Research on Estimation of Aboveground Biomass and Scale Conversion for Pinus densata Mast

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2021.06.014

Abstract

Abstract:

In order to study the impact of scaling up of remote sensing images for forest biomass estimation,this paperused the Nearest Neighbor method,Bilinear Interpolation,Cubic Convolution Interpolation,Local Average method and Pixel Aggregation method to convert original Landsat-8,Sentinel-2A and Spot-7 images to low spatial resolution images in Shangri-La City. Then,this paper combined the aboveground biomass data of Pinus densata Mast. obtained from field surveys and the real image of target scale to establish the biomass estimation models of Random Forest (RF) and Gradient Boosted Regression Trees (GBRT) respectively,and compared the modeling effects of the two models. The results showed that: after being scaled up by the Nearest Neighbor method,the estimation accuracy (P) of RF and GBRT modeling based on Spot-7 images were 76.65% and 75.55%,respectively.,the P values of the two models based on Sentinel-2 images were 81.78% and 72.74% respectively,which were better than the other four scale conversion methods;The estimation accuracy of the RF estimation (81.78%~63.94%) of the image constructed by the five scale conversion methods was better than the estimation accuracy of GBRT (75.55%~61.03%). Sentinel-2A images were more suitable for scaling up to estimate forest biomass. The study results can provide reference for the selection of scale conversion methods and biomass estimation models.

Key words: multisource remote sensing data, aboveground biomass, scale conversion, random forests, gradient boosting regression tree

CLC Number:

TANG Jinhao, ZHANG Jialong, CHEN Liye, CHENG Tao. Research on Estimation of Aboveground Biomass and Scale Conversion for Pinus densata Mast[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2021, (6): 83-89.

Figures/Tables 5

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References 29

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影像类型	ID	获取时间
Landsat-8	LC08_L1TP_132040_20180322_20180403_01_T1	2018/03/22
	LC08_L1TP_132041_20180322_20180403_01_T1	2018/03/22
	LC08_L1TP_131041_20180315_20180320_01_T1	2018/03/15
Sentinel-2A	S2A_MSIL1C_20181124T040051_N0207_R004_T47RPL_20181124T064905	2018/11/24
	S2A_MSIL1C_20181124T040051_N0207_R004_T47RPM_20181124T064905	2018/11/24
	S2A_MSIL1C_20181124T040051_N0207_R004_T47RNL_20181124T064905	2018/11/24
	S2A_MSIL1C_20181124T040051_N0207_R004_T47RNM_20181124T064905	2018/11/24
Spot-7	DS_SPOT6_201801170338099_FR1_FR1_SV1_SV1_E100N27_01871	2018/01/17
Spot-7	DS_SPOT6_201802170348087_YZ1_YZ1_YZ5_YZ5_E100N28_01546	2018/02/17

因子类型	遥感因子
原始单波段	Blue,Green,Red,NIR
植被指数	NDVI,DVI,ND32,ND53
纹理	均一性、相异性、均值、角二阶矩、熵、相关性、方差、对比度

影像	尺度上推方法	建模因子
Landsat-8		R3B3EN,R3B3SM,R3B4HO,R3B4DI,R3B4EN,R5B3SM,R5B5HO、R5B5EN,R5B5SM,R9B5CO
Sentinel-2A	最邻近像元法	R3B3ME,R3B8ME,R5B2ME,R5B8ME,R9B2ME,R9B3ME,R9B4CC,R9B8ME,R9B8EN,R9B8SM
	双线性内插法	R3B3ME,R3B8ME,R5B3ME,R5B8ME,R9B3ME,R9B3CC,R9B4CC,R9B8ME,R9B8EN,R9B8SM
	三次卷积插值法	R3B2ME,R3B8ME,R5B3ME,R5B8ME,R5B8SM,R9B3CC,R9B4CC,R9B8ME,R9B8EN,R9B8SM
	局部平均法	B8,R3B8ME,R5B3CC,R5B8ME,R5B8DI,R5B8EN,R5B8SM,R9B8ME,R9B8HO,R9B8DI,R9B8EN,R9B8SM
	像元聚合法	B3,R3B3ME,R3B8ME,R5B2CC,R5B3ME,R5B8ME,R5B8SM,R9B3ME,R9B8ME,R9B8EN,R9B8SM
Spot-7	最邻近像元法	B5,R3B5CO,R3B5DI,R3B5HO,R3B5ME,R3B5CC,R5B5CC,R5B5CO,R5B5ME,R9B5CC
	双线性内插法	B5,R3B5ME,R3B5HO,R3B5CO,R3B5DI,R3B5CC,R5B5ME,R5B5CO,R5B5CC,R9B5CC,R9B5CO
	三次卷积插值法	B2,B4,R3B5ME,R3B5CC,R5B2CO,R5B4CO,R5B5ME,R5B5CC,R9B3VA,R9B5ME
	局部平均法	R5B2DI,R5B3DI,R5B4DI,R5B5DI,R9B2DI,R9B3HO,R9B3DI,R9B4DI,R9B5DI
	像元聚合法	R3B5CO,R3B5DI,R3B5EN,R3B5SM,R5B5VA,R5B5HO,R5B5CO,R5B5DI,R5B5EN,R9B5HO

影像	尺度上推模型	估测模型	分辨率 /m	决定系数 R²	均方根误差 RMSE /(t/hm²)	预测精度 P /%	相对均方根误差 rRMSE /%
Landsat-8	—	RF	30	0.92	8.99	84.20	21.33
Landsat-8	—	GBRT	30	0.85	14.68	79.03	25.82
Spot-7	最邻近像元法	RF	30	0.86	13.67	76.65	25.96
	最邻近像元法	GBRT	30	0.85	14.80	75.55	29.74
	双线性内插法	RF	30	0.86	13.89	63.94	43.90
	双线性内插法	GBRT	30	0.79	17.68	69.78	31.01
	三次卷积插值法	RF	30	0.84	15.23	68.69	38.47
	三次卷积插值法	GBRT	30	0.81	16.92	69.06	36.59
	局部平均法	RF	30	0.83	15.86	66.81	37.26
	局部平均法	GBRT	30	0.74	19.39	69.74	38.30
	像元聚合法	RF	30	0.82	16.24	68.20	34.50
	像元聚合法	GBRT	30	0.83	15.50	61.43	51.27

影像	尺度上推模型	估测模型	分辨率 /m	决定系数 R²	均方根误差 RMSE /(t/hm²)	预测精度 P /%	相对均方根误差 rRMSE /%
Landsat-8	—	RF	30	0.92	8.99	84.20	21.33
Landsat-8	—	GBRT	30	0.85	14.68	79.03	25.82
Sentinel-2A	最邻近像元法	RF	30	0.86	13.24	81.78	23.66
	最邻近像元法	GBRT	30	0.63	21.88	72.74	35.74
	双线性内插法	RF	30	0.83	14.60	73.92	32.98
	双线性内插法	GBRT	30	0.60	22.55	69.42	39.73
	三次卷积插值法	RF	30	0.84	14.50	79.14	26.59
	三次卷积插值法	GBRT	30	0.39	27.94	64.78	45.27
	局部平均法	RF	30	0.81	15.60	77.27	28.75
	局部平均法	GBRT	30	0.40	27.59	61.03	49.61
	像元聚合法	RF	30	0.77	17.30	73.46	31.04
	像元聚合法	GBRT	30	0.41	27.43	61.42	50.99