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第1章 绪论 1

1.1 森林地上生物量研究的意义 1

1.2 国内外森林地上生物量遥感诊断研究现状 3

1.2.1 传统光学数据反演森林生物量研究现状 3

1.2.2 合成孔径雷达反演森林生物量研究现状 4

1.2.3 激光雷达反演森林生物量研究现状 5

1.2.4 多源遥感数据协同反演森林生物量研究现状 5

参考文献 7

第2章 森林地上生物量遥感诊断基本原理 9

2.1 森林电磁波谱特征 9

2.2 森林资源遥感信息表达与分类 10

2.3 森林地上生物量遥感诊断指标遴选 12

2.3.1 生物量遥感诊断指标 12

2.3.2 生物量模型评价指标 18

2.4 小结 19

参考文献 19

第3章 基于清查资料的森林生物量估算方法 20

3.1 收获法 20

3.2 换算因子连续函数法 21

3.3 生物量经验（回归）模型估计法 22

3.4 小结 23

参考文献 23

第4章 乔木地上生物量遥感诊断方法 25

4.1 光学遥感数据的乔木地上生物量诊断研究 25

4.1.1 数据处理 25

4.1.2 指示因子的选取 29

4.1.3 反演模型 31

4.2 激光雷达数据的乔木地上生物量诊断研究 36

4.2.1 激光雷达系统组成与基本原理 36

4.2.2 机载LiDAR乔木地上生物量诊断研究 39

4.2.3 地基LiDAR乔木地上生物量诊断研究 48

4.2.4 星载激光雷达乔木地上生物量诊断研究 62

4.3 SAR数据乔木地上生物量诊断研究 78

4.3.1 SAR系统概述 78

4.3.2 基于模型的SAR散射特性分析 84

4.3.3 基于林分尺度的SAR森林生物量反演 89

4.4 多源遥感数据协同反演乔木地上生物量 92

4.4.1 协同反演的意义 92

4.4.2 光学遥感数据和激光雷达数据的乔木地上生物量协同反演 92

4.4.3 SAR和光学遥感数据的乔木地上生物量协同反演 94

4.4.4 光学遥感数据、激光雷达数据以及SAR的乔木地上生物量协同反演 96

4.5 小结 99

参考文献 99

第5章 灌木地上生物量遥感诊断方法 103

5.1 灌木实地调查数据集建立 103

5.1.1 灌木结构参数 104

5.1.2 灌木光谱数据 107

5.1.3 叶面积指数 107

5.1.4 灌木生物量 108

5.2 遥感数据收集及预处理 109

5.2.1 遥感影像 109

5.2.2 辅助数据 112

5.3 灌木光谱特征及其空间分布 112

5.3.1 灌木光谱数据处理 112

5.3.2 灌木光谱特征分析 113

5.3.3 灌木分布信息提取 117

5.4 基于统计模型的灌木地上生物量反演 120

5.4.1 基于一元线性回归模型反演灌木生物量 120

5.4.2 基于多元逐步回归模型反演灌木生物量 126

5.4.3 基于机器学习模型估算灌木生物量 129

5.5 基于物理模型的灌木地上生物量反演 134

5.5.1 生物量与结构参数的相关分析 134

5.5.2 基于像元二分模型和几何光学模型反演灌木LAI 137

5.5.3 基于物理模型的灌木生物量遥感估算结果及验证 141

5.6 小结 142

参考文献 143

第6章 森林地上生物量遥感诊断应用案例 146

6.1 中国乔木地上生物量遥感反演 146

6.1.1 基于最优GLAS树高提取方法的中国森林树高制图 146

6.1.2 潜在的中国森林最大树高 148

6.1.3 基于优化的尺度生长和资源限制模型的中国最大树高反演 149

6.1.4 不同气候区下的森林生物量估算方程 160

6.1.5 基于最大树高的中国森林生物量估算 163

6.2 毛乌素沙地灌木地上生物量遥感反演方法对比分析 164

6.2.1 5种灌木生物量估算模型精度评估 164

6.2.2 5种灌木生物量估算模型结果比较 166

6.3 小结 170

参考文献 170

第7章 森林地上生物量遥感诊断发展与展望 172

7.1 森林地上生物量遥感诊断发展趋势 172

7.2 森林生物量遥感诊断展望 174

7.2.1 全球气候变化 174

7.2.2 森林生物量遥感诊断展望 175

参考文献 178