联合GF-6和Sentinel-2红边波段的森林地上生物量反演

光谱反射率能反映地物差异,是森林地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)遥感反演的理论基础.红边波段处于近红外与红光波段交界处快速变化的区域,能对植被冠层结构和叶绿素含量的微小变化做出快速反应,对植被生长状况较敏感.研究以GF-6和Sentinel-2多光谱影像作为数据源,结合野外调查AGB数据,构建落叶松和樟子松AGB线性和非线性估测模型,通过比较模型精度选择最优模型进行森林AGB反演和空间分布制图.结果 表明:GF-6和Sentinel-2影像红边波段反射率与落叶松、樟子松AGB均呈显著相关(P＜0.05),红边波段对AGB估测较敏感.多变量估测模型整体估测效果优于单变量模型,所有模型中多元线性回归模型取得了最优的决定系数(落叶松R2=0.66,樟子松R2=0.65)和最低的均方根误差(落叶松RMSE=31.45 t/hm2,樟子松RMSE=54.77 t/hm2).相比单个数据源,联合GF-6和Sentinel-2影像构建的多元线性回归模型估测效果得到了显著提升,模型RMSE对于落叶松和樟子松AGB估测分别最大降低了22.9％和11.2％.增加红边波段进行AGB估测能显著提高模型估测精度,三组数据源分别加入红边波段信息后进行建模,模型RMSE得到了显著降低.GF-6拥有800 km观测幅宽和高效的重访周期,可以快速地提供大尺度时间序列数据,在森林地上生物量反演和动态监测方面有着很大潜力.