利用国家森林清查、机载激光扫描和 Sentinel-2 数据绘制森林年龄分布图
应用统计
2020-04-29 v1
摘要
林分的年龄是森林管理与保护许多方面的重要信息，但关于林分年龄的广域信息往往不存在。在本研究中，我们开发了用于挪威森林年龄大尺度广域预测的回归模型。模型开发使用了挪威国家森林清查（NFI）的超过 4800 个样地，这些样地分布在北纬 58° 至 65° 之间、面积为 181,773 km² 的研究区内。预测变量基于机载激光扫描（ALS）、Sentinel-2 和现有公共地图数据。我们在一个由 63 个已知年龄的云杉林分组成的独立数据集上进行了模型验证。最佳建模策略是对每个观测到的立地指数（SI）水平拟合独立的线性回归模型，并在模型应用中使用 SI 预测图。最重要的预测变量是 ALS 高度的上百分位数，SI 特定模型的均方根误差（RMSE）介于 3 至 31 年（6% 至 26%）之间，平均值为 21 年（25%）。平均偏差（MD）介于 -1 至 3 年之间。模型随 SI 增大而改善，对于年龄超过 100 年的低 SI 林分 RMSE 最大。使用制图 SI（实际应用所需）时，样地水平的 RMSE 和 MD 分别介于 19 至 56 年（29% 至 53%）和 5 至 37 年（5% 至 31%）之间。对于验证林分，RMSE 和 MD 分别为 12 年（22%）和 2 年（3%）。由机载激光扫描估计的树高和预测的立地指数是描述年龄的模型中最重要的变量。总体而言，我们获得了良好的结果，特别是对高 SI 林分，可考虑用于实际应用，但如果能获得更好的 SI 图，仍有相当大的改进空间。
引用
@article{arxiv.2004.13427,
title = {Mapping forest age using National Forest Inventory, airborne laser scanning, and Sentinel-2 data},
author = {Johannes Schumacher and Marius Hauglin and Rasmus Astrup and Johannes Breidenbach},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.13427},
year = {2020}
}