모형상관계수위0.65;NDVI삼수반연AUC곡선치위0.959、극리금내삽위0.859、Maxent모형위0.787;NDVI삼수반연상대오차위0.18、극리금내삽위0.32、Maxent모형위0.49。 NDVI삼수반연여극리금내삽화Maxent건모상비,축적량적고산정도교고。
In Nanjing Purple Mountain National Forest Park the field survey data from 90 typical plots in 2011 and remote sens-ing image of HJ-1A satellite in the same year were gathered as the major information source.Three stock volume estimation methods of normalized differehtial vegetation index NDVI parameter inversion , Kriging interpolation and Maxent niche mod-eling were used to estimate the forest stock volume of the park in 2011 , and calculate three valuation index of correlation coefficient, ROC curve and relative error tocompare the performance of three methods.R2 of the optimal fitting equation of NDVI parameter inversion was 0.788, the correlation coefficient of the inversion method was 0.85, the correlation coeffi-cient of Kriging interpolation was 0.76 and Maxent modeling was 0.65.AUC of NDVI parameter inversion was 0.959, Kriging interpolation was 0.859, and Maxent modeling was 0.787.Relative error of NDVI parameter inversion was 0.18, Kriging interpolation and Maxent model were 0.32 and 0.49, respectively.Therefore, NDVI parameter inversion can per-form best among three estimation methods and provide scientific basis for the selection of stock volume estimation method of urban scenic forest.