基于高分2号遥感数据估测中亚热带天然林木本植物物种多样性

	基于高分2号遥感数据估测中亚热带天然林木本植物物种多样性
	刘鲁霞 ; 庞勇 ; 任海保 ; 李增元
	2019
发表期刊	林业科学
ISSN	1001-7488
卷号	55 期号:2 页码:61-74
摘要	【目的】探索高分2号遥感数据与中亚热带天然林木本植物物种Shannon-Wiener多样性指数、Simpson多样性指数和Pielou均匀性指数之间的关系,为森林经营管理和保护策略提供参考。【方法】提取高分2号多光谱数据的原始波段、植被指数、纹理特征和全色波段纹理特征,使用随机森林算法筛选变量并对3种多样性指数进行建模,设置不同纹理提取窗口来寻找最优窗口。【结果】基于随机森林算法的RFE冗余变量去除方法可从众多遥感变量中快速选择对模型精度具有显著贡献的少量变量。多光谱数据3×3窗口纹理特征、全色数据7×7窗口纹理特征和植被指数结合的特征集对3种多样性指数具有较好估测结果,其决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)分别为0.47和0.300(Shannon-Wiener多样性指数)、0.53和0.042 (Simpson多样性指数)、0.61和0.051 (Pielou均匀性指数)。植被指数中类胡萝卜素反射率指数与3种多样性指数具有显著相关关系。【结论】高分2号遥感数据中的植被指数和纹理特征可有效估测研究区森林木本植物物种多样性。类胡萝卜素反射率指数可体现森林中类胡萝卜素相对于叶绿素的含量,在秋冬季节作为反映常绿树种和落叶树种分布的指数,对森林木本植物物种多样性估测具有最大贡献。使用星载遥感数据预测的多样性和均匀性指数分布可有效监测森林木本植物物种多样性变化。
关键词	物种多样性高分2号遥感数据纹理特征植被指数
语种	中文
资助机构	国家自然科学基金面上项目(31570546,41371074) ; 国家自然科学基金青年项目(41801330)
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.ibcas.ac.cn/handle/2S10CLM1/23278
专题	植被与环境变化国家重点实验室
作者单位	1.中国林业科学研究院资源信息研究所 2.中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室
推荐引用方式 GB/T 7714	刘鲁霞,庞勇,任海保,等. 基于高分2号遥感数据估测中亚热带天然林木本植物物种多样性[J]. 林业科学,2019,55(2):61-74.
APA	刘鲁霞,庞勇,任海保,&李增元.(2019).基于高分2号遥感数据估测中亚热带天然林木本植物物种多样性.林业科学,55(2),61-74.
MLA	刘鲁霞,et al."基于高分2号遥感数据估测中亚热带天然林木本植物物种多样性".林业科学 55.2(2019):61-74.

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基于高分2号遥感数据估测中亚热带天然林木（1258KB）	期刊论文	出版稿	开放获取	CC BY-NC-SA	浏览请求全文