南京林业大学学报（自然版） ›› 2024, Vol. 48 ›› Issue (04): 132-140.
田春红, 李明阳, 李陶, 李登攀, 田雷
摘要： 【目的】利用Sentinel-1&2主被动遥感数据结合森林冠层高度，对区域森林净初级生产力（NPP）进行高效、准确的估测，为森林精准经营措施以及“双碳”目标的制定提供科学依据。【方法】以南方重点林区资兴市为研究区，基于Sentinel-1和Sentinel-2主被动遥感数据，采用了多元逐步回归、人工神经网络、K最邻近、随机森林4种模型估算NPP。在此基础上加入了Sentinel-1通过InSAR与SRTM DEM差分得到的冠层高度，分析其对NPP估测精度的影响。【结果】（1）研究区2019年的森林NPP均值为7.79 t/hm2,呈中南部高、西北低的空间分布特征。（2）4种模型中，主被动遥感结合估测NPP的精度均高于单源遥感方式；随机森林估测区域森林NPP的精度最高，模型表现最好。（3）加入冠层高度可一定程度提高森林NPP估测精度，R2从0.70提高到了0.75。【结论】基于Sentinel 1&2主被动遥感数据并结合DEM差分法获取的冠层高度因子，可有效提高NPP估测精度。
中图分类号:
