摘要: 选取新疆西天山为监测区，在数据预处理基础上，通过遥感影像与森林经理小班调查数据的配准，提取不同尺度、不同龄级云杉林及其植被指数信息。结合野外实地调查资料，将其与通过生物量换算因子从实测蓄积量计算得到的生物量值进行相关性分析，确定二... 展开 选取新疆西天山为监测区，在数据预处理基础上，通过遥感影像与森林经理小班调查数据的配准，提取不同尺度、不同龄级云杉林及其植被指数信息。结合野外实地调查资料，将其与通过生物量换算因子从实测蓄积量计算得到的生物量值进行相关性分析，确定二者之间的相关关系。 结合实测光谱数据，从遥感图像中提取能够表征云杉林生物量的特征因子，与从森林经理调查数据中换算得到的不同龄级生物量值，构建云杉林生物量遥感监测模型。结果表明：对比传统回归分析方法和人工神经网络技术，后者估算精度达到了91.79％，说明人工神经网络的非线性理论能够比较真实的反映云杉林生物量的实际情况。 根据云杉林生物量遥感监测模型计算结果；尼勒克林区云杉林生物量总量为3729733.345t。比较各龄级生物量；成熟林生物量总量最大，过熟林单位面积生物量最大。云杉林生物量随年龄的增长而增加。基于DEM及地统计空间分析的云杉林空间格局分析表明：云杉林生物量多分布在海拔1800-2600m、坡度5°-35°、中坡位的阴坡与半阴坡上，总体呈现出明显的中亚山地森林特征。 收起