运用数据同化和空间自相关强化小光斑机载LIDAR辅助的森林碳汇清查

精确预测森林地上生物量对于掌握森林碳存量的变化至关重要,然而,对残差的空间自相关性和空间异质性的长期忽略导致森林生物量的预测方差被低估,亟需融合森林生物量空间结构的方法,以期全面估计且有效降低生物量预测的不确定性。本文有三个研究目标,一是测试一个集小光斑机载LiDAR、最佳线性无偏预测(BLUP)和生物量空间结构于一体的空间数据同化方法,验证其降低生物量预测方差的效果和能力;二是推导一个以组分分解为特征的方差估计量,其组分对应生物量估计的各个误差…查看全部>>